中国的AI行业正在给自己发明一套新的计量单位。
今年3月，中国国家数据局局长刘烈宏在公开场合提出了一个词：词元（token）。这个词被定位为连接”技术供给”和”商业需求”的官方结算单位——用AI处理了多少信息，用词元来算。
根据Fortune的报道，截至2026年初，中国每天处理的词元数量达到1400亿。这个数字和2024年初相比涨了1000倍。
香港IPO浪潮
与此同时，中国AI公司正在用另一种方式证明自己：排队去香港上市。
港交所今年的IPO数量是近五年来最高点，主力就是AI公司：
| 公司 | 上市情况 | 股价表现 |
|---|---|---|
| 智谱AI | 已上市 | 较发行价涨570% |
| MiniMax | 已上市 | 较发行价涨470% |
| 壁仞科技（芯片） | 已上市 | — |
| 宇树科技 | 申请42亿元IPO，已提交材料 | 申请中 |
月之暗面（Kimi母公司）估值在100亿到180亿美元之间，据报道也在考虑赴港上市。
宇树科技的情况比较特殊：这家机器人公司调整后净利润约6亿元，盈利能力在整个中国AI上市候选名单里几乎是孤例。绝大多数同行都在亏钱。
亏损仍是主旋律
说到亏损，数字并不好看：
- 智谱AI：累计亏损47亿元，2025年研发支出涨了45%
- 阿里巴巴：2025年资本支出1230亿元，净利润同期下降66%
- 字节跳动：预计AI基础设施支出达230亿美元
跟美国同行比，中国企业的体量还是差一截——Alphabet 2025年资本支出940亿美元，Meta是750亿美元。这个差距不是靠政策能短期追上的。
Agent普及：信任AI的人更多
Fortune的报道里有一个对比值得关注：中国有87%的用户表示信任AI，美国是32%。
这个差距直接体现在产品数据上。字节跳动的豆包在今年春节期间日活突破1亿。腾讯把AI Agent ClawBot嵌进微信，用户不出App就能执行各种任务。部分地方政府开始补贴”一人公司”——靠AI Agent运营业务的创业者，把制作成本压到以前的零头。
短剧是个具体的例子：以前做一部短剧要投100万元，用AI生成大概10万元就够，降到了以前的10%。
结构性约束还在
几个问题没解决：
芯片：美国出口管制把中国企业锁在华为等国产选项上。能跑，但成本更高、某些场景效率更低。
资本：中国AI的主要资金来源是本土资本，国际资本对中国AI整体谨慎。融资成本相对更高。
人才流动：Manus AI把公司主体迁到新加坡后被Meta约20亿美元收购；两位联合创始人据报道面临出境禁令。这类情况在行业里不是个案。
有一个结构性优势倒是真实的：高盛估计中国到2030年将有约400吉瓦的闲置电力容量，是全球数据中心预计需求的三倍。算力不缺电，这比很多人想的重要。
开源市场的信号
最后看一个数据：中国大模型在OpenRouter的下载量首次超过美国模型。
这不是政策数字，是开发者自主选择的结果。阿里Qwen靠Apache协议吸引了大量全球开发者，Meta的Muse Spark也部分基于Qwen训练——这在两年前几乎难以想象。
“词元经济”这个概念有没有国际接受度还不好说，但中国AI在模型能力和生态覆盖上正在变成一个必须认真对待的选项。
参考来源：China's AI boom: blazing IPOs, an AI agent craze, and a new 'token economy'（Fortune）