Token（词元）即资源品

  笔名：汇金有道，作者：曹博文，写于2026年8月29日

  全文1400字左右，无AI生成内容，为个人所思所想。

  因为这几周的文章里一直讲到周期，而和周期紧紧绑定的就是大宗商品，所以今天想再和大家聊聊Token。

  先说结论：我个人认为Token是一种特殊的资源品，类似矿产和能源冶炼后的产物，价格的高低由Token品质高低决定，即对应资源品冶炼后的纯度；Token一般是用户有需求再产出，几乎没有库存。

  本文内容包括三块：算力的最终产物、铜和Token的生产、Token的未来展望

  算力的最终产物

  CME计划在今年10月份推出的算力期货，最终锚定的是Token，因为算力的最终产品是Token，而产出的Token数量和质量是由算力决定，质量和数量决定了Token的售价，而售价又决定了算力的定价。

  但因为Token的需求是即时满足的，不能存储，也没有实体，并且不同模型产出的Token价格并不一样，所以只能拿类似于冶炼工厂的实体设备（主要是GPU/HBM/CPU等）作为锚点（设备有折旧，出租时长就相当于出租设备），不同的模型在相同的设备上（相同的算力）会产出不同质量和数量的Token。

  当然对于算力期货的推出，我也是有一个疑问，到期了怎么交割？

  比如一家中国大陆的AI大模型企业购买了1万张英伟达B200，时长为一个月的算力期货，那么在交割的时候，能否在未来的一个月里使用这1万张英伟达B200呢？还是按照当前的说法，只有现金差价？

  如果是前者，那其实是变相帮英伟达、AMD等AI硬件公司突破了美国对AI芯片的封锁，打开了另一个堪比美国的巨大市场。如果是后者，其实也是变相帮助了英伟达和AMD们，只是没有前者大，因为能做套期保值了，减少现实中算力租赁价格调整产生的影响，AI大模型公司和云厂商就更有底气购买AI设备了。

  铜和Token的生产

  我们来对比一下两者的流程：

  就拿铜来说，括号内对应Token生产步骤

  先找到铜矿（寻找海量数据），建厂（建设算力中心），调试设备和确定精炼工艺（调整并确定预训练和后训练方法）、采矿（录入海量数据）、选矿（对数据进行清洗和筛选）、火法冶炼产出粗铜和电解精炼产出精铜（根据不同需求，通过电力运行GPU、CPU、HBM等AI硬件，推理生成不同质量的Token）、出厂（通过网络将生成的Token推送给付费用户）。

  至于资源再利用，废旧金属可以回收再利用；对于Token，用户也可以把所生成的优质文本、语音和视频内容进行存储，未来重复使用。

  Token的未来展望

  在未来，Token的质量不再是壁垒，而是不同场景下用不同质量的Token互为代替品；并且同等质量的Token价格将会一路走低，达到动态平衡。

  想象一个场景：在未来AI大模型的能力见顶（训练占比很小），并且完成固定部署（推理占比提升到非常高），高质量Token、中等质量Token、低质量Token的需求和供应总数相对固定。

  我个人对于这个未来的解释：未来的AI芯片将是定制化的，一个芯片专门针对一个固定AI大模型，也就是把大模型写死在芯片里，以提升固定能耗下生成同等质量Token的数量，AMD就收购了这么一家芯片公司，OpenAI的墨西哥辣椒芯片也是干这个事，并且官网在8月25日公布了测试结果，按照OpenAI自己的说法性能优于英伟达的GB300和GB200。

  那么我们就可以根据上面的内容，做一个简单的传导链条：在某一个时刻高质量的Token需求增多，价格开始上涨，部分需求切换到中等或者中高等质量的Token；高质量Token需求减少，价格开始下降，部分需求重新切换回高质量Token。

  当然其中还会包括中等或者中高等质量的Token的涨价，但是由于中等或者中高等质量Token的基本供应数量比较庞大，所以涨价幅度会很小。可以看作是当下一些AI大模型厂商峰谷定价的延伸。

  对应的场景也可以参照前几年进口牛肉只有十几块钱一斤，那猪肉和鸡肉价格就受到冲击。

  这就是我个人对于Token在当下以及未来的思考。

  笔名：汇金有道，作者：曹博文，写于2026年8月29日