“词元经济”加速成形：千倍增长背后的发展逻辑
国家数据局近日将人工智能领域的Token规范定名为“词元”，作为大模型处理文本、代码等信息的基本单元。数据显示，我国日均词元调用量从2024年初的1000亿增至2026年3月的140万亿以上，两年增长逾千倍，“词元经济”这一新兴形态正快速形成。
其快速发展源于生成式AI应用的深度拓展：供给侧推动智能服务按需接入、按量计费；需求侧从简单问答延伸至复杂任务处理，词元消耗显著上升。关键在于单位词元能否有效转化为实际服务价值。
核心价值凸显
服务供给精细化
以词元为计量单位，模型能力转化为可量化、可评估的服务形态，供给方式更灵活。用户可基于调用效率与成本控制进行个性化选择。
降低应用门槛
词元计量使中小企业和开发者无需承担高成本采购，即可按需调用模型。这不仅拓宽了应用边界，更推动智能服务向更广泛场景延伸。
促进生态协同
规模化应用驱动高质量数据建设、算力优化与模型迭代形成良性循环，同时促使算力配置从粗放转向按需调度，提升整体资源效率。
当前挑战犹存
算力与能源压力
海量模型调用对算力和能源供应提出更高要求。当前高质量数据供给、推理算力及开源生态仍存短板，资源可持续性面临考验。
产业标准不完善
开发者生态与工具链体系尚不健全，词元计量、定价等规则处于探索阶段，跨模型、跨模态缺乏统一透明的市场标准。
数据安全风险
高频词元交互导致个人信息、商业秘密保护压力增大。跨境数据流动的合规责任界定复杂，亟需完善安全治理框架与监管协作机制。
发展建议
夯实基础支撑
加快部署大模型推理专用算力设施，提升数据供给质量与开源生态能力。统筹算力、能源等关键资源协同保障，确保底层供给稳定。
健全规则体系
建立词元计量、服务定价等基础规则，推动形成跨模型统一标准。完善开发者生态，降低创新成本，构建规范有序的市场环境。
筑牢安全防线
明确高频交互场景下的数据分类分级保护要求，强化隐私与商业秘密安全治理。健全AI生成内容审核溯源机制，防范技术滥用风险。
作者：刘继为
来源：《学习时报》2026年4月22日第2版