中国平安（601318.SH）日前发布2026年中期业绩。上半年，公司实现营业收入5751.38亿元，同比增长15.0%；归母净利润925.85亿元，同比大幅增长36.1%；归母营运利润841.96亿元，同比增长8.3%。预计派发中期股息每股0.98元，同比增长3.2%。

与财务数据同样引人注目的，是一组首次写进财报的技术指标——截至2026年6月30日，中国平安日均Token（词元）消耗量超1200亿，而2025年12月仅为300亿，半年增长了3倍。在8月21日业绩发布会上，AI成为市场焦点。平安集团首席技术官王晓航在接受《经济参考报》记者采访时进一步透露，平安在AI路线上选择差异化路径——不做通用AI，聚焦金融、医疗领域的专家级AI。

Token飙升：消耗量断层领先

Token是大模型处理信息的最小计量单位，其消耗量级直接对应算力需求。公开数据显示，招商银行截至2026年5月底日均Token消耗量为330亿，工商银行2026年初为百亿级，平安的Token消耗量已是断层式领先。

Token的爆发式增长，是平安“AI in All”战略全面落地的结果。中国平安联席首席执行官郭晓涛在业绩会上表示，AI成功取决于数据、算法、算力和场景四要素，平安的优势在数据和场景。“公司的科技、AI不是为了做而做，是为了在不同的业务场景下，发挥垂直领域的数据优势，为业务去赋能。”

从应用层面看，Token消耗主要来自两大方向。面向2.53亿个人客户，平安打造了“一句话能办事”的AI快捷服务，AI查、问、办已覆盖集团88%的业务场景。2026年上半年，AI坐席服务量约9.39亿次，覆盖81%的客服总量；AI智能体辅助实现销售额573.13亿元。医疗领域，AI医生使用人数超970万，精准诊断覆盖疾病超1.13万种，辅助诊疗准确率达96%。王晓航透露，AI快捷服务使用人次在短短一个多月内从4700万增长至破亿。

面向内部，平安推进AI Coding、AI运营、AI办公三大企业AI工程。其中AI Coding新代码生成率上半年已达62%　，而年初仅为30%。平安拥有超25万名员工，高频内部应用构成Token消耗的另一重要来源。Token的消耗转化为实打实的业务价值：产险车代渠道94%的单件实现平均一分钟智能出单，寿险闪赔占比59%，反欺诈智能化拦截减损71.1亿元。

算力账本：效率与价值再平衡

Token消耗飙涨，意味着算力投入同步攀升。但平安需要在扩大供给与控制成本之间找到平衡。王晓航算了一笔账：过去半年，内存和GPU价格涨了不止一倍，但平安单位Token成本降低了超一半　。这得益于从应用层压缩、模型优化到构建国产多GPU异构算力集群的全栈技术体系。他在回答记者提问时进一步阐释：“这是一个全栈的过程，从应用层的上下文压缩，到模型的优化，再到推理、PD分离、缓存技术，我们构建了国产多GPU异构算力集群，不仅是集群与集群间的调度，还包括日间和夜间配置，这一套还在继续完善。”

在金融和医疗等风险严控行业，AI幻觉问题备受关注。王晓航在回答《经济参考报》记者提问时表示，平安主要做三方面工作：一是专业质控，平安是行业内唯一按卫健委医生质控要求进行AI医疗质控的机构，超13万例AI医疗问诊案例经过专业质控，专科、全科幻觉率和错误率均低于千分之三；二是专业验证，通过医疗知识工程和检索技术确保回复可溯源可控；三是安全护栏和专家复核，涉及交易和医学诊疗等关键决策仍由专家把关。

在投入结构上，王晓航介绍科技投入分为三笔钱：基础研发运营、规模化创新、前瞻孵化和布局。随着AI Coding释放大量生产力，平安正主动将资源从基础研发向创新迁移。“今天新代码AI生成率大幅提升时　，我们有更多弹药释放到创新上来。”平安内部有“K体系”目标管理和投产跟踪体系，覆盖远期、中期、短期目标。郭晓涛表示，“过去几年我们完成了AI的基础建设，现在是AI在场景赋能、创造价值的阶段。”

对于下半年展望，王晓航明确表示：“一定会有大的突破，目前AI的消耗和价值产出处在一个突破的前夕，平安只是超前半步而已。”供给端国产算力性能和产能提升将进一步打开空间；效率端以DeepSeek为代表的模型提升和全栈优化，将使消耗扩大而成本更低；应用端用户习惯快速切换，“平安一年有数十亿次的用户问询和办事需求，未来会看到这数十亿咨询都迁移到AI上。”

值得一提的是，平安在AI路线上选择差异化路径——不做通用AI，聚焦金融、医疗领域的专家级AI。王晓航提出产业AI四要素：数据、算法、算力和场景的融合才是重点。平安有持续多年的“九大库”工程，长期积累金融和医疗领域的数据资产；金融大模型在CNFinBench上持续保持榜首。“今天没有必要把资源投入到一两年内通用AI能解决的问题上，要做产业AI场景中的价值。”