最近，词元（Token），这个大模型处理信息的基本计量单位，正像当年的上网时长、手机流量一样，成为更加日常的可以购买和分配的资源。
近日，中国科学技术大学、同济大学等高校向师生免费提供Token，动辄每人上亿；一些企业开始为员工配置使用额度；李佳琦直播间则在半小时内售出10万份千问办公会员月卡，对应约2万亿Token。
但智能资源越来越容易获得，也给数字鸿沟这一议题带来了新的内涵。
过去，数字鸿沟很大程度上表现为网络接入条件的差异。而如今，AI能够直接参与知识生产和任务执行，这份技术资源的差距，可能进一步转化为劳动效率、生产能力乃至发展机会的差距。
譬如说，面对相同的任务，有人可以调用性能更强的模型，获得充足的算力支持；有人则受限于费用、权限和使用额度。而随着AI逐渐嵌入工作流程，模型能力和使用条件开始具有更加直接的经济意义，一个团队如果能够将模型接入专业数据库、业务系统，重组工作流程，就可能让AI承担过去需要大量人力完成的任务，产生更高的经济效益。
由此，一种新的“技术差距”值得警惕：一个人即使拥有AI工具，却也可能缺乏利用它参与生产、创造价值的条件。过去，接入互联网意味着获得更广泛的信息来源；今天，接入AI只是获得智能服务的起点。能否将其转化为生产能力，还取决于专业知识、数据资源、应用权限，以及所在组织能提供的实践机会。
进一步来说，AI会继续改变优势积累的方式。资源充足的组织能够持续探索应用场景，将经验沉淀为工作流程，再以此提高效率；缺少支持的人，则可能长期停留在零散、浅层的使用中。技术资源与组织条件上的差异，由此可能不断转化为新的能力差异。
我们谈论AI时，时常强调的是其本身具有缩小能力差距的潜力，但能否充分释放这种潜力，仍然受到现实条件的制约。新的技术鸿沟，就可能在这种落差中形成。
在Token开始更多进入日常生活的当下，需要尽早关注这一问题。智能资源的普及刚刚起步，新的应用方式和社会分工尚在形成。此时识别可能出现的差距，有助于让技术发展与社会支持体系的建设同步推进，避免部分群体在技术加速应用中逐渐失去参与机会。
而相应的公共支持，也需要超越单纯的资源发放。如何让中小企业、资源相对薄弱的学校和劳动者获得更低成本的技术服务，如何通过公共应用平台、职业教育和技能培训，为更多人创造实际使用AI的条件，都值得纳入考虑。尤其当AI越来越深入生产活动，技术普惠的着力点也应从获得工具进一步延伸到参与应用、分享收益。
从上网时长到手机流量，再到今天的Token，技术资源不断变得易于获取。AI有望让更多人拥有过去难以获得的能力，也可能使原有的资源差异以新的形式延续。Token走进日常是一个起点，让技术进步真正转化为更广泛的发展机会，才是值得持续关注的课题。
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