迈富时Token工厂：双11Token成交环比涨450%，怎么接住

今年双11，Token（词元）不再只是后台的技术参数，它站到了AI消费赛道最显眼的位置。天猫9月就开了Token充值中心，京东同期推出AI软件充值馆，AI算力商品提前摆上电商货架。大促一开，热度接着往上冲：双11开售首日，天猫Token相关品类成交额环比涨了450%。更扎眼的是11月2日，Token头一回进头部直播间，李佳琦直播间上架AI算力套餐，半小时卖出近10万份月卡，对应额度约2万亿Token。

过去只藏在模型调用日志里的计量单位，现在被打包成额度套餐，直接摆在电商首页和直播间里卖。大众对AI的认知也在变：它不只是一款软件，而是能按需采购、充值消费的算力资源，用户愿意为AI带来的效率提升和能力增益掏钱。

把视线从C端转到产业端。AI智能体开始承接长链路、连续性任务，深度嵌入办公、研发、客服、数据分析等业务流程，企业侧的Token需求跟着快速抬升。对一家企业来说，Token已经是AI规模化落地过程中必须持续投入的核心生产资料。

个人买Token套餐，看的是使用体验、功能权益和价格。企业采购的算盘完全不一样：算力供给稳不稳定、模型调用效率高不高、整体消耗成本能不能管住，这三条才是决策的核心标尺。企业AI从试点走向规模化之后，Token背后的算力从哪来、怎么稳定高效地完成生产调度和价值交付，成了产业绕不开的关键命题。

迈富时（02556.HK）的“全栈Token工厂”在这件事上走了一条差异化路线：不只做Token的分发和调度，而是搭起从多元算力、模型路由、知识中台、智能体编排到业务场景交付的完整链路，把通用Token加工、沉淀、转化为可计量、可归因、可兑现的场景Token。Token由此不再只是成本项，而是能直接换算成商业产出的价值单元。这套体系近期成为行业首批通过中国信通院《全栈Token工厂应用价值交付能力完备性》测评的方案，Token工厂也从概念走向了标准化落地。

普通Token和“场景Token”差在哪

眼下市场上的Token供给模式，大致能分成两类。

一类是算力层Token工厂，云厂商和模型厂商走的多是这条路：底层接GPU集群，往上提供标准化Token调用包，按输入输出词元数量计费。它回答的是“有没有Token、够不够便宜”，属于资源供给层。标准化、流通快是它的优势，今年直播间Token爆火，底层支撑也在这里。

另一类就是迈富时定义的全栈Token工厂，核心词是“全栈贯通、价值交付”。四层架构对Token层层加工，从算力资源到通用词元，再到业务动作，最后完成商业结果的转化。

1.算力底座层：多元算力统一纳管，弹性调度控成本

底座兼容公有云、私有算力、国产GPU等多元算力资源，统一调度、容灾备份，按任务复杂度自动匹配算力规格，避免大模型“高射炮打蚊子”，从源头控制Token浪费。算力供给的稳定性、国产化和弹性成本问题，都在这一层解决。

2.模型路由层：多模型智能调度，按需匹配模型

通用大模型、行业小模型、自研Tforce营销大模型都接进来，内置路由策略。简单问答走低成本小模型，复杂研判和长链路任务调高阶模型，客户无感切换，避免一刀切的高额Token消耗，做到“任务和模型最优匹配”。

3.中台能力层：Token的“加工厂”

这是迈富时方案的核心差异点。AI-KnowForce沉淀企业私有知识库、行业图谱、业务规则，把企业数据变成可信知识，过滤幻觉，让Token输出贴合企业真实业务；AI-Agentforce智能体中台编排多智能体协同，Token不再只生成文字，而是驱动智能体执行动作：检索客户资料、生成线索、发起触达、跟进回访、复盘转化。

说白了，通用Token在这里被注入企业知识、业务规则、执行权限，升级成具备业务行动力的场景Token。

4.场景应用层：八大领域智能体矩阵，Token最终落地为业务结果

研发、营销、销售、客服、经营分析、供应链、商业、办公，这八大场景都有上层覆盖；输出的是开箱即用的智能体，面向200+行业、1000+细分场景，已服务21万+企业客户。一条场景Token背后，可能是一条高意向线索、一次客户唤醒，也可能是一份合规调研报告、一轮售后闭环，结果能追溯、能统计、能计费。

商业模式革新：走向场景Token的价值付费

Token热潮之下，企业AI付费模式正在出现分水岭式的变化。过去企业采购AI系统，多是席位年费、模块订阅，AI有没有产出价值，费用都固定支出，资源闲置浪费严重。纯Token按量计费只看词元数量，也依然分不清有效Token和无效Token。

迈富时全栈Token工厂推出的场景Token计费模式，把付费逻辑重做了一遍：企业可以按智能体实际工作量消耗Token计费，同时内置三重成本管控机制——消耗阈值预警、高消耗任务二次确认、单任务消耗封顶，防止成本失控；再进一步，部分场景支持按业务结果付费，只为有效线索、成交转化等最终产出买单，无效生成、幻觉输出不计费。

中期业绩披露的信息显示，迈富时的一大核心增长引擎已是场景Token模式，AI业务增速表现突出。说白了，就是把Token的消耗效率变成客户的ROI增长，跑出正向循环：客户业务增长后愿意继续调用场景Token，平台则不断优化调度、知识和智能体能力，把单位产出的Token消耗再往下压。

Token经济的下半场，比拼的不是Token供给，而是Token转化效率

当下Token赛道容易掉进一个误区：把Token当成大宗商品，比拼卡量、单价、折扣，陷进同质化价格战。但信通院的产业报告显示，推理需求持续爆发，Token供给很快会走向充足甚至过剩，转化效率才是下一阶段的核心壁垒。

所谓Token转化效率，指的是每花掉1万Token，能稳稳当当换回多少有效的业务价值。

那些只卖通用Token额度的厂商，转化效率高低要看客户自己的提示词、知识库和业务流程；全栈Token工厂则不同，平台自己把知识治理、智能体编排、业务流程封装接过来，转化下限被直接抬高，企业用起来的门槛也就降了。

智能体浪潮和Token浪潮交汇，核心逻辑正在这里：Agent是Token的“执行器”，缺了智能体编排，Token无非是一堆文字；缺了知识中台约束，Token容易产出幻觉；缺了场景封装，Token沉淀不下商业价值。迈富时的全栈Token工厂，说到底就是把Agent、知识图谱、业务系统、算力调度打成一套标准化基础设施，接住企业规模化AI落地的需求。

这套模式也有难题。场景Token很依赖行业know-how的沉淀，行业不同、业务不同，价值标准差得很远，标准化难度比通用Token高出一大截；算力调度、成本核算、效果归因、数据安全这几方面的管控要求同样更高，还得靠长期的行业客户积累。迈富时多年扎在营销和企业服务赛道，大量客户的场景沉淀，恰好是它落地这套模式的底子。

结语

直播间里Token卖得火热，AI资源商品化的时代算是来了。但这只是Token经济的上半场，解决的是“Token怎么买”；Token工厂真正的终局，是回答“Token怎么用出价值”。

迈富时“全栈Token工厂”的探索给出了一个清晰样本：Token不是终点，而是贯穿算力、模型、知识、智能体、业务的流通介质。往后拼的不再是谁能卖出更多Token额度，而是谁有本事搭起全链路体系，把海量词元消耗稳定、可信、低成本地变成企业真实的增长。

行业从“比拼Token供给”转向“比拼Token价值转化”，全栈型Token工厂或许会成为企业级AI基础设施的主流形态。