中国平安披露日均Token用量破3000亿：2倍算力投入支撑10倍增长，AI代码占比达80%
发布时间：2026年09月22日 14:30:009月22日云栖大会上，中国平安CTO王晓航披露：集团日均Token用量从去年底300亿增长至超3000亿，算力规模从800PF提升至1500PF，以2倍算力投入实现10倍Token增长，单位Token成本下降76%；AI医生在乳腺癌、胃癌多学科诊疗中与专家结论一致性达91%，幻觉率低于千分之三，内部AI代码占比约80%
一家金融集团的AI用量账本
9月22日，在2026云栖大会上，中国平安首席技术官王晓航以「从Token到价值：平安之解」为题，罕见地公开了一家超大型综合金融集团真实的 AI 使用数据。
最核心的数字：日均 Token 用量从2025年底的300亿增长到超过3000亿，九个月增长10倍；同期算力规模从 800PF 增至 1500PF，约为2倍投入。王晓航给出的效率账是：通过模型、推理引擎、算力调度全栈优化，单位算力 Token 产出提升368%，单位 Token 成本下降76%。
「2倍的算力投入，支撑10倍的Token增长。」这组数据为理解企业级 AI 渗透速度提供了一个非互联网大厂的真实样本。
钱从哪里省，价值在哪里产生
王晓航把平安的路径概括为「高效生产Token——精进专业智能——进入真实业务、规模化创造价值」，现场披露的落地数据覆盖多条主线：
| 业务线 | 关键数据 |
|---|---|
| 一句话办事（快捷服务） | 上线4个月覆盖300余项高频服务，使用人次破亿，端到端解决率92%，办理时长缩短一半以上 |
| AI医生 | 乳腺癌、胃癌多学科诊疗中与专家结论一致性达 91%，幻觉率低于 3‰；25% 到院服务由 AI 首接，预计年底服务量破亿 |
| AI编程 | AI代码占比约 80%，约20%常规需求实现全流程 AI 交付 |
| AI客服 | 上半年 AI 坐席覆盖81%客服总量，寿险闪赔占比59% |
| 风控 | 产险智能反欺诈理赔拦截减损 71.1亿元 |
AI医疗的「专业智能」打法
通用模型在金融、医疗场景中最受质疑的是幻觉问题。平安的做法是依托旗下北大医疗等资源，与协和创新港等合作打磨专病能力，构建「私域数据、专家标准、生产质控、场景反馈」的专业智能闭环。
91%的专家一致性、低于千分之三的幻觉率，是这个闭环目前交出的答卷。需要说明的是，AI医生定位是首接与辅助——25%到院服务由 AI 首接，意味着它承担的是分级诊疗入口和效率分流，而非替代医生决策。
为什么这份数据值得行业关注
- Token成为新的生产度量衡：当一家以保险、银行为主业的集团开始用日均Token衡量业务强度，说明AI已从「工具采购」进入「生产要素计量」阶段；
- 成本下降靠的是全栈而非换模型：76%的单位成本下降来自模型、推理引擎、算力调度联合优化，这对只盯API价格的企业是个提示——调用量越大，调度与缓存层的权重越高；
- 80% AI代码占比的示范效应：传统印象中金融机构技术保守，而平安20%常规需求全流程AI交付的数据，可能推动更多持牌机构重估研发流程；
- 直接减损金额可量化：反欺诈减损71.1亿元，是AI从「降本增效」叙事走向「直接进入损益表」的典型证据。
云栖台上的另一层信号
王晓航是作为阿里云客户身份出席云栖大会并公开这些数据的，这本身也是国产大模型 To B 市场的一个注脚：大型金融集团愿意在公开场合披露基于云厂商AI基础设施的规模化用量，说明金融行业对国产模型+云方案的信任度，已经越过了「试点PoC」阶段，进入核心业务系统的深度使用期。
王晓航在结尾强调：通用智能越来越强，但金融、医疗真正需要的是「专业智能」。3000亿日均Token的背后，竞争终局或许不是谁调用了最多的通用模型，而是谁能把私域知识和专家标准更有效地灌进AI生产闭环。
来源参考：36氪云栖大会现场报道、中国平安官方发布、2026云栖大会演讲实录