| S/N | 企業(yè) | 備注 |
|---|---|---|
| 1 | 華為 | 基礎(chǔ)算力(昇騰)，盤古（大模型/平臺） |
| 2 | 字節(jié)跳動 | 基礎(chǔ)算力（火山引擎），豆包、Seedance、扣子（大模型/平臺） |
| 3 | 寒武紀 | 基礎(chǔ)算力 |
| 4 | 阿里巴巴 | 基礎(chǔ)算力（阿里云），千問、夸克（大模型/平臺） |
| 5 | 摩爾線程 | 基礎(chǔ)算力 |
| 6 | 騰訊 | 基礎(chǔ)算力（騰訊云），混元（大模型/平臺） |
| 7 | 深度求索 | DeepSeek（大模型/平臺） |
| 8 | 沐曦股份 | 基礎(chǔ)算力 |
| 9 | 百度 | 基礎(chǔ)算力（昆侖芯、百度智能云），文心（大模型/平臺） |
| 10 | 智譜 | GLM-5（大模型/平臺） |
| 11 | MiniMax | M2.5（大模型/平臺） |
| 12 | 芯原股份 | 基礎(chǔ)算力 |
| 13 | 360 | 納米AI搜索（大模型/平臺） |
| 14 | 地平線 | 基礎(chǔ)算力 |
| 15 | 科大訊飛 | 訊飛星火（大模型/平臺） |
| 16 | 壁仞科技 | 基礎(chǔ)算力 |
| 17 | 優(yōu)必選 | Thinker（具身大模型） |
| 18 | 金山辦公 | WPS AI（大模型/平臺） |
| 19 | 網(wǎng)易 | 伏羲（大模型/平臺） |
| 20 | 瑞芯微 | 基礎(chǔ)算力 |
| 21 | 月之暗面 | Kimi K2.5（大模型/平臺） |
| 22 | 清微智能 | 基礎(chǔ)算力（可重構(gòu)計算芯片） |
| 23 | 中國電信 | 星辰（大模型/平臺） |
| 24 | 宇樹科技 | UnifoLM-VLA-0（具身大模型） |
| 25 | 中國移動 | 九天（大模型/平臺） |
| 26 | 京東 | JoyAI（大模型/平臺） |
| 27 | 聯(lián)想集團 | 基礎(chǔ)算力 |
| 28 | 快手 | 可靈（大模型/平臺） |
| 29 | 軟通動力 | 天璇（大模型/平臺） |
| 30 | 九章云極 | 普惠智算、原生集成Al編程、模型調(diào)用與智能助理 |
| 31 | 它石智航 | AWE3.0（具身大模型） |
| 32 | 神州數(shù)碼 | 問學(xué)（大模型/平臺） |
| 33 | 浪潮云 | 基礎(chǔ)算力，海若（大模型/平臺） |
| 34 | 商湯科技 | SenseNova V6（大模型/平臺） |
| 35 | 銀河通用 | 銀河星腦（具身大模型） |
| 36 | 中科曙光 | 神璣（大模型/平臺） |
| 37 | 潤和軟件 | 潤知、潤行、潤視（大模型/平臺） |
| 38 | 昆侖萬維 | SkyReels、Skywork（大模型/平臺） |
| 39 | 寶信軟件 | 寶聯(lián)登（大模型/平臺） |
| 40 | 智元機器人 | GO-1（具身大模型） |
| 41 | 小米 | MiMo（大模型/平臺） |
| 42 | 朗坤智慧 | 蘇暢瑤光（大模型/平臺） |
| 43 | 金蝶云 | 蒼穹（大模型/平臺） |
| 44 | 千尋智能 | Spirit v1.5（具身大模型） |
| 45 | 思特奇 | 九思（大模型/平臺） |
| 46 | 拓爾思 | 拓天（大模型/平臺） |
| 47 | 思必馳 | DFM-2（大模型/平臺） |
| 48 | 階躍星辰 | Step系列（大模型/平臺） |
| 49 | 面壁智能 | MiniCPM小鋼炮（大模型/平臺） |
| 50 | 愛詩科技 | PixVerse（大模型/平臺） |
| 2026.04 DBC/CIW/eNet16 | ||
token熱
據(jù)The Information報道，Meta公司內(nèi)部出現(xiàn)了一個名為“Claudeonomics”（這一名稱源自Anthropic旗艦產(chǎn)品Claude）的AI token消費排行榜，該排行榜由員工自愿在公司內(nèi)網(wǎng)創(chuàng)建，追蹤超過8.5萬名員工的token使用情況。根據(jù)該榜單，Meta內(nèi)部過去30天消耗掉的token總量超過60萬億。
按照Anthropic最新公布的定價，其Claude Opus 4.6模型中輸入和輸出token的平均成本約為每百萬token 15美元。以此估算，Meta的60萬億token的成本約為9億美元。在Meta內(nèi)部，消耗最多的AI計算能力，正在成為一種新的身份象征。這種現(xiàn)象反映了硅谷“token 最大化”文化的興起，將token消耗量作為衡量生產(chǎn)力的基準，并作為評估員工是否“精通人工智能”的競爭指標。
與此同時，港股一家賣token的公司迅策科技上市不到4個月，股價6倍漲幅，只有10億營收但市值突破千億元。還有月之暗面，2026年第一季度的收入超過了2025年全年，而MiniMax和智譜市值，雙雙突破3000億元，股價累計漲幅也達5倍左右。
如果說Meta的token排行榜代表的是一種“更多調(diào)用等于更高生產(chǎn)力”的工程文化，那么 OpenClaw的流行則揭示了另一件事：token大生意時代來臨，背后真正的變量是Agent，在當下這個Agent時代，token的消耗方式正在發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。
焦慮
Agent讓模型從被動響應(yīng)到主動執(zhí)行，token消耗從線性增長變成指數(shù)級膨脹。但一次看似簡單的主動執(zhí)行，可能拆分成數(shù)十甚至上百次模型調(diào)用，背后對應(yīng)的是長時間的推理軌跡和連續(xù)的token流水。
但問題也隨之浮現(xiàn)：當token的主要消耗來自模型內(nèi)部推理過程，而不是用戶直接需求，把token當作生產(chǎn)力指標本身就可能是一種誤判。而這些不可見的 token 消耗是否真的帶來了等價的價值，也需要打個問號。
有人開始用token生產(chǎn)內(nèi)容，一條視頻背后消耗上億token，并形成“內(nèi)容—流量—變現(xiàn)—再投入”的閉環(huán) ；有人用token驅(qū)動企業(yè)服務(wù)，把token成本控制在10%-20%，按結(jié)果收費；也有人看到更底層的變化——當用戶開始自己購買token、自己承擔(dān)算力成本，整個AI的商業(yè)模式都會被重寫。
按Token計價的公司收入確實在激增，但收入漲10倍，虧損也有可能也漲10倍，這是當下Token熱最容易被忽視的地方。
4月，小米MiMo大模型負責(zé)人羅福莉在社交媒體X（Twitter前身）上發(fā)布了一條動態(tài)，討論現(xiàn)在OpenClaw“龍蝦”等Agent工具低效的問題。她認為，全球算力供給，正無法跟上Agent帶來的Token需求增長。
結(jié)語
一方面，是越來越旺盛的token需求，另一方面是不可避免的token浪費，AI時代算力消耗的飛輪轉(zhuǎn)動起來了，但上下游的良性商業(yè)循環(huán)仍未建立。
（文/朝槿）
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