人工智能计量能力布局 两部门发文 迅策TokenOS按量计费

市场监管总局与国家发展改革委近期联合发布了《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》。这份文件释放了一个明确信号：AI产业的治理正从宏观框架转向微观执行层面的精确落地。它直指一个长期困扰行业的痛点——缺乏可靠的测量标准。

算法“黑箱”问题与决策过程的可解释性不足，在金融、医疗等高合规要求领域表现尤为突出。新规精准切入这些核心环节，要求通过技术突破（例如对AI系统内部状态进行实时监测与表征），构建一套可复制、可验证、可信赖的计量标准。最终目标是让AI能力达到“可量化、可横向对比、可全流程追溯”，让技术输出结果摆脱模糊与不可控。

几乎同期，国家数据局在更宏观的层面进行布局。局长刘烈宏主持了词元经济座谈会，明确将推动词元经济发展纳入正式工作体系。这里所说的“词元”，即业界熟知的Token——大模型处理信息的最小运算单元，正从技术底层跃升为经济层面的计量与结算单位。国家层面的认可意味着围绕Token的产业逻辑已正式进入主流框架。

数日前，港股上市公司迅策（03317.HK）发布了全球首款TokenOS操作系统“TokenONE”。该产品不是概念炒作，而是直接解决企业级AI落地的两个长期瓶颈：场景数据不足与计费机制不透明。

针对数据稀缺，TokenONE的解决方案是将企业沉睡的、分散异构的原始数据，通过工业化流水线转化为大模型可直接调用的“高能场景Token”。这相当于把原油提炼成高标号清洁燃料，驱动大模型运转。它兼容多种算力底座和主流大模型，确保每一次模型调用都能产生可量化、可追溯的业务价值。

在计费这个“黑盒”环节，TokenONE实施了硬核方案：通过硬件隔离、加密签名与实时存证，构建出一条全链路可信的计费体系。每一次Token消耗的源头、用途、计价规则都清晰记录且不可篡改。在此基础上，它率先推出“Token按量计费”模式，从商务结算层面彻底消除了模糊地带。

市场数据印证了这一需求的紧迫性。迅策的垂类Token目前调用价格处于10—100美元/百万Token区间，远超通用模型定价。2026年4月，其Token调用ARR季度环比增长达300%，Token付费收入占比约5%。公司目标是在年底将这一比例拉升到20%—30%。

从国家层面标准制定到产业端落地实践，AI的计量与商业化正共同迈入一个清晰的拐点。当沉睡的数据被激活为可计量、可定价、可交换的Token，行业的挑战就不再是“如何用上”大模型，而是“如何有效用好”它。

来源：互联网