Token作为核心生产要素的定义与经济学框架
Token（词元）是AI大模型处理文本、语音、图像等信息的最小离散处理单元，通过分词器将自然语言转化为模型可识别的数字ID，并经Transformer架构进行全局关联计算。在AI时代，Token不仅是技术层面的统计单元，更成为精准计量算力、显存与电力消耗的价值载体，被视为AI时代的“水电煤”和核心生产要素。基于此，报告构建了涵盖供给、需求、定价与资源配置四大环节的Token经济学分析框架，将抽象的AI算力转化为可度量、可定价、可分配的标准经济要素。
在这一框架下，数据中心演变为Token规模化生产的“智能工厂”。上游硬件作为“卖铲人”，决定了Token的供给效率、成本上限与质量，并约束中游算力规模；中游算力将硬件性能转化为标准化算力供给；下游应用则通过Token需求牵引上游资本开支与产能扩张，形成“上游硬件约束、中游算力承载、下游需求牵引”的闭环产业逻辑。
硬件性能决定Token生成速率，全产业链受益明显
Token的生成速度与硬件性能高度相关，硬件成为Token经济增长的核心驱动力。随着生成式AI从简单聊天机器人向AI Agent演进，产业关注点从“训练多大模型”转向“单位能耗下生成多少有价值Token”。全球日均Token消耗量已突破极大规模，中国市场亦达到高位，且新模型诞生频率加快。这种爆发式增长使得AI基础设施转变为生产“智能”的工厂，上游芯片、存储及电子器件直接决定Token生成速率（TPS）和能效比。
全球八大云服务商（CSP）的资本开支预计保持高速增长，主要投向AI服务器、GPU等资产，以巩固长期竞争力。AI服务器对DRAM、NAND及HBM的需求呈数倍增长，推动存储芯片价格上行。同时，算力芯片形成“一超多强”格局，英伟达凭借GPU和CUDA生态主导市场，博通等通过定制化ASIC芯片崛起。中国AI芯片市场在政策与供应链驱动下加速国产替代，硬件产业链迎来高确定性发展机遇。
电子器件升级迭代，PCB与被动元件迎来结构性机遇
AI驱动下，数据中心向Token超级工厂转型，带动PCB、被动元件等核心元器件全面升级。AI服务器对高速互联、极致散热和信号完整性提出更高要求，推动PCB向高多层、HDI及超低损耗材料演进。中国作为全球PCB制造中心，在高多层板和HDI领域增速显著，且随着国产算力崛起，本土PCB企业凭借近场优势和技术协同，市场份额持续提升。
在被动元件方面，AI服务器单机MLCC用量达传统服务器的2-3倍，且对高容、耐高温、低ESR的高端MLCC需求激增。一体成型电感因需应对大电流、低电压需求，用量大幅提升。钽电容凭借高体积效率和优异的高频响应特性，在GPU/ASIC供电电路中不可或缺。国产厂商在高端市场份额逐步提升，共同支撑Token生成效率提升与成本下行。
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