工业和信息化部办公厅于2026年8月27日印发、8月31日公开发布《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》，文件提出探索首购首用、风险补偿机制，加大大模型、智能体、Token等服务采购力度。

这是国家主管部门首次在政策文件中将Token推理调用服务纳入采购支持范畴。叠加近期央企落地的Token采购项目实践，我国政企端大模型采购模式，正从传统一次性项目定制开发，转向API按量计费的可持续服务模式。

该变革将重塑AI服务商的商业模式，同时也对政府采购预算管理、合同条款、数据安全、定价机制、服务商准入监管等法律合规体系提出全新挑战。

工业和信息化部办公厅2026年8月27日印发《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》，8月31日经工信部官网公开发布。

文件在"推动规模化应用"任务中提出，探索通过首购首用、风险补偿等模式，加大大模型、智能体、Token等服务采购力度，提升行业用模用智质效，以此培育壮大人工智能应用服务商队伍。

此处所称Token，是大模型推理调用的最小计费单位。

Token采购本质上属于MaaS（模型即服务）采购：采购方通过API接口远程调用服务商部署的大模型能力，按照实际调用消耗量结算费用，用多少付多少，属于典型的云服务按量计费模式。

在此政策出台前，我国政府、事业单位、国企采购人工智能产品，长期以定制化软件开发、软硬件一体交付项目为主。采购标的以一次性交付成果居多，合同履行完毕后项目款项结清，服务商后续运营、推理调用费用一般不再纳入采购范畴。

顶层政策发布之前，国有企业已率先开启Token服务采购实践。

2026年8月24日，中国电信江苏分公司发布《2026年阿里与豆包系大模型Token服务项目》直接采购公示，拟采购大模型能力资源及相关技术服务，依托Token Hub平台构建统一、多元、开放的模型能力供给体系。项目分为两个标包，预估采购金额合计约4000万元：阿里系预估1000万元、豆包系预估3000万元。

此处有一个法律细节需予澄清：该项目的采购方式是"直接采购"，而非政府采购法意义上的"单一来源采购"。

中国电信作为中央企业，不属于《政府采购法》第二条所限定的国家机关、事业单位或团体组织，其采购行为不直接适用该法，而适用《招标投标法》及国务院国资委、国家发展改革委联合印发的《关于规范中央企业采购管理工作的指导意见》所确立的企业采购管理制度。公示载明，因本项目"非依法必须进行招标项目，且有效供应商有且仅有1家"，采购方式遂转为直接采购。

央企先行实践与工信部顶层政策上下呼应，共同释放出政企端MaaS按量采购时代开启的信号。

长期以来，国内大模型服务商的政企商业化路径高度依赖项目制交付。

项目模式下，服务商收入属于一次性工程收入，后续模型迭代、推理调用、运维服务难以形成持续性现金流；而Token采购属于订阅式、按量消耗的云服务，大模型由"软件项目成果"转变为类似算力、水电一般可按需取用的数字化基础设施。

本次政策将Token服务纳入采购鼓励清单，代表按量计费的MaaS商业模式得到监管层面认可。未来服务商收入结构有望从一次性项目回款，转向长期、可持续的推理调用服务费收入，这将深刻改变大模型厂商的收入模型与估值逻辑。

人工智能新技术落地政企场景，普遍存在"首个使用者风险"。

采购单位对大模型生成内容的准确性、场景适配效果、数据安全风险存在顾虑，往往不愿成为首个试点采购方，造成优质国产AI技术落地难。

本次政策配套的首购首用与风险补偿制度，正是针对上述痛点设计。

首购首用，即政府率先采购尚处于市场化初期、尚未大规模推广的人工智能新产品、新服务；风险补偿机制，则可分担采购失败带来的成本损失。

政府端率先完成试点采购，形成可对外展示的标杆案例后，将有效降低后续国有企业、民营企业采购大模型服务的决策风险，带动整个B端商业化市场加速打开。

需要指出的是，"首购首用、风险补偿"并非本次政策凭空创设。在政府采购领域，财政部2024年印发的《政府采购合作创新采购方式管理暂行办法》已增设"合作创新采购"这一采购方式，确立"订购＋首购"机制，要求采购人与供应商共担研发风险；更早的首台（套）重大技术装备保险补偿机制（财建〔2015〕19号、财建〔2019〕225号），则是以保险方式分担创新装备首次应用风险的既有实践。

工信部此番表述，实质是将既有的支持科技创新的制度工具，向人工智能服务领域延伸。

短期维度，各级行政机关、事业单位、城投平台、央企、省属国企，有望陆续启动大模型推理、智能体、数字员工类Token采购项目；中长期来看，政府采购释放出示范效应后，千行百业的产业客户或将跟进采用按量调用模式采购AI能力，政企B端市场的重要性将超过C端消费市场，成为大模型厂商商业化变现的核心赛道。

产业竞争重心也将发生切换：行业竞争焦点，将由过去比拼模型参数、跑分榜单，转向落地场景、实际推理调用量、可持续现金流收入，算力底座建设与上层AI应用服务将迎来双线协同发展。

入库大模型服务商：通知已部署建立全国服务商资源池（到2026年底突破2000家、2027年底不少于3000家），后续纳入资源池名单的厂商，才有资格承接政府Token采购订单。顺利入库的模型服务商，将直接获得推理调用服务收入，兑现商业化收益。

算力基础设施服务商：政企大规模API调用Token将带来持续上涨的推理算力需求，拉动智算中心、推理服务器、高速光模块等基础设施业务增长。

行业智能体解决方案厂商：本次政策将智能体与Token并列纳入采购支持范围，政务数字员工、行业定制智能体等应用场景迎来落地窗口期。

从法律实务角度观察，本次政策仅作"探索性"引导，Token采购大规模落地，仍面临政府采购制度、合同规则、预算管理、数据安全等多重待解难题。

其一，配套实施细则处于空白阶段，落地周期存在不确定性。

工信部文件仅为方向性引导，目前尚未出台Token采购招标目录、统一定价指引、风险补偿资金管理办法、首购首用操作细则。

各地财政部门、采购单位如何将按量计费的Token服务归入政府采购品目分类目录，尚待地方出台配套规则，短期大规模订单释放的节奏存在不确定性。

其二，服务商资源池准入，可能带来新的市场准入壁垒。

政策提出培育人工智能应用服务商资源池，后续政府采购大模型服务很可能执行入库准入机制，未进入资源池名单的服务商将失去参与政府采购项目的资格。

对AI企业而言，服务商入库资质或将成为政企市场的核心门槛。同时应警惕，资源池的入库标准、评估流程、动态退出规则若设置不当，容易构成对市场主体的差别对待，触发公平竞争审查问题，这是资源池制度能否立得住的前提。

其三，按量计费模式与传统固定预算管理制度存在适配冲突。

我国行政事业单位预算管理以固定年度预算额度为基础。Token按量计费属于消耗量不确定的服务，合同履行期间调用量波动，极易出现预算超支风险。

如何在政府采购合同中设置调用上限、超额预警机制、调价条款，平衡按需使用与预算刚性约束，是采购单位必须解决的合同设计难题。

其四，数据安全与个人信息保护风险，成为采购核心风控要点。

政府部门调用大模型Token服务过程中，会向服务商API接口传输政务业务数据。

采购采用远程MaaS服务模式，政务数据将流出采购方本地环境。服务商的数据存储、跨境传输、模型训练数据隔离、访问权限管控等合规义务，必须在采购合同中作出清晰、强制性约定。若合同权责划分不清，极易引发政务数据泄露风险，须接受《数据安全法》《个人信息保护法》及网络安全相关规范的约束。

其五，服务质量与生成内容责任的划分，尚无成熟合同范式。

大模型输出内容具有生成不确定性，Token服务采购模式下，一旦AI生成错误内容造成行政行为瑕疵、第三方损失，服务商与采购单位之间的责任边界如何划分，目前缺少标准化的政府采购合同范本，属于法务工作者需要提前布局的前沿议题。

政府采购放开Token按量服务采购，是国产大模型产业从技术研发迈向商业化落地的里程碑信号。首购首用与风险补偿机制，为AI新技术打开政企市场的大门。

但机遇背后，政府采购法律制度、财政预算规则、数据安全治理、服务责任划分等一系列合规课题亟待破局。

对AI服务商而言，应当提前布局服务商入库资质申报，打磨面向政务场景的合规服务方案；对采购单位、法务从业者而言，则需要尽快研究MaaS按量计费模式下政府采购合同的条款设计，在拥抱AI基础设施红利的同时，守住财政、数据与法律风险的底线。