Token经济的商业化拐点已经到来

Token正在成为AI时代的“硬通货”，这已不是未来的预言，而是今天正在发生的现实。

国家统计局数据显示，截至2026年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿。阿里云资深副总裁刘伟光透露，过去5个月阿里云Token调用量增长了15倍。无问芯穹的日均Token调用量自今年1月底起每两周翻一番，增长曲线堪比3G时代的移动流量爆发。阿里云刘伟光甚至给出了一个更具冲击力的判断：AI原生创业企业的Token支出占比已接近100%。

但资本市场开始关心的，不只是Token的消耗量，更是：这些Token最终流向了谁的口袋？

毕竟，百川奔涌，收水费的人才是真正稳定的生意。大模型调用量的爆发带来了Token的规模化生产，但真正实现规模化商业变现的，不只是“收过路费”的算力通道，还有那些能封装AI能力、面向具体场景输出标准化服务的平台。

答案比很多人想象的更直接：通过连接社区、平台与客户，和鲸已经构建了一个从C端活跃到B端收入的清晰链路。核心逻辑是：以社区促活跃，以平台促付费，以生态促留存，最终实现Token的规模化消耗与商业化变现。

宏观背景：AI Infra正在经历结构性价值重估

在深入和鲸的财务模型之前，有必要先看整个行业的宏观趋势。

过去两年，资本市场对AI Infra的关注度远低于大模型和应用层，但这一格局正在发生根本性变化。

在资本市场层面，2026年正在成为AI Infra的价值发现之年。Snowflake股价单周上涨48.4%，Okta上涨33.6%，带动IGV指数周内上涨8%。Snowflake客户数量与质量同步提升，MongoDB Atlas业务保持近30%增长。长城证券指出，Snowflake、Datadog等软件公司业绩超预期，验证了AI Infra及应用在企业工作流中的刚性需求。

华尔街投行也开始为AI Infra赛道定价。中邮证券在研报中指出，AI Infra正同时受益于“量”与“价”的双重驱动，具备规模效应与核心技术优势的Infra厂商正在获得更强的定价权。中信建投更是明确提出，2026年计算机板块正迎来“基本面修复与AI范式转移的共振拐点”，下半年应重点关注AI Infra与云产业。

智谱的Token商业化路径尤为典型。截至2026年3月，其API业务ARR已达17亿元，12个月内增长60倍。更值得关注的是，智谱API调用定价年初至今已上涨83%，但需求不降反增，调用量同比增长超400%。摩根大通对此的分析十分透彻：量价同步上行是“模型真实竞争力”驱动增长的最清晰信号，高价值场景的客户已从“按量计费”升级为“为任务完成质量、吞吐量和稳定性付费”。

这背后体现的是“Token生产效率”的普遍提升。中国工程院院士郑纬民指出，Token正在成为三重度量衡：它是大模型处理信息的基本单位，是AI运行时算力消耗的计量映射，也正在成为行业定价计费的标准单位。Token服务正从MaaS（模型即服务）转向TaaS（Token as a Service），AI算力正像水、电、流量一样封装成标准化服务。中泰证券在深度报告中指出，Token经济已呈现定价分化、规模降本、需求弹性三大核心特征，商业模式围绕聚合平台、云厂商MaaS、AI中转站三足鼎立。

在这个大背景下，和鲸的商业模式获得了清晰的外部估值锚点——对标Snowflake等软件即服务（SaaS）类公司的估值逻辑，市场已开始为具备高客户粘性、高增长潜力的AI Infra企业给出溢价。

和鲸的商业模式四层架构：

从C端生态到规模化收入

将宏观趋势映射到和鲸，我们可以清晰看到一条以Token经济为核心的收入分层架构：

和鲸社区的“鲸币”体系是C端商业化的核心枢纽。新用户注册获得免费鲸币，用于体验平台算力，在免费额度用完后形成自然的付费意愿。用户规模每扩大一倍，付费转化率提升1-2个百分点，形成正向的付费增长飞轮——这是和鲸规模化增长的根基。

和鲸科技70%的客户来自高校和科研院所。ModelWhale平台目前主要面向B端客户，提供灵活订阅与私有化部署的企业级方案，服务于四川大学、南开大学、国家气象信息中心、上海交通大学医学院等上百家重点机构。企业客户按需付费使用平台功能，具备极高的客户粘性。

从2025年起，和鲸通过“OPC（超级个体）孵化”模式，与地方政府合作，为当地定向培养具有订单交付能力的AI人才，并引入商业化订单。2026年，和鲸携手北科创星的“AI创+产业孵化平台”，致力于构建“AI数字产业园区”，带着订单和团队赋能初创企业。以常州OPC项目为例，为当地定向培养认证100名OPC、交付价值1000万的商业化订单、一年后交付能独立运转70%业务的本地团队。这一模式实现了从“培养人才”到“创造订单”的闭环，将原本松散的社区人才转化为持续的收入来源。

当社区用户上传模型、开发应用，通过平台向其他用户提供付费服务时，和鲸作为平台方抽取合理比例的服务费。每一次模型API的调用、每一个应用的付费订阅，都会创造Token的分成收入。这一层的本质是将社区的内容和模型资产化，让平台从中获得持续的生态红利。

收入构成拆解：和鲸如何“收水费”？

上述四层架构，可以进一步拆解为三条清晰的商业化链路：

• 算力调度与服务费：这是和鲸Token经济直接的收入来源。用户使用ModelWhale平台进行模型训练、推理或数据分析时，按Token消耗量付费，平台从中获取服务费收入。在Token供不应求的市场格局下，这一收入具备持续增长的动力。随着国内算力产业链进入“全链通胀”阶段，阿里、百度等大厂的云端算力资源及配套服务已开启多轮提价，和鲸的平台服务费也有望同步受益于“量”与“价”的双重驱动。

• 企业级SaaS订阅与私有化部署：这是和鲸成熟的收入模块。头部科研机构和高成长企业客户，根据团队规模和功能需求，按年订阅ModelWhale平台。这部分收入稳定、高毛利，续费率超过90%。

  
  

• OPC孵化与产业订单分成：和鲸与地方政府合作，培养AI人才并引入商业化订单。通过对订单的分成获得收入，同时将社区人才转化为企业的雇佣或外包服务，平台从人才和订单的匹配中获取收益。这一模式已完成从0到1的验证，具备向全国复制的规模化潜力。

  
  

和鲸的“飞轮效应”与投资价值

当我们将上述商业模式串联起来，会发现一个清晰的“飞轮效应”：

社区活跃度提升 → 用户规模扩大 → Token消耗量增加 → 平台收入增长 → 收入反哺生态（社区激励、算力扩容、OPC孵化） → 进一步激活社区

这个飞轮的威力在于：它不是线性的，而是复利的。每一个环节的改善，都会在其他环节产生乘数效应。这正是资本市场愿意为AI Infra公司给出高估值的原因。

第一，赛道估值锚点。Snowflake市值约600亿美元，Okta市值约200亿美元，IGV指数在2026年5月单月涨幅超过21%，华尔街正在为AI时代的软件基础设施重新定价。中泰证券明确将“AI营销+电商+Token运营”列为三大核心投资方向之一。

第二，客户价值模型。和鲸70%的客户来自高校和科研院所，这些客户一旦入驻，迁移成本极高——平台上的数据资产、分析流程、团队协作习惯，都形成了自然锁定效应。每一位高价值客户的终身价值（LTV）远超获客成本（CAC）。