第五届数贸会9月23日至27日杭州举办：200多个AI大模型与Token专区释放哪些交易信号？

第五届全球数字贸易博览会将于9月23日至27日在杭州举办。公开信息显示，本届展会将集中呈现200多个AI大模型，并设置Token专区，同时安排新产品、新技术发布。对企业管理者、数字技术从业者和数字贸易采购人员而言，这些内容的价值不只是“看到了多少模型”，更在于观察人工智能如何从技术展示转化为可采购、可部署、可交付的数字贸易能力。

从“模型亮相”转向“能力交易”

AI大模型、Token专区和新产品发布，分别对应人工智能产业链中的不同观察窗口。

大模型展示的是算法与基础能力，Token专区更接近模型调用、数据处理和智能应用运行过程中的资源计量方式，新产品与新技术发布则可能涉及云服务、开发平台、智能终端、行业应用或解决方案。把这些内容放在一起看，企业真正需要判断的不是“模型参数有多大”，而是以下能力能否形成闭环：

• 模型：能否满足文本、图像、语音、代码或多模态任务需求；
• 数据：数据来源是否合规，能否接入企业知识库、业务系统和实时数据；
• 算力：训练、微调、推理分别需要什么资源，是否支持弹性扩容；
• 算法与平台：是否提供调用接口、工作流编排、权限管理、评测和运维工具；
• 终端与场景：能力能否进入客服、营销、供应链、跨境业务、办公或生产流程。

这意味着，展会采购不应停留在“哪个模型最强”的比较上，而要进一步追问：模型能否被企业现有系统调用，调用成本如何计量，数据如何进出，出现错误后由谁负责，以及供应商能否持续交付。

Token专区释放的采购信号

Token通常被用于衡量大模型处理文本等信息时的输入与输出规模。将Token单独设置为专区，至少说明企业在使用大模型时，不能只看一次性采购价格，还需要关注持续调用、资源消耗和服务计费。

对采购人员来说，Token专区值得重点观察三个问题。

一是模型调用正在进入精细化计量阶段

传统软件采购往往围绕账号数、模块数或项目授权展开，而大模型服务还涉及调用次数、输入输出量、上下文长度、并发量和推理资源。企业如果把模型接入客服、营销内容生成、知识问答或跨境业务，使用量可能随着业务规模变化。

因此，采购谈判不能只询问“是否支持API”，还应确认：

• Token的计量口径是什么；
• 输入和输出是否分别计费；
• 长上下文、批量处理和高并发是否有不同规则；
• 是否存在最低消费、阶梯价格或用量上限；
• 能否按部门、项目和应用查看消耗；
• 是否支持预算预警、权限控制和异常调用拦截。

二是模型能力与使用成本需要同时评估

同一个业务任务，可能因为提示词长度、知识库检索方式、输出格式和调用频率不同，产生不同的Token消耗。低价格模型未必带来低总成本，高性能模型也未必适合所有环节。

企业可以把任务拆成两类：对准确率、复杂推理和专业知识要求较高的任务，重点考察模型质量与风险控制；对格式转换、内容初稿和批量分类等任务，则可以关注调用效率与单位成本。展会现场若只进行单轮演示，往往无法反映长期使用成本，最好要求供应商按照企业真实业务流程进行连续测试。

三是Token不等于完整的数字贸易能力

Token只是服务使用过程中的计量维度，并不能单独代表数据价值、模型效果或业务收益。一个可采购方案还需要明确数据处理边界、服务等级、系统集成方式、输出审核机制和故障处理责任。

换言之，Token专区更适合作为企业理解AI服务商业化的一扇窗口，而不是简单的价格比较区。

200多个AI大模型，应该怎样筛选

面对集中展示的AI大模型，参观者最容易陷入“模型数量越多、选择越困难”的问题。企业可以先按照应用位置进行筛选，而不是按照宣传口号筛选。

基础模型：看通用能力与适配范围

基础模型主要承担语言理解、内容生成、推理、代码处理或多模态识别等任务。考察时需要关注模型是否支持企业所需的语言、格式、接口和上下文长度，也要了解其版本更新、服务连续性和部署方式。

对于跨境电商和数字贸易企业，还应进一步确认多语言处理、商品信息生成、客服问答、文档解析和跨境合规材料辅助等能力是否有可验证的测试方式。演示能够说明“可以完成”，但不能直接证明“适合规模化采购”。

行业模型：看数据来源与业务责任

行业模型通常会强调专业知识或场景适配。企业需要追问其训练数据、知识库更新机制和专业内容审核方式，尤其要区分“模型预训练能力”“企业私有知识库”以及“人工运营服务”。

如果供应商无法说明数据如何更新、错误如何纠正、敏感内容如何拦截，那么即使演示效果较好，也不宜直接视为成熟采购方案。

应用模型或智能体：看流程闭环

面向销售、客服、办公、营销或运营的智能体，价值不只在于生成回答，还在于是否能调用企业系统、执行任务并保留操作记录。

企业可以要求现场展示完整链路，例如从接收业务请求、检索数据、生成方案，到触发审批或写回系统。若产品只展示聊天界面，却没有权限、审计、人工接管和异常回退机制，说明它更接近功能展示，而不是完整的业务系统。

展区筛选：先找采购链路，再看技术亮点

展会面积有限，参观者可以按照“基础设施—平台—模型—应用—终端”的顺序建立路线。

首先看算力和云平台，了解模型训练、微调与推理需要什么资源；其次看模型开发平台，确认是否支持接口调用、数据接入、评测和运维；再看模型及行业方案，判断其是否适配具体业务；最后观察终端和交付方式，确认能力如何进入员工、客户或生产现场。

这种路线有助于避免只在模型展台之间横向比较，却忽略了真正影响采购结果的系统集成、数据治理和持续服务。

现场可以直接使用的问题清单

面向模型供应商

1. 模型主要适合哪些任务，哪些任务不建议使用？
2. 是否支持API、私有化部署或混合部署？
3. 输入数据是否会用于后续训练，企业能否关闭相关用途？
4. 是否支持企业知识库、权限体系和审计日志？
5. 模型输出如何进行事实核验、敏感内容过滤和人工复核？
6. 版本升级后，接口、效果和成本是否会发生变化？

面向云与算力服务商

1. 训练、微调和推理分别采用什么资源计费？
2. 并发量、响应速度和服务等级如何保障？
3. Token消耗、算力消耗和存储费用能否统一查看？
4. 是否支持弹性扩容、预算控制和异常用量告警？
5. 企业数据如何隔离，跨区域部署有哪些限制？
6. 出现服务中断或性能下降时，补偿和应急机制是什么？

面向应用和终端方案商

1. 产品能否接入现有ERP、CRM、客服或电商系统？
2. 哪些功能由模型自动完成，哪些环节需要人工确认？
3. 是否支持按部门、角色和业务场景设置权限？
4. 交付周期、实施团队和后续运维如何安排？
5. 采购费用之外，是否存在按调用量、用户数或模块收取的持续费用？
6. 能否提供脱敏测试环境，让企业使用真实业务样本验证？

从展会信息到采购决策，还需要补一轮验证

展会公开信息适合帮助企业发现供应商、理解技术方向和形成初步名单，但不能替代正式评测。企业在展后应把候选方案放入同一套测试流程，至少比较任务准确性、响应速度、调用成本、数据安全、系统兼容性和服务能力。

对于AI大模型和Token相关服务，建议先选择一个边界清晰、风险可控的场景进行小规模验证。例如，内部知识问答、商品信息整理、营销内容初稿或客服工单分类，都比直接把模型接入高风险决策流程更适合作为初期测试。

最终的采购对象也许不是某一个模型，而是一套由模型、数据、算力、平台、终端和服务组成的能力组合。第五届全球数字贸易博览会中AI内容的看点，正在于这种组合如何被展示、计量和交易。企业参观时，只有把“技术能不能做”继续追问到“业务能否接入、成本能否控制、责任能否界定”，才能把展会上的集中亮相转化为更可靠的展会采购线索。