过去，普通用户想使用AI，往往只需要打开一个应用；但在AI应用不断深入生产生活的今天，越来越多用户和企业开始面对一个更基础的问题：算力从哪里来？
对于企业而言，自建服务器、购买高性能GPU以及部署模型，往往意味着较高的资金和技术门槛。对于个人用户来说，复杂的模型部署流程同样容易让人望而却步。
今年7月，工业和信息化部提出探索“算力超市”和“算力银行”等创新业务模式。其中，“算力超市”的核心思路，就是把原本相对专业的算力交易变得更加简单，让用户能够像网上购物一样，根据实际需求选择、购买和使用算力。
在2026中国国际服务贸易交易会上，这一概念正在从理念走向更加具体的应用场景。
如果把算力理解为AI运行所需要的基础资源，那么Token则可以看作大模型服务中的一种“计量单位”。
大模型处理文字、图片等信息时，会将内容拆分成一个个Token。用户每调用一次模型完成问答、生成内容或执行任务，就会产生相应的Token消耗。
因此，算力服务正在出现类似水、电、网络流量的计费模式。
按照相关部署，算力超市可以支持“卡时”“核时”以及Token等多种计费方式。用户无需自行购买大量硬件，也不必长期承担设备维护成本，而是根据实际使用量付费。
这种模式降低了AI基础设施的使用门槛，也让算力从一种专业资源逐渐向更加标准化、商品化的服务转变。
算力解决的是“有没有资源可用”，但对于普通用户而言，还有一个更现实的问题：面对数量越来越多的大模型，到底应该选择哪一个？
目前，不同大模型在代码、写作、推理、图像处理等任务上各有所长。如果用户需要频繁切换不同平台，不仅操作复杂，还可能增加使用成本。
在服贸会中国移动展区展示的移动云模型服务平台MoMA，就尝试通过模型聚合和智能路由解决这一问题。
平台汇集了300多个国内大模型。用户发出需求后，系统可以通过智能路由自动匹配适合的模型。
例如，简单问题可以交给轻量模型快速处理；复杂任务则可以调用能力更强的模型。通过这种方式，用户不必反复比较不同模型，也能够在响应速度、效果和成本之间寻找平衡。
这相当于把原本分散在不同平台上的模型集中到一个“货架”上。
如果把模型看成不同类型的“商品”，Token就类似于使用这些商品所需要的“燃料”。
用户完成注册后，可以根据需求购买相应Token套餐。使用过程中，后台可以记录Token消耗，用户按照实际使用量进行管理。
这种模式与手机流量套餐有一定相似之处。
对于AI重度用户，可以根据实际需求选择更高额度的套餐；对于刚刚接触AI的个人用户，则可以先从低成本套餐开始，用多少、扩多少。
对于中小企业而言，这种按需付费模式也能够减少一次性投入，让企业在没有大规模建设AI基础设施的情况下，先尝试人工智能应用。
算力超市并不是只服务大型企业。
随着AI应用逐渐普及，个人用户同样可能成为算力服务的重要使用者。
比如，短视频创作者可以租用GPU算力完成AI视频制作，不需要自己购买昂贵的显卡设备；程序员可以利用AI辅助编程，提高开发效率；内容创作者可以调用大模型进行资料整理、文案生成和内容处理。
对于中小企业来说，算力服务还可以进一步用于客服、办公自动化、数据分析、智能营销以及企业内部知识库等场景。
换句话说，过去需要专业技术团队才能完成的一些AI应用，如今正在逐渐变成普通用户也可以尝试的数字化工具。
随着Token需求增长，算力运营也正在成为新的竞争领域。
在本届服贸会上，中国移动展示了移动云MoMA，中国联通推出京元Token，中国电信则展示星辰TokenHub，多家运营商正在围绕算力、模型和Token构建更加完整的服务体系。
公开信息显示，不同平台已经推出面向个人和中小企业的Token产品，包括免费试用以及不同价格档位的套餐。
这种变化意味着，AI服务正在从单纯的“模型调用”向更加完整的算力运营体系发展。
用户购买的不再只是某一个模型，而可能是一整套包括算力、模型、API接口、智能路由和用量管理在内的AI服务。
对于企业而言，AI的应用场景显然比普通问答更加复杂。
例如快手万擎等企业级大模型服务平台，已经将模型调用、模型定制、模型研发以及模型托管等功能结合起来，为企业提供更加完整的AI应用服务。
这意味着，算力超市未来可能不仅仅是一个“购买算力”的地方，更有可能成为企业使用人工智能基础设施的综合服务入口。
从模型选择到算力调用，再到应用部署和后续管理，企业可以根据自身需求逐步升级，而不是一开始就投入大量资金建设完整的AI基础设施。
从“买显卡”到“买算力”，再到“买Token”，AI基础设施的使用方式正在发生变化。
对于普通用户而言，这种变化最直接的意义是降低门槛；对于中小企业而言，则意味着可以用更低成本尝试人工智能；对于整个产业而言，则意味着算力资源正在进一步市场化和服务化。
按照相关规划，到2028年底，我国将基本建成覆盖广、成本低、服务优、生态活、人才强的普惠算力服务体系。
随着算力基础设施持续完善，未来人们使用AI或许不再需要理解复杂的服务器、GPU和模型部署流程。
就像今天使用水、电和移动网络一样，用户只需要根据自己的需求选择服务、支付费用，然后使用。
当算力真正变得“随用随取”，人工智能也将从少数专业机构拥有的技术能力，进一步变成更多个人和中小企业都能够使用的基础性资源。