近日，国家数据局正式将Token的中文译名定为“词元”。随着国家层面完成对“词元”（Token）的官方定名，一个以词元为核心的价值计算与流通体系正从理论走向产业化。这一基础概念的厘清将如何影响AI与数据要素市场？将面临哪些现实挑战？又将催生怎样的经济生态？
调用量两年激增超千倍
词元（Token），是AI模型处理信息的最小单位，每一次提问、生成、交互与推理，都需要消耗词元。
日前，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏表示，Token“词元”不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式的落地提供了可量化的可能。
国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力告诉本报记者，国家层面对“词元”完成官方定名，终结了过往概念表述杂乱、认知口径不一的局面，为相关理论研究与产业实践筑牢了基础支撑。此前，Token相关探索多停留在行业圈层，缺少统一规范，行业发展容易出现零散化、碎片化问题，甚至因概念模糊引发市场误解与合规隐患。定名之后，词元有了权威定义，产学研用、监管部门能够形成统一话语体系，为计量标准制定、市场交易流转、行业合规治理扫清认知障碍，也让行业发展有了明确的制度衔接基础。
随着“词元”定名在政策、标准、产业等多个层面形成共识，企业侧与地方实践也已快速跟进，涌现出一批标志性案例。
在城市平台层面，广州于2026年4月上线全国首个基于“词元”级调度的城市综合算力运行服务平台，以词元为统一计量基准，目前已接入14家单位并管理超过16000P的算力资源，将逐步全域纳管，规模超60000P。在地方服务层面，合肥、芜湖等地的算力公共服务平台也相继推出“词元服务”，面向开发者提供一站式、低门槛的大模型API调用能力，有效降低了中小企业的创新成本。此外，多个算力节点城市和新兴数据要素集聚区，也已将“词元”作为规划、招商与产业统计的核心指标之一，例如乌兰察布正依托“东数西算”战略机遇，加速打造“Token之都”。
国家数据局相关数据显示，2024年初，中国日均词元（Token）调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。
在朱克力看来，叠加市场需求的快速增长，词元不再只是技术层面的计算单位，已经成为智能经济时代承载价值、核算消耗、链接供需的核心载体。这意味着Token经济学正式从小众理论探索，迈入产业化落地的全新阶段，不再局限于企业内部成本核算，而是成为数据要素市场化配置、AI产业提质增效的重要抓手。
“整体来看，官方定调叠加市场赋能，推动词元这一领域从无序生长转向规范发展，从单一技术应用转向体系化经济生态构建，为长期健康发展锚定了清晰方向，也为对接全球智能经济规则打下了坚实基础。”朱克力说。
产业链条清晰协同
随着国家层面完成“词元”定名，一个以这一基本单位为价值核心的新经济体系正在快速形成，引发产业界广泛讨论与深入实践。业内专家指出，“词元经济学”已超越单纯的技术概念，正演变为一套覆盖生产、流通、分配、消费与治理全链条的完整经济框架，其对应的产业链条也已清晰显现，展现出稳健的发展势头。
朱克力认为，词元经济学以词元为核心纽带，构建起覆盖生产、计量、定价、流转、分配、治理的完整经济体系，其内涵覆盖多个关键板块。既有词元标准化界定、精准计量规则、质量分级标准这类基础支撑内容，也包含生产成本核算、能效管控、产能调配等经营内核，同时涵盖市场化定价机制、跨平台供需交易模式，以及上下游算力方、模型方、应用方价值分配逻辑，还配套合规监管、知识产权界定、数据安全防控、风险预警等治理相关内容，形成全链条闭环发展框架。
实际上，这一涵盖全链条的经济学框架并非空中楼阁，它正迅速催生并塑造出一条清晰且协同的实体产业链。
朱克力分析，上游是词元生产底座，涵盖AI芯片、算力集群、供电散热、数据中心建设等基础设施，核心比拼生产能效与供给稳定性。中游承担词元调度、定价匹配与供需衔接，以大模型企业、算力服务平台、云服务商为主体，搭建价值流转的中间枢纽。下游覆盖千行百业应用场景，从日常智能办公、智能客服到工业智能制造、专业医疗、智慧城市等领域，是词元消耗与价值落地的关键环节。
“目前产业链整体协同性持续增强，发展重心逐步从单纯产能扩张，转向能效优化、场景深耕与商业落地，国产配套能力不断提升，产业生态愈发成熟。”朱克力说。
提升词元复用效率
词元调用量的本质是真实使用量，背后反映的是AI大模型在真实场景中的渗透深度、应用的频率和广度。调用量越高，意味着模型被用得越多，而支撑这一切的，是算力。
算力基础设施是支持词元生产的主要底座。今年3月，包括腾讯云、阿里云、百度智能云在内的多家头部云厂商，相继上调了AI算力及大模型相关产品的价格，最高涨幅超过460%。
3月，在英伟达GTC大会上，创始人兼CEO黄仁勋抛出一个重塑行业认知的新概念——Token工厂。在他看来，数据中心正在经历一场根本性的角色转变：不再是过去那个用于存储文件与数据的“电子仓库”，而是一座日夜运转的智能生产线。这座工厂输入的是电力和数据，产出的则是Token。但从商业角度看，目前有很多AI公司可能并不赚钱，陷入了“用户越多、成本越高”的怪圈。
“眼下行业热议‘词元工厂’理念，把数据中心视作词元生产车间，但现实经营中不少AI企业陷入用户越多、成本越高的困境。”朱克力表示，核心矛盾集中在三者适配失衡：词元生产依赖算力、电力、硬件等刚性投入，固定成本占比高，规模扩张很难摊薄单位成本，算力负载越高反而会推高能耗与运维成本；定价模式相对粗放，大多采用简单按量计费，没有结合使用场景、服务质量、响应等级做差异化划分，高价值场景难以形成合理溢价，无法覆盖高端算力投入成本；盈利模式过于单一，大多依靠售卖词元流量变现，缺少增值服务支撑，长期研发与基建投入和短期收益形成明显错配。
想要跑通词元相关商业模式，实现可持续发展，朱克力表示关键要做好三重优化。他认为，生产端聚焦能效提升，通过算法优化、智能算力调度、算力集群协同降低单位词元能耗与生产成本，逐步实现规模效应；定价端建立精细化分层体系，区分通用需求与高端专业需求，按服务时效、模型精度、场景专属化实现按质定价，化解价值与成本不匹配问题；经营端跳出单纯售卖词元的思维，延伸配套服务、行业解决方案、定制化模型优化等增值业态，提升词元复用效率，让规模增长逐步转化为经营效益，实现可持续发展。
优先筑牢发展根基
在词元经济产业链加速成型、商业实践遍地开花的同时，市场也出现了对概念炒作、标准不一、合规风险等问题的担忧。如何确保这一新兴经济形态在高速发展中不脱轨、不失序，实现健康可持续增长，成为业界关注的焦点。
“词元产业热度持续攀升，但概念炒作、合规隐患、行业乱象等问题相伴而生，想要行稳致远，必须优先筑牢发展根基。”在朱克力看来，首先要统一行业计量与标准体系，明确词元统计口径、质量分级、核算规则，杜绝市场中虚假计量、虚标词元价值等乱象，为交易流通、行业监管、成本核算提供统一依据。
同时，朱克力认为，要严守数据安全与权益合规底线，词元流转贯穿数据采集、模型训练、内容生成全流程，需要厘清数据使用边界、个人信息保护要求，做好内容溯源与版权管控，防范信息泄露、数据滥用、侵权盗版等风险。还要明晰产权与权责界定，理顺词元生成内容、训练数据的权益归属，明确平台、用户、合作方的权责划分，化解经营中的各类纠纷隐患。
此外，朱克力指出，要完善适配性监管治理体系，平衡创新发展与风险防控，坚决打击借词元概念进行的炒作、非法交易、非法集资等行为，同时适配产业发展特点建立包容审慎的柔性监管机制，避免过度监管抑制创新。兼顾产业商业化落地需求与长期合规发展底线，引导行业回归技术创新与价值创造本质，让词元经济在规范中创新、在发展中提质，真正赋能智能经济高质量发展。
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