阿里千问办公CEO进李佳琦直播间，Token开卖

11月2日，李佳琦直播间将上架一件不太像“李佳琦会卖的东西”：没有色号，没有试涂，关键词是“Token”，直播描述为“所有女生的AI办公好搭子”。千问办公CEO陈宇森将坐到李佳琦旁边，提供20万亿Token额度，并上架内置千问办公的AI电脑、AI听记卡和桌面机器人。

这件事的实质，不是李佳琦卖了一个技术名词，而是Token正在从大模型后台的计费单位，变成货架上可被比价、下单、囤积的商品。AI产业的价值链，正从“卖模型能力”向“卖可计量的智能产出”迁移，电商货架成了重要的分发渠道。

Token被摆上货架

Token上架，首先是供给端成熟了。中国信通院数据显示，2026年6月国内词元日均消耗量约500万亿，是2025年12月的近4倍；同期国内词元归一化均价从2025年下半年的6.8元升至13.46元，涨幅接近一倍。量价齐升说明，Token已是真实生产流程中持续消耗的“数字燃料”，缺的是一个低摩擦的购买入口。

过去，Token购买入口掌握在开发者和企业IT部门手里，按API调用量结算，单价不透明，普通用户无从比价。天猫9月3日上线Token充值中心，接入DeepSeek、阿里云、智谱、Kimi、千问办公、阶跃星辰等厂商，本质是把封装在技术接口里的算力消耗，拆成可标价、可比较、可下单的零售单元。双11开售首日，Token品类成交额环比增长450%，买家以有明确AI需求的个人、家庭用户、学习研究型用户和一人公司为主。

但“上架”不等于“零售化”。零售化的核心是建立消费者能理解、比较和复购的计价语言。纸巾按抽数比价，牛奶按毫升比价，Token按什么比？不同模型处理同样内容消耗的词元数量不同，各家计价规则自成体系，套餐之间很难横向换算。把Token放上货架只是第一步，零售基础设施还在建设之中。

为什么先做电商买家

千问办公选择李佳琦直播间，表面是流量逻辑，深层是场景逻辑。千问办公上线首月用户突破3000万，企业用户占比过半，付费用户中约20%来自电商行业，是目前数量最多、AI使用最深的行业群体。这些用户不是轻量尝鲜者，而是把Token嵌入商品分析、素材生成和经营决策的商家与运营者。

女鞋卖家刘祥龙的案例很具体：他用千问办公电商版把数百款女鞋的数据分析从逐页翻看变成自动生成的看板，Token在这里不是技术参数，而是替代人工翻页、汇总和判断的生产资料，付费意愿来自可计算的时间节省和决策效率。

这也解释了千问办公为什么先发布电商版，而不是泛化的“办公助手”。通用Agent能力在头部产品之间已很难拉开本质差距，“懂行业”正在成为新壁垒。陈宇森反复强调“Context”：AI要真正有用，必须结合商家的经营数据、历史文档和沟通记录构建上下文。选择李佳琦直播间，本质上是在电商从业者密度最高的消费场景里，完成一次面向目标人群的触达。

渠道下沉与硬件钩子

从产业视角看，Token零售化是AI价值链的一次重心转移。模型能力逐渐商品化后，价值开始向应用层和分发层迁移。用户不关心背后调用哪个模型，只关心能否解决具体问题；商家不关心Token的技术定义，只关心一个月花多少钱、能换回多少产出。谁能把算力包装成场景化解决方案，谁就掌握定价权。

电商平台既是Token分销渠道，也是使用场景的试验场。天猫把Token单独作为品类上架，接入多家厂商，意味着算力开始像其他数字商品一样进入平台化比价体系。对云厂商和模型厂商而言，这是渠道下沉：从服务开发者和企业IT部门，转向服务更分散、更敏感、更看重即时效果的中小商家和个体用户。对电商平台而言，这是品类扩展：从实物商品和传统服务，延伸到可计量的智能产出。直播电商则把渠道下沉推到更前端，李佳琦直播间的价值不只是流量，而是信任背书和解释能力。

直播中同步亮相的硬件组合值得分析：来酷Air、机械师曙光16S青春版、联想昭阳悦Plus三款AI电脑，以及AI听记卡和桌面机器人，均内置千问办公并赠送会员。背后的“天猫千问办公AI电脑计划”计划在双11期间首发70款搭载千问办公的硬件。这意味着千问办公不只是卖Token，而是试图把Token变成硬件和办公场景的“默认消耗品”。

硬件在这里扮演“钩子”角色。单独卖Token，用户需要自己理解、配置、寻找场景；把Token嵌入硬件，用户买到的是一套相对完整的使用流程。硬件是一次性收入，Token是持续性消耗。赠送会员降低首次购买门槛，后续续费形成经常性收入。问题在于，捆绑能否真正建立使用习惯。如果用户买回AI电脑后只用了赠送额度，续费意愿低，硬件就只是一次性销售，Token零售化也没有真正完成。

计量裂缝比流量更棘手

热闹的直播间掩盖不了一个结构性短板：Token离真正的大众消费品，还差一套可信的计量语言。不同模型处理同样内容，消耗的词元数量差异明显，各家计价规则自成体系，套餐之间很难横向对比；部分电商套餐设置有效期，额度过期清零的提示并不醒目；C端中转市场甚至存在标称“5000请求”却在12次调用后扣减2.6%额度的计量黑盒。国家信息中心大数据发展部副主任王建冬建议，尽快统一词元计量口径，建立换算标准，同时规范计费披露，引入第三方核验。

这恰恰是算力零售化与流量零售化最本质的区别。手机流量的边际成本趋近于零，套餐超售的代价只是网速波动；Token的每一份消耗都对应GPU、电力和折旧，超售直接意味着排队和限流。中国联通数据智能有限公司副总经理丁鼎的这一判断，决定了Token不可能简单复制运营商的批发逻辑。算力零售化的真正门槛，在于能否在“可比的单价”和“可预期的消耗”之间建立起零售级的信任基础设施。

没有这套基础设施，“囤Token”就可能从消费行为滑向投机行为。消费者担心买多了用不完、买少了不够用，商家担心套餐规则变化、计量不透明。零售化的前提是信任，信任的前提是标准。Token的标准化程度，决定了它能走多远。

另一个容易被忽略的问题是：Token零售化会不会重演“批发逻辑”对“零售逻辑”的挤压。云厂商和模型厂商长期习惯大客户签约、年度框架、阶梯定价；零售化要求小额度购买、即时到账、透明计费、售后支持。两种逻辑在同一个品类上并存，容易产生摩擦。中小商家和个体用户付费能力有限，但对价格更敏感。他们需要的不是大额套餐，而是低门槛试用和可随时调整的额度。双11折扣可以拉新，但留存取决于日常价格是否合理、计量是否可信。算力零售化最终要回答的问题，不是“双11能卖多少”，而是“双11之后还有多少人续费”。

零售终局不在双11

陈宇森引用“杰文斯悖论”回应成本焦虑：模型价格被打到地板价，效率提升会带来更大总需求。这个逻辑在企业端已经部分成立。当Token足够便宜，商家会把它用在更多场景：商品分析、客服回复、素材生成、数据看板。单次调用价格下降，总消耗量上升，产业总价值扩大。

但在消费端，这个逻辑还需要更多验证。普通用户对AI的付费意愿，取决于它能否稳定替代某项具体支出。女鞋卖家愿意为Token付费，是因为它替代了人工分析的时间；短视频爱好者愿意囤额度，是因为它替代了素材制作的部分成本。只有当Token与具体经济价值挂钩，它才具备消费品的复购基础。

从长期账本看，Token零售化的赢家不会是单纯卖算力的一方，而是能够把算力嵌入工作流、建立使用习惯、掌握场景定价权的一方。千问办公选择电商行业作为切口，选择硬件作为钩子，选择直播间作为解释场景，都是在试图建立这种场景定价权。挑战在于，场景越具体，规模化越难；硬件越重，迭代越慢；直播越热闹，日常运营越需要耐心。

Token上架双11，是一个产业从技术叙事转向商业叙事的标志性切片。它意味着AI算力的买家不再只是开发者和企业IT部门，还包括用AI做视频的普通爱好者、为Token付费的女鞋卖家、一次性买12个月月卡的小型AI公司。这些人的共同点不是“懂技术”，而是已经在用Token产出真实的经济价值。

但零售化从来不是把商品放上货架就完成了。它需要标准，需要透明度，需要售后规则，需要让消费者在“买多了用不完、买少了不够用”之间找到可以信赖的参照系。李佳琦直播间那一晚的20万亿Token额度，能完成的是认知层面的破冰；而Token能否真正成为AI时代的“新型数字消耗品”，取决于接下来计量口径的统一速度、计费披露的规范程度，以及行业是否愿意把算力零售当作一门需要长期信誉的生意，而不是一次双11的流量脉冲。

货架已经搭好，真正的考验才刚刚开始。算力上架容易，算力入心很难。

本文来自微信公众号“Tech商业”，作者：Tech商业，36氪经授权发布。