📋 全文总结 本文为华源传媒团队关于“Token经济学新模式”的深度研究报告电话会议实录。报告系统阐述了Token分销(亦称Token中转站、聚合平台或Token运营)这一新兴商业模式的运行机制、产业链结构、盈利模式及市场前景。核心观点包括:Token分销本质是批量化采购上游大模型厂商的Token,加价


  • 网络方面:帮助国内开发者或出海商家解决翻墙或科学上网问题,调用海外顶级模型。
  • 接口方面:通过一个Key、一个接口,让开发者轻松调用和切换多种模型。
  • **支付模型。
  • **多种模型。
  • 支付方面:支付方面**:支持人民币、微信、支付宝、对公支付等合规结算方式。
  • 成本方面:批量采购商业模型,拿到更便宜的批发价,再加价销售给下游中小客户。
  • Token需求爆发:2026年3月,国家数据局局长提出Token资源概念,中国日均Token消耗突破140万亿,两年增长超1000倍。Open Cloud带来垂类AI全面落地,B端企业自建Agent平台,出海商家在短剧、营销、游戏、电商等场景需求巨大。
  • 国产大模型能力跃迁:国产模型性价比提升,带来Token出海需求。Open Router数据显示,2026年一季度中国模型调用量首次超越美国,腾讯混元调用量位居榜首,前五、前十、前二十名中分别有2款、6款和9款国产大模型。
  • 企业AI建设门槛高:企业除基础API调用外,还需模型选型、调优、提示词优化等增值服务,MaaS增值服务,形成巨大市场空间。
  • Token转售利差:中介平台通过批量采购获得6-7折折扣,加价至8-9折销售,利润空间约20%。分为海外模型进国内(利润率较低)和中国模型出海(利润率较高)两种方向。
  • 技术溢价:通过自研加速技术(如硅基流动的OneDiff和Silicon LLM)提高推理效率,在成本不变下获取超额毛利。例如,将文生视频模型效率提高3倍,成本可缩减至几分之一。
  • 场景增值服务(MaaS):在Token基建基础上,根据客户场景提供模型选型、调优、提示词优化、应用开发等附加服务。营销公司因对接短剧、游戏、电商等场景,具有显著且可持续的Token消耗需求,催生服务性需求。
  • 具有优质模型能力的公司:如阿里、腾讯、快手。
  • 具有强场景和优质客源的公司:如部分营销公司(蓝色光标等),拥有海外客户资源和短剧、游戏等营销场景,可推动Token在场景中消耗。
  • Token分销的本质:Token分销是AI产业链中流通端的新业态,核心模式是批量批发上游大模型厂商的Token,加价后分销给下游客户,赚取中间利差。其优势包括:解决网络访问限制(翻墙/科学上网)、统一API接口(一个Key调用多个模型)、合规支付(支持人民币、微信、支付宝、对公结算)、以及通过批量采购获得更低价格。
  • MaaS(模型即服务)概念):在Token分销之上,MaaS(模型即服务)是更完整的业务形态,除了Token分销的利差收入外,还包括模型调优、微调、选型等增值服务。MaaS市场由Token分销利差和增值服务两部分组成。
  • 产业链角色:上游为AI模型厂商(Token供给方),中游为代理/聚合平台(Token分销商),下游为终端用户(B端企业、开发者等)。该等)。整个链条与流量运营、广告运营模式高度相似。
  • 市场规模与增长:IDC预测,2026年中国MaaS市场(按营收规模)可达186亿元人民币,到2030年有望增长10倍。报告保守估算,当前日均Token分销市场规模约3-4万亿Token,年化约1300万亿Token,按均价10元/百万Token计算,年化市场规模约130亿元。增长驱动来自:Token消耗总量持续上升、B端使用占比提升、分销市场渗透率提高。
  • 三种盈利模式:
  • Token转售利差:上游批发价约6-7折,下游售价约8-9折,中间利润空间约20%。海外模型进国内与国产模型出海两种渠道利润率有差异(海外模型折扣少、利润率低;国产模型折扣大、利润率高)。
  • 技术溢价:通过自研推理加速技术(如硅基流动的OneDiff、SiliconLLM)提高推理效率,在采购成本不变的情况下,通过效率提升获取超额利润。例如,将文生视频模型效率提高3倍,成本可缩减为原来的几分之一。
  • 场景增值服务:在基础Token分销之上,根据客户具体场景提供模型选型、调优、提示词优化、应用开发等附加服务。营销、短剧、游戏、电商等场景有显著的Token消耗需求,且中长尾客户缺乏自建能力,催生服务需求。
  • 投资建议:建议关注两类公司:1)具有优质模型能力的公司(如阿里、腾讯、快手);2)具有强场景及优质客户资源的公司(如部分营销公司,拥有海外客户资源和短剧、游戏等营销场景)。重点推荐AI营销、AI视频化方向中积极布局相关业务的公司(如蓝色光标等)。

作者 AI财经

AI财经提供的财经数据以及其他资料均来自互联网其他第三方,仅作为用户获取信息之目的,并不构成投资建议。
AI财经以及其他第三方不为本页面提供信息的错误、残缺、延迟或因依靠此信息所采取的任何行动负责。市场有风险,投资需谨慎。