¡El token está en auge! Una lectura para entender la cadena de la industria de la economía de tokens

“Token es una nueva mercancía.” En la Conferencia de Desarrolladores de NVIDIA 2026 (GTC), el fundador y CEO de NVIDIA, Jensen Huang, propuso por primera vez la economía de tokens.

Huang propuso una fórmula: ingresos = cantidad de tokens por vatio × gigavatios disponibles. Explicó que los centros de datos se han convertido en “fábricas de tokens” que operan las 24 horas, ingresando energía y datos, y produciendo tokens. Los ingresos de una “fábrica” dependen del producto de la eficiencia y la escala de la producción de tokens.

El director de la Oficina Nacional de Estadísticas de China, Liu Liehong, declaró recientemente que hasta marzo de este año, la cantidad diaria de invocaciones de tokens en China ha superado los 140 billones, un aumento de más de 1000 veces en comparación con los 100 mil millones a principios de 2024.

La economía de tokens, una nueva cadena industrial, está emergiendo.

¿Qué es la economía de tokens?

Un token es la unidad básica de procesamiento de información en un modelo grande. Cuando un usuario hace una pregunta a un modelo de IA, el modelo primero divide las palabras del usuario en tokens, y luego, al finalizar, ensambla los tokens de vuelta en una oración. Cada vez que se genera un token, se está utilizando la potencia de cómputo de la GPU del centro de datos, acompañado de un consumo de energía.

Por lo tanto, los tokens son inherentemente una unidad de medida. Las API de los proveedores de modelos grandes cobran por tokens, y los proveedores de servicios en la nube establecen precios por tokens; los tokens en la IA son como el “grado” en la electricidad.

Sin embargo, durante un tiempo considerable, los tokens fueron solo un concepto de costo. De 2023 a 2024, la competencia entre los modelos fue sobre la escala de parámetros y la cantidad de datos de entrenamiento, y los tokens eran vistos como un costo; nadie los consideraba un “producto”.

El cambio ocurrió después de que la IA entrara en la fase de razonamiento. En los últimos dos años, la IA se ha implementado en gran escala en escenarios comerciales, y cada interacción con el usuario y ejecución de tareas está consumiendo continuamente tokens. En el modelo de cobro, muchos proveedores de IA cobran a los usuarios por tokens; cuanto más se consume, más se vende. En este momento, los tokens se convierten en un producto que puede ser producido en masa, con precios por niveles y negociaciones a gran escala.

En GTC 2026, Huang propuso por primera vez la economía de tokens, diciendo: “Los tokens son una nueva mercancía.” En su descripción, el centro de datos es equivalente a una fábrica de tokens que opera las 24 horas, donde las materias primas son datos y electricidad, y el producto son los tokens.

Presentó un nuevo indicador “cantidad de tokens por vatio” (Tokens per Watt), creyendo que esto medirá la capacidad de ingresos de los futuros centros de datos. Esto se debe a que “bajo un límite de potencia fijo, quien tenga la mayor cantidad de tokens por vatio será quien tenga el menor costo de producción.” La iteración tecnológica de NVIDIA también se ha centrado en la eficiencia de producción de tokens.

En resumen, la esencia de la economía de tokens es medir, fijar precios y negociar la producción inteligente de la IA de manera similar a los productos industriales.

La economía de tokens está ocurriendo. El CEO de OpenAI, Sam Altman, dijo en un discurso a principios de este año: “Fundamentalmente, nuestro negocio, y el de cada proveedor de modelos de IA, se convertirá en la venta de tokens”.

El director de la Oficina Nacional de Estadísticas de China, Liu Liehong, declaró recientemente que hasta marzo de este año, la cantidad diaria de invocaciones de tokens en China ha superado los 140 billones, un aumento de más de 1000 veces en comparación con los 100 mil millones a principios de 2024, y un aumento de más del 40% en comparación con los 100 billones a finales de 2025.

Liu Liehong considera que los tokens no solo son un punto de anclaje de valor en la era de la inteligencia, sino también una “unidad de liquidación” que conecta la oferta tecnológica con la demanda comercial, proporcionando una posibilidad cuantificable para el aterrizaje de modelos comerciales.

Cadena industrial de la “fábrica de tokens”

“Una nueva revolución industrial está ocurriendo: lo que entra en la fábrica (centro de datos) son datos y electricidad, y lo que se produce son tokens.” Dijo Huang.

Una “fábrica de tokens”, al igual que una fábrica de manufactura, necesita tener instalaciones, equipos, logística y ventas. Según esta lógica y combinando varios informes de investigación de corretaje, la economía de tokens se puede dividir en cuatro etapas.

#1

Etapa de producción

Sectores involucrados: chips de IA y servidores, infraestructura de AIDC (centro de datos de inteligencia artificial), refrigeración líquida, sistemas de energía

El proceso de producción de tokens es, de hecho, el proceso de razonamiento, que convierte la electricidad y los datos en tokens. La capacidad máxima de este centro de datos está determinada por su hardware físico, incluidos las salas de AIDC, chips de IA y servidores, sistemas de refrigeración líquida y equipos de energía. Juntos, determinan la eficiencia del uso de la potencia, es decir, cuántos tokens se pueden convertir por cada vatio de electricidad.

Huang mencionó: “Una fábrica de 1 gigavatio nunca podrá convertirse en 2 gigavatios, esa es la ley física.” Esto significa que la competencia en la etapa de producción es esencialmente una lucha por la eficiencia; con la misma cantidad de energía, quien pueda producir más tokens obtendrá más ventaja.

#2

Etapa de optimización

Sectores involucrados: algoritmos de optimización de razonamiento, sistemas de programación, módulos ópticos, etc.

Una vez que el centro de datos está construido, la potencia total es fija. Bajo el supuesto de que el hardware no cambia, el principal medio para aumentar los ingresos es hacer que cada vatio de electricidad produzca más tokens facturables.

Huang mencionó en GTC 2026 un ejemplo: las empresas Fireworks AI y Lynn, sin cambiar ningún hardware, solo con la actualización del stack de software y los algoritmos de razonamiento de NVIDIA, aumentaron la velocidad de generación de tokens de aproximadamente 700 por segundo a cerca de 5000. Esto significa que los algoritmos de programación, la optimización de razonamiento y otras técnicas pueden aumentar significativamente la producción de la fábrica sin necesidad de añadir hardware.

#3

Etapa de circulación

Sectores involucrados: CDN (red de distribución de contenido), redes privadas transfronterizas, cables submarinos

Una vez que los tokens son producidos, necesitan ser entregados a los usuarios finales con una latencia extremadamente baja. A diferencia de los productos físicos, la producción y entrega de tokens a menudo ocurren simultáneamente.

Los nodos de borde de la CDN (red de distribución de contenido) asumen el papel de entrega de “última milla”, y cuando los tokens necesitan ser entregados a nivel internacional, las redes privadas transfronterizas y los cables submarinos constituyen el canal logístico internacional.

“Los tokens en el extranjero” también ocurren en esta etapa. Los modelos nacionales, con una notable ventaja en costos de razonamiento, están exportando masivamente tokens a través de plataformas de API en el extranjero, apoyando la infraestructura de red para el flujo transfronterizo, constituyendo así el canal básico para la salida al exterior.

#4

Etapa de aplicación

Sectores involucrados: proveedores de modelos grandes, aplicaciones de agentes, SaaS de industrias verticales, plataformas de generación multimodal

La etapa de aplicación también es la etapa final de realización del valor de la economía de tokens. Huang previó en GTC 2026 que cada empresa de SaaS se convertirá en una empresa de Agente como Servicio (Agente-as-a-Service), y cada ingeniero tendrá un presupuesto anual de tokens.

Con la implementación continua de aplicaciones de IA, los escenarios de consumo de tokens se ampliarán más allá de la actual IA conversacional, abarcando agentes, generación de contenido multimodal, análisis financiero y otros aspectos. Cuanto mayor sea el consumo, a su vez, impulsará la demanda de expansión en la etapa de producción upstream, formando un ciclo positivo, que también es el volante de fondo para el funcionamiento continuo de toda la cadena industrial.

Enfoque en direcciones de inversión como infraestructura de cómputo

El informe de investigación de Great Wall Securities considera que OpenClaw representa un nuevo punto de aceleración fuerte para IA, y la velocidad de consumo de tokens aumentará drásticamente. En este modelo, el consumo de tokens crecerá exponencialmente, incluso decenas de veces.

Desde la perspectiva de inversión, el rápido desarrollo de la economía de tokens beneficiará primero a la etapa de producción de la fábrica de tokens, incluidos chips de IA, centros de datos, refrigeración líquida, energía y otras infraestructuras de cómputo, que es también la dirección con mayor consenso entre las instituciones en la actualidad.

El informe de CITIC Securities muestra que el consumo de tokens de ByteDance se duplica aproximadamente cada tres meses, y cuando los grandes proveedores de nube nacionales alcancen un consumo diario de 60 billones de tokens, enfrentarán una evidente brecha de cómputo. Por lo tanto, se espera que los grandes proveedores de nube en el país sientan tensión de cómputo cuando el consumo diario de tokens alcance los 30 billones, y comenzarán a experimentar cierta brecha de cómputo al alcanzar los 60 billones.

El analista jefe de la industria de telecomunicaciones de Open Source Securities, Jiang Ying, considera que token = chip de IA (potencia nacional + alquiler de potencia) = AIDC. El informe de Guojin Securities indica que en 2026, la cadena de la industria de la potencia entrará en un ciclo de “inflación de toda la cadena”, donde la prosperidad se transmitirá desde chips hacia AIDC, servicios en la nube y equipos eléctricos.

Además, el alquiler de potencia y la exportación de tokens también son direcciones que se benefician del auge de la economía de tokens.

Great Wall Securities considera que la esencia de la exportación de tokens es que los modelos de IA locales proporcionan servicios de razonamiento globalmente a través de interfaces de API, cobrando según la cantidad procesada, logrando así la “exportación digital” de potencia y electricidad. La razón por la que los grandes modelos de China pueden rápidamente capturar cuotas de mercado global se debe a su competitividad en el control de costos, especialmente en el ámbito eléctrico.

Según los cálculos del equipo de computación de Shenwan Hongyuan, el costo de razonamiento integral de los modelos de IA nacionales es solo de una sexta a una décima parte del de los modelos en el extranjero.

“La cadena industrial de tokens es, en esencia, una transformación que convierte la electricidad del mundo físico en inteligencia en el mundo digital”, considera Great Wall Securities. La lógica de aumento de precios de esta cadena industrial sigue el camino de “explosión de demanda en el extranjero → escasez de hardware de almacenamiento y cómputo → cuellos de botella en energía/infraestructura → reevaluación de costos en toda la cadena”. La electricidad verde y la transmisión de ultra alta tensión, que tienen ventajas de costo en upstream, constituyen la base de costos, asegurando el límite inferior de margen; la capa de cómputo y almacenamiento en la parte media es el cuello de botella de capacidad de suministro; la capa de modelos y programación en la parte media obtiene una prima tecnológica a través de la optimización de algoritmos; mientras que la capa de aplicación y salida al exterior aprovecha la alta disposición de pago global para abrir el límite de ganancias.

Great Wall Securities considera que, desde la perspectiva de inversión, las prioridades se dividen en varias etapas. La primera etapa es la capa de almacenamiento y memoria, para obtener la mayor elasticidad en el aumento de precios debido a desajustes de oferta y demanda a corto plazo; la segunda etapa son los chips de cómputo y servidores, para asegurar el rendimiento a mediano plazo; la tercera etapa son los equipos eléctricos y la operación de electricidad verde, que tienen barreras a largo plazo; la cuarta etapa son las principales empresas con capacidad de aterrizaje en escenarios reales y capacidad de monetización de alta prima en el extranjero.

（Fuente: China Securities Journal）