英伟达CEO黄仁勋在GTC Taipei 2026主题演讲中系统阐述了“Token经济学”，提出以AI模型生成的基本运算单位Token作为衡量AI工厂营收能力的核心指标。黄仁勋表示，“Token就是资产，已经成为获利的营收单位”，每一个Token产出都直接对应AI工厂的收入与利润。
围绕Token定价，英伟达设计了五档计费模型：免费层用于基础问答和客户服务;轻量级约5美元/百万Token，覆盖内容生成与摘要;专业级约30美元/百万Token，用于代码生成与数据分析;企业级约80美元/百万Token，适用于金融建模与法规合规;顶级层约150美元/百万Token，服务于药物发现与科学研究等高端场景。
黄仁勋指出了Token经济学的底层成本逻辑。他解释，在固定1GW数据中心的电力限制下，每瓦运算效能直接决定企业的收入，缺乏效率就是亏损。衡量AI系统价值不应只看理论峰值吞吐量，更应关注单位Token的综合成本，涵盖系统购置、运行功耗与产出效率。得益于高性能系统的海量Token产出能力，尽管硬件造价高昂，但其单位Token生成成本在全球范围内处于最低水平。
按照Token经济学模型测算，一座1GW级AI数据中心采用新一代架构后，年营收有望从约300亿美元跃升至约3000亿美元。黄仁勋预计，到2030年末全球将有100GW的AI算力上线，构成人类历史上最大规模的基础设施建设。
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