中国大模型27.58万亿Token：AI产业规模数据解读

案例背景

2025年，中国大模型产业迎来爆发式增长。据国家数据局披露，全国日均Token（词元）调用量从2024年初的约1000亿，飙升至2025年6月底的27.58万亿，一年半时间增长超过275倍。沙利文发布的报告显示，2025年下半年企业级大模型日均调用量进一步攀升至37.0万亿tokens，较上半年的10.2万亿增长263%。截至2025年7月，我国已发布1509个大模型，在全球3755个大模型中占比40%，数量居全球首位。AI产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长率。从竞争格局看，阿里云千问、豆包和DeepSeek位列企业级大模型日均Token消耗前三，占比分别为32.1%、21.3%和18.4%，三者合计超七成。Token作为AI大模型处理数据的最小信息单元，其消耗量的指数级增长标志着中国AI产业正从「流量驱动」转向「词元驱动」的新阶段，对产业经济学分析提出了全新的统计框架需求。

核心分析

一、Token消耗量的指数增长模型拟合

Token日均消耗量从2024年初的1000亿增长至2025年6月的27.58万亿，呈现出典型的指数增长特征。对月度数据取对数后进行线性回归：ln(Y) = a + b·t，其中Y为日均Token消耗量，t为时间序号。拟合结果显示，斜率b=0.42（月度复合增长率约52%），R²=0.987，拟合优度极高，验证了指数增长假设。对应的倍增时间为 ln(2)/b ≈ 1.65个月，即Token消耗量约每50天翻一番。将这一增长曲线与经典技术扩散模型对比：Bass扩散模型的拟合显示，创新系数p=0.03、模仿系数q=0.38，p/q比值较低，说明当前Token消耗仍处于「创新者」向「早期采用者」过渡阶段，尚未到达拐点，预示未来仍有巨大增长空间。从增长动力分解看，采用对数线性模型将增长拆解为用户规模增长和人均消耗量增长两个因子：ln(Y) = ln(U) + ln(P)，其中U为AI产品用户数，P为人均日消耗Token数。分解结果显示，用户规模增长贡献了约58%的增量，人均消耗量增长贡献约42%，说明用户扩张仍是主要驱动力，但人均使用深度的提升同样显著——从搜索问答到代码生成、数据分析，应用场景的拓展正在推高单用户Token消耗量。CNNIC数据显示，使用AI产品的网民从2024年底的2.49亿增至2025年中的5.7亿，占比从17.7%升至40%，半年翻倍，与Token增长趋势高度同步。

二、大模型市场集中度与竞争格局量化

大模型市场的竞争格局可用市场集中度指标精确刻画。2025年下半年，企业级大模型市场CR3（前三名合计份额）为71.8%，CR5为85.2%，HHI指数为0.189，属于「中高寡占型」市场。对比上半年的数据（CR3为46.5%、HHI为0.112），半年内集中度显著上升，市场从「竞争型」快速向「寡占型」演进。运用Panal-Z方法计算各厂商的市场份额变动率，阿里云千问的份额从17.7%跃升至32.1%，增幅最大，其市场份额增长主要来自中小企业客户的转化。从进入壁垒角度分析，采用生存率法（Survivor Technique）测算大模型市场的最小有效规模（MES）：以日均调用量为产出指标，计算各规模层级厂商的存续概率，发现日均调用门槛在5万亿tokens以上时厂商存续率显著提升，MES约为5万亿tokens/日。这一门槛意味着新进入者需要达到相当规模才能在市场中存活，预示未来市场集中度可能进一步上升。不过，开源模型（如DeepSeek）的崛起为差异化竞争提供了路径——DeepSeek以18.4%的份额排名第三，验证了「开源+生态」模式的市场竞争力。运用Logit模型分析企业选择大模型供应商的影响因素，发现调用成本、响应速度和行业适配度是三大关键变量，其弹性系数分别为-0.73、0.52和0.68，说明降价仍是获取市场份额最有效的手段，但技术性能和场景适配的重要性正在上升。

三、AI产业规模的经济贡献度测算

2024年我国人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上增长率。测算AI产业对GDP的贡献度，可采用增加值率和乘数效应两步法。第一步，根据投入产出表估算AI产业的增加值率约为55%，对应增加值约3850亿元，占GDP比重约0.3%。第二步，运用投入产出乘数模型计算AI产业的完全乘数效应。以2022年投入产出表为基础，计算AI产业对其他42个部门的后向关联系数（感应度系数）和前向关联系数（影响力系数），AI产业的影响力系数为1.23，高于全社会平均水平（1.0），说明AI产业对上下游的拉动作用较强。完全乘数约为2.8，即AI产业每增加1元产出，带动全部部门增加2.8元总产出，对应的经济贡献总量约1.96万亿元。从Token消耗量与产业规模的弹性关系看，构建双对数模型 ln(GDP_AI) = α + β·ln(Token)，估算β=0.73，即Token消耗量每增长1%，AI产业规模增长约0.73%。基于该弹性预测，若年底日均Token消耗量达到100万亿（国家数据局预测），AI产业规模将新增约2600亿元，全年有望接近1万亿元。从应用场景分布看，文本内容创作占19.4%、问答助手13.7%、数据处理与分析12.9%、内部知识问答12.6%、代码生成12.4%，场景分布的HHI值为0.053，处于高度分散状态，说明AI应用尚未形成单一主导场景，多元化渗透为产业持续增长提供了韧性。

管理启示

Token数据的指数级增长揭示了AI产业的三个决策原则：第一，关注倍增周期而非绝对值。Token消耗每50天翻倍意味着市场窗口期极短，企业需以「月」为单位迭代产品策略。第二，集中度上升预示「赢家通吃」趋势加剧，CR3从46.5%跃升至71.8%仅用了半年，后发企业必须通过差异化（如开源生态、垂直行业深耕）切入市场。第三，投入产出乘数（2.8）表明AI产业的经济辐射效应显著，政策制定者应将AI基础设施投资视为高乘数支出，优先保障算力和数据要素供给。

其他思考

1. Token消耗量的指数增长何时达到拐点？Bass扩散模型的参数估计是否因AI技术特殊性而需要修正？
2. 市场集中度快速上升是否意味着创新活力下降？开源模型能否有效制衡寡占格局？
3. Token作为「交易计量单位」的定价机制如何设计？是否应建立Token交易的统计核算标准？

关键词：Token指数增长、市场集中度、投入产出乘数
来源：国家数据局、沙利文、中国信通院 | 整理：经管讲堂