在第四次生產力革命浪潮中，人工智能正深刻改變著商業運行邏輯，但企業普遍面臨算力成本高、計價機制模糊、價值轉化不透明等難題。7月2日，一場以“Token普惠：交付可見價值 重塑AI效能”為主題的產業研討會在北京舉行，來自高校、行業協會及企業的專家共同探討AI時代生產要素的重構路徑。與會者普遍認為，Token已從單純的文本計量單位演變為AI經濟的核心資源，亟需構建標準化價值評估體系。

國家數據局最新統計顯示，截至2026年3月，我國日均Token調用量已突破140萬億次，較兩年前增長超千倍。中國人民大學高瓴人工智能學院副院長魏哲巍分析指出，隨著AI應用從模型訓練階段轉向實際推理階段，Token的經濟屬性日益凸顯。他比喻稱："企業采購Token如同購買可復用的工程能力，未來定價將呈現分層特征，不同場景下的成本效益比需要精準核算。"這一觀點揭示了AI商業化過程中從資源消耗向能力投資的轉變趨勢。

聯想集團副總裁阿木在會上首次提出Token經濟的"三大發展定律"，為行業提供破局思路。其"慣性定律"指出，受芯片技術迭代、模型優化及算力調度系統升級推動，單位Token成本將持續下降。聯想推出的"Token工廠"和萬全異構智算平臺V5.0，通過標準化算力交付模式，已幫助多家企業降低30%以上的綜合成本。

"加速定律"強調有效Token對價值轉化的關鍵作用。阿木介紹，聯想通過AI Foundry平臺和FDE（專家經驗數字化）模式，將行業知識沉淀為自動化流程，確保每次Token調用都能直接對應業務效率提升。某制造企業應用該方案后，質檢環節的Token利用率提升45%，產品缺陷率下降28%。

最具顛覆性的"奇點定律"預測，當Token使用量達到臨界點時，總成本與總價值曲線將發生逆轉。阿木解釋："跨越奇點前，企業主要實現存量效率優化；突破后，創新價值將呈指數級增長，形成價值增量超越成本投入的良性循環。"他判斷，頭部科技企業和創新型初創公司有望率先突破，而傳統企業可能因轉型滯后陷入成本困境。

中國信通院副所長黃偉指出，當前Token市場存在定價不透明、計量標準混亂、價值評估脫節等突出問題，嚴重制約商業化進程。他呼吁建立類似"千瓦時"或"GB"的統一度量標準："只有形成公認的價值評估體系，才能消除供需雙方的信息壁壘，推動AI技術真正落地。"聯想集團表示，正通過內生實踐與外部賦能相結合的方式，幫助企業跨越算力投入與業務回報之間的轉化鴻溝，將技術投入轉化為可量化的商業成果。