英偉達CEO黃仁勳在GTC Taipei 2026主題演講中系統闡述了“Token經濟學”，提出以AI模型生成的基本運算單位Token作為衡量AI工廠營收能力的核心指标。黃仁勳表示，“Token就是資産，已經成為獲利的營收單位”，每一個Token産出都直接對應AI工廠的收入與利潤。
圍繞Token定價，英偉達設計了五檔計費模型：免費層用于基礎問答和客戶服務;輕量級約5美元/百萬Token，覆蓋内容生成與摘要;專業級約30美元/百萬Token，用于代碼生成與數據分析;企業級約80美元/百萬Token，适用于金融建模與法規合規;頂級層約150美元/百萬Token，服務于藥物發現與科學研究等高端場景。
黃仁勳指出了Token經濟學的底層成本邏輯。他解釋，在固定1GW數據中心的電力限制下，每瓦運算效能直接決定企業的收入，缺乏效率就是虧損。衡量AI系統價值不應隻看理論峰值吞吐量，更應關注單位Token的綜合成本，涵蓋系統購置、運行功耗與産出效率。得益于高性能系統的海量Token産出能力，盡管硬件造價高昂，但其單位Token生成成本在全球範圍内處于最低水平。
按照Token經濟學模型測算，一座1GW級AI數據中心采用新一代架構後，年營收有望從約300億美元躍升至約3000億美元。黃仁勳預計，到2030年末全球将有100GW的AI算力上線，構成人類曆史上最大規模的基礎設施建設。
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