过去两到三年，全球 AI 产业的竞争重心主要集中在 “更大模型、更强训练算力、更高资本开支” 上。大厂竞相投入巨额资金训练超大基础模型，参数规模、训练数据量和算力集群一度成为衡量 AI 实力的核心指标。但随着模型能力逐步走向可用、稳定和商业化，产业正在经历一次重要切换：AI 竞争开始从 “砸钱训练超大模型”，转向 “智能体 Agent 规模化落地、产业应用变现和持续词元消耗”。这意味着，真正决定 AI 商业价值的标准，不再只是模型参数有多大，而是能否把现有模型能力封装成可调用、可复制、可持续付费的智能体系统，嵌入企业经营、营销投放、内容生产、办公协同、工业协同等真实场景。当企业和客户通过智能体持续调用模型进行内容生成、数据分析、决策建议、自动执行任务时，词元（Token）就会从一个技术计费单位，变成衡量 AI 使用强度和商业收入的核心指标。[淘股吧]
词元经济的兴起：从技术单位到产业抓手周末，国内多地集中释放词元经济相关政策信号，重庆、成都等地相继出台词元经济发展行动计划或词元券试点方案。这一类政策的共同特点，是把 Token（词元）从大模型内部的计量单位，提升为地方推动 AI 应用落地、企业数字化转型和数字经济增长的重要抓手。
政策层面的催化，让词元经济迅速成为市场关注的新主线。其核心逻辑并不复杂：如果 AI 服务按词元计量，企业使用得越多，消耗的词元就越多，服务商对应的收入和增长弹性也就越明显。因此，市场资金开始围绕三条主线筛选标的：
是否拥有自研大模型或行业模型底座；是否具备真实、持续的 AI 应用场景；是否能形成按 Token 计费或按调用量结算的商业模式。在这一框架下，投资逻辑或许会开始从单纯追逐上游算力硬件，逐步延伸到下游 AI 应用端。尤其是那些已经把大模型能力嵌入业务流程，并形成持续词元消耗的企业，更容易被市场纳入本轮词元经济的观察范围。
天娱数科：AI 营销 SaaS 与 Token 出海叙事天娱数科是本轮词元经济行情中，市场关注度较高的 AI 营销应用端公司之一。公司拥有自研天星大模型和垂类广告大模型，并围绕营销场景搭建了 AI 营销 SaaS 平台，业务覆盖 AI 短视频生成、AI 数字人直播、广告智能投放等方向。
从词元经济的角度看，这些业务具有一个共同特征：它们不是一次性的模型展示，而是需要持续调用大模型能力运行。AI 视频生成、直播内容生产、用户交互、广告素材优化和智能投放策略生成，都会在日常业务中持续消耗词元。因此，公司的业务运行强度，与 Token 消耗量形成了直接关联。
更重要的是，公司在公开交流和官方信息中多次提及 Token 经济、Token 出海以及 AI 服务按 Token 计费的商业化逻辑。这使得天娱数科不仅被视为 “词元消耗方”，也被市场理解为具备 “按词元变现” 潜力的应用层公司。证券时报等财经媒体也曾围绕其 Token 商业化路径进行过讨论，进一步强化了其在词元经济叙事中的辨识度。
不过，若从基本面角度客观分析，天娱数科的 AI 业务仍处于扩张和验证阶段。虽然其 SaaS 平台、AI 视频和智能投放业务具备真实应用场景，但 Token 相关收入在整体营收中的贡献占比，仍需持续观察。也就是说，当前市场更看重的是其业务结构与词元经济逻辑的匹配度，而不是短期利润的爆发。
蓝色光标：营销行业词元消耗大户的样本相比天娱数科，蓝色光标在 AI 营销领域的特点更偏向 “大体量应用落地” 和 “高频词元消耗”。公司较早提出 All-in-AI 战略，并围绕广告营销场景构建了 Blue AI 广告大模型、星合 AI、心影视频生成平台以及 Adswin 出海智能投放引擎等产品体系。
从业务覆盖来看，蓝色光标并不是单一环节的 AI 服务商，而是试图把 AI 能力贯穿到内容生成、社媒传播、广告投放、出海营销和客户服务全链路。由于营销业务本身高度依赖高频内容生产、用户交互和实时优化，其 AI 系统运行会产生大量模型调用，进而形成持续词元消耗。
根据公司公开披露信息，2025 年全年 Token 调用量已突破万亿级别，2026 上半年词元消耗进一步抬升至 2 万亿。这一数据之所以受到市场关注，是因为它说明公司的 AI 应用已经不只是概念布局，而是进入了较高频的实际运行阶段。市场也更愿意将其视为 “词元大规模应用” 的代表公司之一。
在商业化层面，蓝色光标已经将部分 AI 服务与调用量、词元用量挂钩，形成按使用量结算的模式。公司将 Token 定义为 “智能营销新燃料”，其实质是把词元消耗转化为客户使用强度和服务收入的计量基础。经济日报、上海证券报等媒体也曾报道其万亿词元应用实践，使其成为词元经济中 “大规模应用落地” 的重要样本。
但需要注意的是，蓝色光标整体业务盘子较大，传统广告代理业务仍占相当比例。AI 业务虽然增长较快、词元消耗较高，但如果要支撑估值逻辑，仍需要持续证明 AI 驱动收入占比的提升，以及从 “词元消耗” 到 “利润释放” 的传导能力。
天娱数科 vs 蓝色光标：同一叙事下的不同路径天娱数科和蓝色光标都属于 AI 营销领域与词元经济高度相关的公司，但两者在市场认知中的侧重点并不相同。
天娱数科的核心叙事，更偏重于AI 营销 SaaS 平台、垂类大模型和 Token 出海。公司业务结构相对更轻，更强调模型能力、API 调用和按 Token 计费的商业化模式。对于市场而言，这种逻辑更容易与 “词元经济”“AI 应用变现” 等概念直接对接。
蓝色光标的核心叙事，则更偏重于大体量营销体系中的 AI 应用落地和高频词元消耗。由于公司客户基础强、业务链条长、出海广告资源丰富，其 Token 调用数据更容易让人看到 AI 应用的真实运行强度。但同时，因为整体营收基数大，AI 业务对利润的拉动也需要更长时间验证。
换句话说，天娱数科的弹性更多来自 “业务结构向 Token 计费切换” 的预期，而蓝色光标的弹性更多来自 “庞大营销体系 AI 化后持续词元消耗” 的规模效应。
题材行情与基本面之间，仍需区分周末词元经济政策发酵后，市场对 AI 应用端的关注度或许会明显上升。天娱数科和蓝色光标之未来被资金关注的概率较高，是因为它们都符合当前市场的选股框架：自研模型底座 + 真实应用场景 + 按 Token 计费逻辑 + 持续词元消耗。
但如果因此直接推断两家公司业绩将在短期爆发，则容易忽略产业发展的阶段约束。
首先，地方词元政策目前仍以试点和推动应用为主，全国性的词元交易、确权、结算和流通规则尚未完全清晰。政策催化更多是为产业创造有利环境，并不意味着上市公司收入会立刻同步爆发。
其次，AI 应用落地是一个渐进过程。即使企业已经开始使用 AI 生成内容、做智能投放或构建智能体，也仍需经过客户导入、流程嵌入、付费惯培养和成本优化等阶段。词元消耗增长不等于利润同步增长，尤其在企业为了拓展客户而采取低价或补贴策略时，更是如此。
再次，市场对 “词元经济” 的定价，可能包含较高预期溢价。一旦板块情绪降温、资金流向切换，或公司业绩未能如期兑现，前期涨幅较大的标的可能面临估值回调压力。
结语：词元经济打开了 AI 商业化的新想象空间AI 产业从 “训练更大模型” 转向 “Agent 落地和应用变现”，是本轮词元经济兴起的产业背景。当智能体被嵌入企业流程，当 AI 服务按调用量和词元用量计费，Token 就不再只是模型内部的技术名词，而成为连接 AI 使用、数据流量和商业收入的关键变量。
周末地方政策的集中催化，让这一逻辑迅速进入市场视野。天娱数科和蓝色光标分别代表了词元经济应用端的两种典型路径：前者更强调 AI 营销 SaaS、垂类模型与 Token 出海的变现弹性，后者更强调大规模营销体系中的高频词元消耗与应用落地强度。
对于市场而言，词元经济的意义在于，它为 AI 应用公司提供了一条更清晰的商业化叙事：谁能持续产生词元消耗，谁就更接近真实的 AI 商业收入。 但这一叙事能否最终兑现，仍取决于客户付费深度、AI 业务占比、成本控制能力和利润释放节奏。
风险提示：本文仅基于公开信息进行产业逻辑和公司业务梳理，不构成任何投资建议。词元经济属于早期产业主题，相关公司业绩兑现存在不确定性，市场情绪驱动下的题材炒作可能带来较大波动。