在云计算从通用计算向智能计算转型的浪潮中，AI云已成为全球科技产业的核心赛道。作为连接模型与应用的桥梁，MaaS（模型即服务）平台通过Token（词元）计量机制，重构了企业获取AI能力的商业逻辑。这种变革不仅催生了新的市场指标，更引发了关于技术价值评估体系的深度讨论。
国家数据局最新数据显示，中国日均Token消耗量在2024年初仅为1000亿，到2025年6月已突破30万亿，18个月内增长超300倍。这种指数级增长使Token成为衡量AI云市场的重要标尺，部分从业者甚至将其视为"北极星指标"。这种认知源于Token的三大优势：技术可量化性、商业叙事效率以及资本市场的理解便利性。某国际调研机构分析师指出，在市场发展初期，调用量确实是相对客观的评估维度。
云厂商的布局印证了这种趋势。亚马逊AWS预计其MaaS平台Bedrock的收入将与核心计算业务EC2比肩，阿里云则通过"百炼战役"计划将Token调用规模提升三倍，火山引擎更将Token收入纳入销售团队核心KPI。这种战略聚焦背后，是市场对AI算力需求爆发的预期——Omdia预测中国AI云市场规模将从2024年的29亿美元增至2030年的268亿美元，其中MaaS份额将从1%提升至9%。
但繁荣表象下暗藏认知偏差。当前Token收入在云厂商整体营收中占比普遍低于5%，即便在积极布局的阿里云，该比例也仅约1%。更关键的是，现有统计存在显著盲区：公共云API调用仅占AI算力使用的部分场景，GPU云租赁、私有化部署、端侧推理等形态产生的Token消耗难以被完整捕捉。某零售企业数字化负责人透露，其AI应用在验证阶段采用MaaS平台，但大规模部署后转向GPU租赁，这种动态切换在统计中往往被割裂呈现。
企业采购决策逻辑的差异进一步解构了Token的神话。多位CIO表示，AI落地分为"可用性验证"和"成本优化"两个阶段，Token消耗仅在第二阶段进入视野。某大型制造企业同时采用私有化部署和MaaS平台：数据敏感业务使用本地算力，非敏感业务通过云平台调用模型。这种混合架构使Token成本仅占其整体AI支出的15%，远低于云厂商宣传的占比。
市场数据矛盾印证了统计体系的缺陷。IDC显示阿里云在中国大模型公有云服务占比27%，而OpenRouter统计其全球模型调用量占比达4%-7%。这种差异源于开源模型使用未被纳入前者统计，而后者又遗漏了私有化部署场景。某云厂商架构师指出，真实Token消耗应包含MaaS平台、公共云推理集群、私有化部署和端侧设备四个维度，现有任何单一口径都存在低估风险。
技术演进正在重塑价值评估体系。Gartner预测，到2028年60%的企业级AI模型将采用特定领域模型，这些模型可能同时部署在云、本地和设备端。这种趋势下，Token将回归其技术计量单位的本质属性。某头部云厂商高管强调，AI云竞争已进入全栈融合阶段，IaaS、PaaS、MaaS和Agent平台的深度整合能力，才是决定企业AI落地成效的关键因素。
在这场评估体系重构中，企业需求始终是核心标尺。某能源集团数字化负责人表示，其更关注AI对业务流程的改造效果，而非技术中间指标。这种务实态度在大型企业中具有普遍性——他们占中国IT支出的70%以上，其选择将决定AI云市场的真实走向。当技术炒作退潮后，能够让AI真正融入业务流程、创造可持续价值的服务商，才能在这场马拉松中胜出。
