2026年以来，多家银行陆续在公开渠道披露大模型Token日均消耗数据，这一原本仅存在于技术运维层面的指标，正成为观测银行业AI落地进度的新窗口。从已披露的数据看，行业算力消耗呈现显著分化，不同类型机构之间的差距持续拉大。
招商银行目前日均Token消耗量约330亿，在已公开数据的同业中居首，同时其大模型投入的成本收入比维持在20%左右，在规模化部署与成本管控之间保持了相对平衡。国有大行方面，工商银行两年间算力消耗增长近百倍，日均Token流量已站上百亿关口；邮储银行日均大模型调用超过600万次，日消耗同样突破百亿量级。两家机构凭借业务体量与场景纵深，将算力资源铺设至营销、风控、运营等全链条岗位，规模效应较为显著。
民营银行增速最为突出。微众银行日均Token消耗量从2025年末的50亿升至200亿以上，背后是逾100个垂直AI应用和80余名数字员工的常态化运转，轻资产线上化模式使其AI落地效率领先于传统同业。股份行中，浦发、兴业、民生日均消耗分别约60亿、41亿和40亿，其中兴业银行依托200余个智能体应用支撑算力消耗基本盘，整体处于批量落地阶段。
随着消耗规模攀升，算力成本压力同步加大。部分银行已将Token消耗与业务投入产出比挂钩，通过优化智能体调度、削减低效调用、建立ROI考核机制等方式提升算力利用效率，推动AI运营从粗放投入转向精细化管理。这一趋势表明，银行业对AI的评价标准正从消耗规模转向实际产出效益，算力账本上的竞赛，已进入比拼性价比的新阶段。
责任编辑：孙辰炜
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