现在上班，谁还离得开 AI？从前自嘲打工人的我们，哪怕卷成了能工智人，也快拼不过人工智能了。写周报、改代码、做 PPT、回客户消息，不管忙什么，第一件事就是找 AI 润色。但很少有人想过，每次免费薅 AI 的羊毛，背后都在疯狂烧钱。最近一组数字震动科技圈：我国每天消耗的 AI token 已突破 140 万亿。

Token 到底是啥？为啥烧钱比烧油还狠

通俗来说，token 是 AI 处理对话、生成内容的核心计算单位。你每打一个字、AI 每一次思考、每一步运算，都要消耗 token。就像开车跑一公里要烧几升油，AI 干活也需要 “燃料”，而 token 就是它的燃油。

两年前，全国每天消耗的 token 仅 1000 亿，现在已经暴涨了 1400 倍。有人开玩笑说，这哪里是薅羊毛，分明是在给 AI 发高薪，而且还是连年涨薪的那种。

Token 消耗量暴涨，都是现在的 AI 太能干

从前的 AI 顶多陪你聊聊天，消耗量不大。但现在的智能工具已经能完成整套流程，token 消耗自然暴涨。举个例子，以前让 AI 写周报，它只会生成一段文字，剩下的复制粘贴、排版、发邮件都要自己来。现在只要说一句 “帮我整理上周销售数据，做成 PPT 发给部门所有人”，AI 就能自动打开表格、筛选数据、生成图表、排版 PPT，最后还能自动发送邮件。

这些看不到的后台步骤，包括读取文件、拆分任务、调用工具、反复校验，每一步都在疯狂消耗 token。公开数据显示，豆包大模型今年 3 月每天就要消耗 120 万亿 token，和 2024 年 5 月刚发布时相比，增长了整整 1000 倍。

烧钱烧到芯片跟不上，谁能吃到红利

token 消耗暴涨，直接带来的就是算力需求爆炸式增长。现在全球 AI 芯片基本 24 小时满负荷运转，哪怕这样还是赶不上消耗速度。不少大公司抢算力，排队等芯片一等就是几个月。有没有足够的芯片算力，已经成为 AI 能否继续发展的核心瓶颈之一。

这种需求还在持续走高。一方面，国内 AI 应用普及速度还在加快，越来越多行业和个人用 AI 干活；另一方面，国产 AI 模型正靠技术和性价比打开海外市场，抢占全球份额，进一步推高了算力需求天花板。

这么大的算力缺口怎么补？答案指向芯片扩产。很多人听说芯片扩产就想到买芯片公司，但从半导体产业逻辑来看，芯片要扩产，设备先行。

芯片生产是高度精密的系统工程，不是建厂房招工人就能搞定的。要提升产能，首先要采购和部署半导体设备，包括刻蚀机、沉积设备、封装测试设备等精密工具。没有这些设备，再大的芯片厂也没法量产。而且芯片厂商的扩产计划一旦敲定，就是长期持续的投入，第一个动作就是下单采购设备。

在这轮由 token 驱动的 AI 算力浪潮里，半导体设备行业是名副其实的基建先锋，会较早承接全行业的扩产需求。如果 AI token 消耗持续增长，芯片产能缺口依然存在，半导体设备的需求也会随之受益。

总的来说，AI 越普及，token 消耗越大，往往伴随着芯片算力需求上升，进而推动芯片扩产节奏加快。而半导体设备作为扩产的先行环节，有望持续承接行业需求。普通投资者若想跟踪这条主线，不妨关注跟踪对应行业主题指数的基金，比如中证半导体材料设备主题指数，它所代表的行业整体趋势，与算力驱动的芯片扩产趋势高度契合。