深圳AI展传出一个信号：企业选AI不看参数了，开始算Token账

8月26日到28日，2026国际通用人工智能产业博览会在深圳国际会展中心举办。8.1万平方米展区、1012家参展企业，规模不小。但比规模更值得关注的是一个变化：来看展的人，不再围着参数最大的展台转了。

一位连续三年观展的企业IT负责人在现场说了句话：输出质量各家已经差不多了，我现在关心的是——干同样的活，谁更省Token。

这句话挺能代表今年展会的风向。

从谁参数大到谁Token省

过去两年AI展会的主流叙事是参数竞赛。谁家模型参数量更大、上下文更长、跑分更高，谁就能拿到更多关注。但今年的深圳AI展，气氛明显变了。

展馆里最热闹的不是最大的模型展台，而是最能干活的展台。腾讯WorkBuddy、商汤小浣熊、沈管家AI数字员工这些产品展位前，参观者排队等着现场测试。

测试的内容很具体：给一份销售数据，让它生成季度复盘报告；或者输入一段需求，让它自动完成CRM数据查询、客户分组、邮件发送的全流程。

关键不在于能不能完成——这些产品基本都能做。关键在于，完成同样的任务，谁消耗的Token更少。

Token从技术指标变成了财务指标

这个变化的背后，是一个更深层的转变：Token正在从技术指标变成财务指标。

毕马威在展会期间发布的一份研报里提到，Token正在从技术指标转变为财务指标，并进一步演化为基础设施经营指标。对企业来说，Token消耗直接等于AI运营成本。

当一家企业每天要跑几百个AI任务的时候，同样完成一个包含5-8步的复合任务，Token消耗差30%-50%，一年下来就是几十万的成本差距。

这也是为什么有参展商说：今年问得最多的问题不是你家的模型有多大，而是同样一个活，你家的Token消耗是多少。

Token工厂：一个新赛道冒出来了

展会上另一个值得注意的现象是Token工厂的兴起。

奥尼电子在展会上发布了面向企业的私有Token Infra业务体系，核心理念是把算力从买来放那里变成持续产出Token。他们搭了一套端边云协同的架构——桌面级工作站、边缘微节点、云端Token工厂，通过统一平台调度。

小智AI的数据也能说明问题。他们的开源AI交互平台目前连接各类智能硬件设备超过200万台，日均Token消耗超1200亿。这个数字放在两年前是不可想象的。

说白了，智能体规模化落地推动Token调用量呈指数级增长，企业对Token的算力服务需求在快速攀升。

模型效果趋同之后的竞争

Token效率成为选型指标，本质上说明了一件事：大模型的能力差异在缩小。

当主流模型都能完成写报告、做PPT、处理数据这些任务，而且输出质量差距不大的时候，企业自然会把注意力转向成本端。这跟云计算早期的发展路径很像——当计算能力不再是瓶颈，谁更便宜、谁更稳定就成了关键。

不过，Token效率这个事也不是简单的越便宜越好。不同产品的架构差异很大。有的靠多模型路由机制自动选最优模型，有的靠认知层+决策层+执行层三层分离来降低Token消耗。技术路线不同，成本的优化空间也不同。

对企业来说，真正要做的不只看单价，而是算清楚自己的场景下，完成同样业务目标的全链路Token成本。

写在最后

2026年AI行业有一个越来越清晰的趋势：从卷参数到卷效率，从跑Demo到算成本。

深圳AI展传递出来的这个信号，可能比任何一款新模型都更值得关注。因为这意味着AI正在从技术竞赛进入商业竞赛阶段。而商业竞赛的规则很简单——谁能用更少的资源干同样的活，谁就活得更好。

对做AI产品的人来说，接下来的竞争力不只是模型有多强，而是每交付一个Token，能不能让客户觉得值。