2026年5月，中国日均消耗140万亿个令牌。这一数字在两年前几乎为零，如今已超过世界上任何其他国家。
量子位智库在第四届中国AIGC产业峰会上发布的《2026中国AI应用全景报告》量化了这一现象。国内AI应用网页端月访问量突破9亿次，App端月下载量超过2.4亿次，日活跃用户数同比增长223%。
对于企业首席信息官来说，信号很明确：无论你是否批准，你的员工已经在使用人工智能了。
在五大趋势中，有三个与ERP直接相关
报告指出了五大趋势，我将重点讨论与企业数字化关系最密切的三个。
140万亿：2026年中国每日Token调用量，两年增长超千倍（量子位智库）
首先，智能体化。人工智能已从“回答问题”演进到“执行任务”。报告估计，单个智能体操作的令牌消耗量是传统人工智能应用的一百倍。这就是令牌消耗量激增的原因——并非人们聊天更多了，而是人工智能确实在幕后工作，并且正在执行涉及多个步骤和工具调用的复杂任务。
对于ERP厂商而言，这意味着“AI助手”的定位已经过时。SAP在2026年Sapphire大会上提出的“自主企业”正是遵循这一逻辑——AI不是帮你查询数据，而是直接执行财务关账流程。Odoo社区也在讨论类似的做法，将AI代理嵌入业务流程，而不是挂在侧边栏。
第二，成为入口。字节跳动、阿里巴巴、腾讯和百度在今年春节前后合计投入超过45亿元，争夺一件非常具体的事情：当用户需要AI时，首先打开哪个平台。
这会影响企业的采购决策。过去，CIO们根据功能列表和价格选择ERP。现在他们还需要考虑：在这个系统中，谁控制着员工使用AI的主要入口？如果所有员工的日常AI入口是钉钉或企业微信中的某个大模型，那么ERP厂商的AI模块可能永远不会被点击打开。
第三，商业化。Kimi K2.5发布不到20天，其收入就超过了2025年全年。智谱API提价83%后，调用量非但没有下降，反而增加了。这说明了一个道理：当AI真正嵌入工作流时，用户是愿意付费的，价格敏感度并没有想象中那么高。
旧的企业软件思路——“先让用户免费上瘾，再想办法变现”——在AI时代可能行不通。企业客户已经愿意为有价值的AI能力付费，前提是这些能力确实能节省人力成本。
苹果也即将到来
苹果官方宣布WWDC 2026定于6月9日举行，核心亮点是Siri的独立应用重构。这不仅是移动功能更新，对企业数字化也具有深远影响。
这一次，Siri使用的是谷歌的Gemini模型，但所有请求都在苹果自家的私有云上运行，因此谷歌无法访问这些数据。这种架构值得关注——它解决了企业AI部署中最棘手的问题之一：大模型非常强大，但数据不能外泄。
如果这套苹果系统在今年秋季随iOS 27推出，意味着数亿台设备将自带本地+私有云混合AI入口。企业IT部门面临的新问题是：员工手机上的AI是否应该与公司ERP中的AI打通？能否打通？数据合规如何计算？
现在下结论还为时过早，但方向已经明确：AI的入口将从浏览器和聊天窗口下沉到操作系统层面。微软已经在这样做（将Copilot嵌入Windows和M365），苹果跟进也在意料之中。
每天140万亿，但企业方对数据怎么说
Token消耗量的激增表明AI的使用确实在增加。然而，使用并不等于价值。同期，毕马威发布的《2026年全球工业制造业技术报告》提供了另一组数据：49%的制造业高管已实施AI并产生了商业价值，但76%的人坦言，不可靠的数据是首要风险。
这两项数据放在一起，能呈现出更清晰的全貌：
| 尺寸 | 消费者/开发者端 | 企业实施方 |
|---|---|---|
| 核心指标 | Token consumption, DAU, download volume | Whether it generates commercial value, data quality |
| 2026 Status | 爆炸式增长（每天140万亿） | 49% implemented, but 76% stuck in data |
| 瓶颈 | 算力成本，入口之争 | 数据孤岛、混乱的标准和薄弱的清洗能力 |
| 下一步 | 变现与垂直深化 | 数据治理先于AI建模 |
对于从事企业数字化的人来说，这种对比非常有用。消费端AI的打法是烧钱抢占入口、快速迭代、容忍错误；而企业端AI的打法必须数据先行、从小场景切入、算清ROI后再扩张。
这两套逻辑不能混为一谈。将消费互联网的策略套用到企业AI上，往往会在项目交付过程中引发问题。
给CIO的实用建议
不要将“员工是否使用AI”作为主要KPI。他们很可能已经在使用，只是没有告诉你。真正的KPI应该是：哪些业务流程因AI而变得更快，快了多少，以及节省了多少人天。
首先，盘点数据，再讨论AI战略。毕马威的数据显示，76%的制造企业受困于不可靠的数据。这一数据同样适用于服务型和贸易型企业。如果ERP中30%的客户地址是错误的，那么基于这些数据训练的任何AI预测都是“垃圾进，垃圾出”。
抢占内部AI入口。入口导向策略不仅适用于消费者端。在企业内部，员工每天使用AI的主要入口在哪里？如果是企业微信里的第三方小程序，那么你投入在ERP AI模块上的钱可能就白花了。与其等着厂商替你做，不如现在就搞清楚这件事。
从小场景切入，避免大而全。量比特报告提到，留存率最高的工具是智能助手类工具，但产生最深商业价值的是垂直场景。这两者不是一回事。选择AI项目第一个场景时，与其选一个“全公司都能用”但价值不清晰的宽泛场景，不如选一个成本节省可计算的窄场景。
140万亿token是一个信号，而非最终结果。企业数字化领域的游戏规则与消费互联网领域并不相同。理解这种差异比追逐潮流更为重要。
QuantumBit Think Tank "2026 China AI Application Panorama Report" (2026-05-20), Apple WWDC 2026 Official Announcement (2026-05-20), KPMG "2026 Global Technology Report on Industrial Manufacturing" (2026-05-26), IBM Think 2026 (2026-05-07)
