日均词元调用量两年增超千倍，谁在消耗这些词元
要点
国家数据局数据显示，中国日均词元调用量已从2024年初的1000亿级升至2026年3月的140万亿级。银行半年报中，Token消耗量首次成为可横向对比的核心指标。
国家数据局披露的数据显示，中国日均词元（Token）调用量已从2024年初的1000亿级，升至2026年3月的140万亿级，两年增幅超过千倍。词元是大语言模型处理信息的基本单位，模型每输出一个答案都要消耗词元，其调用规模被视为衡量AI应用活跃度的核心指标。
在需求侧，银行业是最早把词元消耗写进财报的行业之一。2026年A股上市银行半年报显示，招商银行上半年日均Token吞吐量同比增幅超过78%，领域模型数量较2025年末增长40%，AI带来的等效人工工时贡献达1388万小时。平安银行Token消耗量超过53亿，同比增长约130%，跨境业务放款效率较上年末提升约30%。兴业银行已上线主流大模型21个，日均调用量超210万笔，累计部署智能策略2.18万个，触客5.97亿人次，带动综合金融资产1784.59亿元。邮储银行日均交互词元超百亿，微众银行日均Token消耗量超200亿，较2025年底实现数倍增长。
应用场景的数量同步扩张。工商银行“工银智涌”大模型技术体系落地场景超过600个，金融市场业务的智能询价交易占比突破96%，审核效率是引入该工具前的5倍；建设银行生成式人工智能覆盖超过600个应用场景，应用于智能营销、智能客服及智能管理等领域；招商银行落地1386个AI场景，中信银行超过1900个；中国银行构建超过2200个智能化助手，部署3800多个RPA自动化流程场景；邮储银行“邮智”金融行业大模型落地超370个应用场景。
智能体成为词元消耗的主要载体。智能体以模型为认知引擎，能理解目标、拆解任务、调用工具并自主完成工作。平安银行上半年上线140个运营审核类智能体，覆盖55个业务场景，用于反洗钱尽职调查、账户审核、跨境汇款等作业；南京银行新增30个高价值业务智能体，累计建成156个AI智能体；微众银行已有80多位数字员工“入职”，7×24小时在线，其中研发数字员工可将安全工单上线时间从两周缩短至30分钟。
供给端的扩张同步跟进。截至2026年6月底，中国八大算力枢纽智算规模达到214万PFLOPS（FP16），较2025年底增长54.2%，占全国总量近90%。截至2026年8月，全国累计建成高质量数据集超12.6万个，数据总体量超1815PB。
从全球看，中国模型的调用规模已连续多周领先。2026年3月16日至3月22日，全球AI大模型总调用量为20.4万亿Token，环比增长20.7%；其中中国AI大模型周调用量7.359万亿Token，较此前一周上涨56.9%，美国AI大模型周调用量3.536万亿Token，环比上涨7.35%。
规模增长并不等同于价值兑现。蚂蚁集团副总裁韦韬等参会嘉宾认为，词元调用规模不等于实际业务价值，大模型幻觉、逻辑偏差带来的履约风险，词元计量定价标准尚不统一，词元流转过程中的数据安全与隐私保护，都是产业迈向高质量发展必须解决的现实课题。
中国社会科学院金融研究所支付清算研究中心主任杨涛指出，国有大行在智能体数量和能力建设上相对领先，股份制银行围绕重点场景形成体系化布局，城商行、农商行侧重特色场景与数字员工。天府立言金融研究院院长曾刚表示，传统流程自动化难以处理非结构化资料和复杂决策，而智能体可将理解、规划、执行串联，在净息差承压背景下具有很强吸引力。他同时提出，行业仍处于“场景验证向规模化复制”的过渡阶段，多数智能体集中于内部助手、客服辅助、信贷材料处理等低至中风险环节，自主执行核心金融交易的案例较少，授信、审批等高风险环节仍由人工最终把关。
