1300000000000000！

1.3 千万亿，一个令人咂舌的数字。这就是谷歌每月处理的 Tokens 用量。

据谷歌 " 宣传委员 "Logan Kilpatrick 透露，这一数据来自谷歌对旗下各平台的内部统计。

假如参考 DeepSeek API 文档中给出的标准：

1 个英文字符 ≈ 0.3 个 Token

1 个中文字符 ≈ 0.6 个 Token

那么在中文世界里，1.3 千万亿 Tokens 约 2.17 千万亿汉字。换算成对话量，一本《红楼梦》的字数在 70-80 万左右，相当于一个月内所有人和谷歌 AI 聊了近 30 亿本《红楼梦》的内容。

更可怕的是，假如按照谷歌最近几个月的增速来看，这个数字再往下恐怕……

5 月份，月均处理 480 万亿个；

7 月份，月均处理 980 万亿个；

10 月份，月均处理 1.3 千万亿个。

而且需要注意的是，不止谷歌看重 "Tokens 消耗量 " 这一指标，OpenAI 最近也首次公布了 30 家 Tokens 消耗破万亿的 " 大金主 "。

所以，为什么这个指标重要？它背后又意味着什么？

咱们接着看——

今年已连续暴涨，扛起千万亿大旗

以谷歌为例，它在这个指标上取得的最新成绩无疑是谷歌 AI 实力的具象化体现。

根据谷歌 CEO 皮猜在今年 I/O 大会上公布的一张图，一年前谷歌月均处理的 Tokens 数量才 9.7 万亿，如今却已突破千万亿级大关。

并且，从大会结束到现在，根据 Logan Kilpatrick（真实身份为谷歌 AI Studio 负责人）提供的内部数据，谷歌每月处理的 Tokens 用量还在连续暴涨，且暂未看到任何放缓迹象。

单看谷歌可能没感觉，那横向对比来看看呢？

根据艾伦 AI 研究所研究员 Nathan Lambert 撰写的一篇博客，目前国内外主要大厂的 Tokens 用量如下：

先说微软。根据微软今年公布的三季度财报，CEO 纳德拉曾表示：

本季度我们处理了超过 100 万亿个 Tokens，同比增长 5 倍，其中仅上个月就创下了 50 万亿个 Tokens 的记录。

据此分析，微软的 Tokens 处理能力还远够不上千万亿级别。而且你别忘了，微软早期就与 OpenAI 有过合作（负责托管 OpenAI 模型），起步比谷歌更早。

而现在，谷歌却在这一指标上将微软甩在了身后。

此外，像 OpenAI、国内的字节跳动、百度等公司，文章指出目前这些公司均达到了日均万亿 Tokens的处理量级。

不过这里要插一句，在刚刚过去的开发者日上，OpenAI 公布其 API 调用量为每分钟 60 亿 Tokens，这串数字换算成月度总量是 260 万亿 Tokens。

当然这还只是 API 的部分，如果加上 Tokens 消耗量更大的 ChatGPT 订阅业务，这一数字还会更大，但具体是多少目前则缺少官方数据。

整体而言，仅按公开可查的确切数据来看，谷歌在 " 千万亿 " 这一级确实是独一档的存在。

当然，Tokens 用量还只是谷歌 AI 实力的冰山一隅。

几乎同一时间，谷歌云还公布了一组最新数据，里面除了提到 1.3 千万亿这个数字，还表示：

超过 1300 万开发者使用谷歌模型进行开发；

Gemini 模型目前已生成 2.3 亿个视频和 130 亿张图像；

使用谷歌 AI 概览的用户达到 20 亿；

65% 的客户已经在使用谷歌的 AI 产品。

Anyway，即使抛开数据不谈，想必大家也对谷歌 AI 今年的崛起之势感受颇为明显。

别的不说，传说中的 Gemini 3 应该快了（坊间传闻原计划于 10 月 9 日上线，截至发稿前未正式官宣）。

Tokens 消耗量已成新的竞争指标

说完谷歌，最后回到"Tokens 消耗量 "这个指标本身。

为什么要看 Tokens 消耗量？

实际上，Token 作为单位能衡量的东西很多，包括预训练语料规模、上下文长度、推理长度……甚至是商业价值。

模型预训练用了多少 Token 语料，代表了它的基础知识储备含量。

模型能够理解多少 Token 的输入和输出，反映了它的理解能力。

此外，Token 还是大模型推理算力的计量单位。比如底层芯片厂商如今都会通过 " 每秒生成 Token 的数量 " 来证明自家产品的硬件能力。甚至如果有的模型参数未公开，也能通过它的 Token 生成速度来倒推模型规模（在相同硬件上即可推算）。

当然更重要的是，Token 也成为大模型 API 的定价单位。一旦使用平台的 Token 数量越多，厂商能够获得的商业价值以及行业影响力自然也越多。

值得一提的是，今年年初，行业围绕 Tokens 消耗量还诞生了一条新的价值红线——不看融资估值独角兽，看 10 亿 Tokens 日均消耗。

作为 " 入门级 " 检验标准，10 亿 Tokens 日均消耗背后意味着：

第一，它代表大模型应用落地新趋势，企业拥抱大模型红利，要朝着这一数字前进。

第二，它成为大模型应用落地新阶段的门槛，AI 业务真正跑通了吗？需求真实存在吗？都可以此为参考系找回答。

第三，日均 10 亿 Tokens 消耗也只是大模型落地 " 入门级水准 "，单客户百万亿、千万亿 Tokens 消耗是更值得期待的星辰大海。

而如今，远超日均 10 亿 Tokens 消耗，谷歌已经为所有玩家树立了新的标杆。

不知道下一个 " 千万亿玩家 " 又会是谁呢？

参考链接：

[ 1 ] https://x.com/OfficialLoganK/status/1976359039581012127

[ 2 ] https://x.com/GoogleCloudTech/status/1976333515772809266

[ 3 ] https://x.com/demishassabis/status/1948579654790774931

[ 4 ] https://www.interconnects.ai/p/people-use-ai-more-than-you-think?hide_intro_popup=true

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