中國的 AI 行業正在為自己發明一套新的計量單位。
今年 3 月，中國國家數據局局長劉烈宏在公開場合提出了一個詞：詞元（token）。這個詞被定位為連接「技術供給」和「商業需求」的官方結算單位——用 AI 處理了多少資訊，用詞元來算。
根據 Fortune 的報導，截至 2026 年初，中國每天處理的詞元數量達到 1400 億。這個數字和 2024 年初相比漲了 1000 倍。
香港 IPO 浪潮
與此同時，中國 AI 公司正在用另一種方式證明自己：排隊去香港上市。
港交所今年的 IPO 數量是近五年來最高點，主力就是 AI 公司：
| 公司 | 上市情況 | 股價表現 |
|---|---|---|
| 智譜 AI | 已上市 | 較發行價漲 570% |
| MiniMax | 已上市 | 較發行價漲 470% |
| 壁仞科技（晶片） | 已上市 | — |
| 宇樹科技 | 申請 42 億元 IPO，已提交材料 | 申請中 |
月之暗面（Kimi 母公司）估值在 100 億到 180 億美元之間，據報導也在考慮赴港上市。
宇樹科技的情況比較特殊：這家機器人公司調整後淨利潤約 6 億元，盈利能力在整個中國 AI 上市候選名單裡幾乎是孤例。絕大多數同行都在虧錢。
虧損仍是主旋律
說到虧損，數字並不好看：
- 智譜 AI：累計虧損 47 億元，2025 年研發支出漲了 45%
- 阿里巴巴：2025 年資本支出 1230 億元，淨利潤同期下降 66%
- 字節跳動：預計 AI 基礎設施支出達 230 億美元
跟美國同業比，中國企業的體量還是差一截——Alphabet 2025 年資本支出 940 億美元，Meta 是 750 億美元。這個差距不是靠政策能短期追上的。
Agent 普及：信任 AI 的人更多
Fortune 的報導裡有一個對比值得關注：中國有 87% 的用戶表示信任 AI，美國是 32%。
這個差距直接體現在產品數據上。字節跳動的豆包在今年春節期間日活突破 1 億。騰訊把 AI Agent ClawBot 嵌進微信，用戶不出 App 就能執行各種任務。部分地方政府開始補貼「一人公司」——靠 AI Agent 運營業務的創業者，把製作成本壓到以前的零頭。
短劇是個具體的例子：以前做一部短劇要投 100 萬元，用 AI 生成大概 10 萬元就夠，降到了以前的 10%。
結構性約束還在
幾個問題沒解決：
晶片：美國出口管制把中國企業鎖在華為等國產選項上。能跑，但成本更高、某些場景效率更低。
資本：中國 AI 的主要資金來源是本土資本，國際資本對中國 AI 整體謹慎。融資成本相對更高。
人才流動：Manus AI 把公司主體遷到新加坡後被 Meta 約 20 億美元收購；兩位聯合創始人據報導面臨出境禁令。這類情況在行業裡不是個案。
有一個結構性優勢倒是真實的：高盛估計中國到 2030 年將有約 400 吉瓦的閒置電力容量，是全球數據中心預計需求的三倍。算力不缺電，這比很多人想的重要。
開源市場的信號
最後看一個數據：中國大模型在 OpenRouter 的下載量首次超過美國模型。
這不是政策數字，是開發者自主選擇的結果。阿里 Qwen 靠 Apache 協議吸引了大量全球開發者，Meta 的 Muse Spark 也部分基於 Qwen 訓練——這在兩年前幾乎難以想像。
「詞元經濟」這個概念有沒有國際接受度還不好說，但中國 AI 在模型能力和生態覆蓋上正在變成一個必須認真對待的選項。
參考來源：CocoLoop、China's AI boom: blazing IPOs, an AI agent craze, and a new 'token economy'（Fortune）