7月3日，2026全球数字经济大会数据要素发展论坛在数智北京创新中心举办。北京数据集团旗下京算公司正式发布北京首家国资词元工厂——京算Token工厂。
这则新闻在各类报道中大多被归入“算力基础设施”的范畴，措辞不出“标准化”“普惠化”等关键词。但如果只把它看作又一座算力中心，就错过了更重要的东西。
本文试图换一个角度：Token正在成为AI时代的“千瓦时” ——一种可计量、可定价、可流通的基础单位。
而京算Token工厂的真正意义，不在于它用了什么技术，而在于它为这个新度量衡搭建了一套国资背书的“结算系统”。
一、一个被忽略的前提：Token为什么需要“工厂”
先看一组数据。2024年初，全国日均词元（Token）调用量仅为千亿级；到2026年5月，这个数字已突破170万亿，两年增长超千倍。
千倍增长意味着什么？Token正在成为衡量AI服务消耗的基本单位。
国家数据局已明确将推动词元经济发展纳入工作体系，并将词元定位为人工智能服务的“计量单位、结算单位和统计单位”。
但问题随之而来：当一种东西成为计量和结算单位，它就需要一个可信的“度量衡”体系。工业时代的“千瓦时”有电网和电表来保障计量准确；互联网时代的流量有运营商来计费。Token的计量、定价和流通，谁来背书？谁来保障？
这正是京算Token工厂试图回答的问题。
二、京算Token工厂在做什么——不止是算力
根据官方披露的信息，京算Token工厂具备七大核心能力：PD分离智能调度架构、全栈推理加速框架、异构算力统一调度、全面适配国产大模型生态、精准支撑政务与科创等多元落地场景、弹性计费按需取用、标准化统一接口零门槛接入。
这些技术名词的实质是：它把“算力”加工成了“Token” 。
传统的算力租赁是“卖硬件”——租几张卡、几个小时，用户自己管运维、自己调参数。京算Token工厂交付的是标准化的Token和API成品能力，根据实际消耗按量付费，平台承担底层硬件和集群运维风险。
换句话说，从“买机器”变成了“买结果” 。
这就像从自己发电到接入电网——你不需要关心电厂怎么运行，只需要为实际用的每度电付费。
效率层面的数据也值得注意：通过异构算力池化调度，资源利用率提升至80%以上；采用PD分离智能调度架构，算力吞吐量最高提升90%，大模型场景推理时延速度提升70%以上。成本层面，长文本场景下单Token成本下降50%以上。安全层面，可实现数据不出域，满足等级保护三级合规要求。
当Token成为计价单位，谁能让单位Token的成本更低、交付更稳定，谁就在定义这个市场的基础设施标准。
三、为什么是“国资”——可信基础设施的逻辑
在关于京算Token工厂的报道中，反复出现一个关键词：“国资”。
报道明确指出，央国企及大型企业不再仅关注价格与性能，更将“稳定、安全、可信”作为选择Token供应商的底线，倾向于本土化技术体系。
放在更宏观的背景下看：
2025年11月，北京发布了《关于建设数据要素综合试验区深化数据要素市场化配置改革的实施意见》，提出到2027年率先完成国家数据要素综合试验区试点任务；
2026年3月，北京又发布了数据跨境流动便利化综合配套改革3.0版方案，围绕6个领域提出27项创新举措。
Token作为数据要素流通的“计量单位”，计量的公平性、安全性、可信度，直接关系到整个数据要素市场的运行基础。国资背景在这种情况下是一种信用担保——类似于法定计量单位的权威性需要国家背书。
北京数据集团自身成立于2025年7月，注册资本30亿元（后增资），由北京市国有资产经营有限责任公司全资持股。组建以北京国资公司旗下首都信息、数字认证等6家公司为基础，划入亦庄智能院、北方算网、北数所等企业。这家集团的成立本身就是为了承担数据要素市场化配置的核心节点功能。京算Token工厂是在这一框架下的具体落地。
四、一个更长的链条：Token工厂只是起点
发布会当天，北京数据集团联合三大运营商及硅基流动、无问芯穹、基流科技、是石科技等各方签署了Token工厂共建协议。
稍早几天的6月29日，北京经济技术开发区在“众智”大模型开放智算生态协同高级别研讨会上披露，亦庄已建成全市首个词元工厂——“北京壹号词元工厂”，日产能突破1.4万亿词元，并规划建设词元分发调度中枢。
亦庄方面表示，下一步将联动张家口、乌兰察布等绿电基地构建京津冀一体化算力集群，向日产10万亿词元的远期目标迈进。
两条线索交汇：北京正在从“词元生产”（工厂）到“词元分发”（调度中枢）到“词元应用”（社区）构建一条完整的产业链。
当天论坛上，2026年“数据要素×”大赛北京分赛暨北京数智创新大赛也正式启动。大赛采用案例赛与创新赛双轨并行模式，数据赛获奖队伍最高可获得200万元奖励及通州区配套政策支持，国际赛优秀项目最高可获得500万元奖励及朝阳区配套政策支持。
从政策框架到基础设施到赛事激励，这是一个完整的系统设计。
五、一个值得关注的延伸：Token与数据要素的“度量衡革命”
再往深一层想。
长期以来，数据交易面临一个根本难题：价值难量化、定价难统一。不同格式、不同场景的数据集难以形成通用的价值参照体系。
Token作为大模型处理信息的最小语义单元，天然具备可拆解、可计数、可追溯的属性。这让原本抽象的数据价值有可能转化为清晰可衡量的标准化单位——就像“千瓦时”丈量电力一样，为数据要素的市场化流通打下计量基础。
这不是一个遥远的技术想象。从Token的计量、定价到流通、应用，AI产业的核心竞争正在转向“词元全生态竞争”。谁掌握了Token的计量标准和流通规则，谁就在定义下一个时代的数据要素市场秩序。
从这个角度看，京算Token工厂的意义远超“一座算力中心”。它是北京在数据要素市场化配置改革中，试图为AI时代的“度量衡”建立一套可信基础设施的先行尝试。
最后说几个值得持续关注的方向。
第一，Token的定价权归属。 当Token成为AI服务的计价单位，谁能决定Token的价格？是算力供应商、模型厂商，还是一个中立的第三方平台？京算Token工厂的国资属性有可能承担“价格锚定”的功能——但市场化程度如何，还有待观察。
第二，Token流通与数据跨境的关系。 北京2026年3月发布的数据跨境3.0版方案，聚焦医疗健康、人工智能、智能网联汽车等6个重点领域。Token作为AI服务的计量单位，跨境流通必然涉及数据跨境问题。京算Token工厂的“数据不出域”安全设计与数据跨境流通的需求之间如何平衡，是一个需要制度创新的领域。
第三，Token经济对中小企业和创业者的影响。 报道中提到，词元产业让中小微企业、“一人公司”等创新主体可以按需采购词元服务，无需承担高昂的算力与数据成本。亦庄已建成全市首个OPC（一人公司）社区。如果Token真的成为一种普惠化的“算力货币”，它对创业生态的塑造可能比想象中更深远。
第四，技术与制度的赛跑。 京算Token工厂的技术突破——异构算力池化、PD分离调度——解决了效率问题。但Token的计量标准、结算规则、纠纷仲裁机制等，还需要制度层面的配套。北京正在推进的数据要素综合性立法，或许会为Token的流通提供法律框架。
7月3日的发布会上，北京数据集团相关负责人表示，集团以“数智北京”建设为指引，持续夯实自持算力、国资信用、属地化服务、安全合规、定制化方案五大核心优势。
这五个词——自持算力、国资信用、属地化服务、安全合规、定制化方案——放在一起看，完全就是一个基础设施运营商的定位。
来源：国家数据局 全球数字经济大会官网 央广网、工人日报、中国经营报、上海证券报、证券时报、证券日报、北京市人民政府门户网站等媒体2026年7月相关报道。
工业和信息化部人才交流中心网址
https://www.miitec.cn
1、证书样本
工业和信息化部人才交流中心主办的“首席数据官高级研修班”：通过数据要素领域的专业学习，可申请工业和信息化部人才交流中心颁发的对应岗位高级《IITC工信人才岗位能力评价证书》，并纳入IITC工信人才数据库。
《IITC工信人才岗位能力评价证书》
注：需单独报名参加由工信部人才交流中心授权的评价机构线上测评，评测通过后取得《IITC工信人才岗位能力评价证书》
《IITC工信人才专业能力提升证书》
注：参与课程培训后颁发《IITC工信人才专业能力提升证书》
2、政策背景
工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官（CDO）高级研修班，其政策背景主要围绕国家在数字经济、数据要素市场化以及数字人才队伍建设等方面的宏观战略部署。具体包括以下几个核心政策文件与导向：
1. 顶层设计与宏观规划
《“十四五”大数据产业发展规划》：早在2021年11月，工业和信息化部发布该规划时，就明确强调了要“推广首席数据官制度”，为后续各地及企业探索实施该制度奠定了基础。
《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》：研修班的举办旨在深入贯彻该计划精神，促进数据要素化、数字经济与实体经济的深度融合，并推动AI与治理同步推进。
2. 专项数字人才培育行动
《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024-2026年）》：由人力资源社会保障部等九部门联合印发。该方案明确提出要用3年左右时间扎实开展数字人才育、引、留、用等专项行动，培养一批既懂产业技术又懂数字技术的复合型人才。设立首席数据官高级研修班正是落实这一行动方案的具体举措。
3. 鼓励设立首席数据官的专项实施方案
《关于完善数据流通安全治理更好促进数据要素市场化价值化的实施方案》：2025年1月，国家发展改革委、国家数据局等六部门联合发布该方案，明确提出“鼓励企事业单位设立首席数据官，加强数据治理和数据开发利用”。这从国家层面确立了首席数据官在保障数据安全流通和释放数据价值中的关键地位。
4. 推动人工智能与数据双向赋能
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》：研修班的培训内容也紧扣该文件精神，聚焦AI人工智能与数据资产要素的双向赋能，以适应当前数字经济发展的最新需求。
3、主办单位
工业和信息化部人才交流中心（简称“中心”，英文简写IITC）创立于1985年1月，是中央机构编制委员会办公室批准成立、国家事业单位登记管理局登记、工业和信息化部直属的公益二类事业单位。作为正局级单位，它是工信部从事人才研究、人才培训、人才评价、人才服务、国际合作等方面工作的专业支撑机构。
发展定位与使命
发展定位：打造工业和信息化领域国际化、专业化的权威人才服务机构。
核心使命：为制造强国和网络强国建设提供人才服务支撑。
主要职能与业务方向
中心围绕“服务人才”的宗旨，构建了覆盖全链条的人才服务体系，承担着多重重要职能：
平台与基地建设：承担工业和信息化人才公共服务平台、国家专业技术人才继续教育基地、国家中小企业公共服务示范平台等建设。
专项工程协调：作为专业技术人才知识更新工程协调小组办公室、企业经营管理人才素质提升工程协调小组办公室、产业人才需求预测工作办公室以及引进国外智力工作办公室的日常实施与管理单位。
人事代理服务：作为工信部系统唯一具有人事代理服务职责的单位，有权保管代理单位及个人人事档案，并提供干部人事档案管理、流动人员人事档案管理、人力社保事务代办、国有单位劳务派遣用工等全链条人力资源服务。
前沿人才培养：主导信创领域的人才能力标准制定与认证体系建设；落实国务院“人工智能+”行动意见，推出数字化人才在线服务，对“AI+”复合型人才展开岗位能力评价。
国际交流合作：与美国、英国、德国、日本等全球二十多个主要发达国家的著名大学和科研机构建立了友好合作关系，组织开展跨国考察培训团组和国际人才引进等工作。
发展历程与荣誉
中心前身为1985年创立的电子工业部人才交流咨询服务中心，历经多次更名与发展阶段，于2008年12月正式更名为现名。经过四十余年的发展，中心先后获评为中央国家机关和首都精神文明“双文明”单位、北京市人力资源诚信服务示范单位。
组织架构与服务指引
4、职业前景
参加工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官（CDO）高级研修班，其职业前景十分广阔。在数字经济改革进入深水区的当下，该岗位已成为企业数字化转型的战略核心，具备极高的市场稀缺性和发展潜力。具体体现在以下几个方面：
1. 政策驱动下的巨大市场需求与人才缺口
随着《数据二十条》的落地以及国家数据局的成立，设立首席数据官制度已从“可选”变为政企刚需。目前全国已有超过160个城市建立了政府首席数据官制度，工信部等八部门也明确推动企业建立该制度。然而，当前国内持证CDO不足万人，市场对懂战略、通治理、精合规的高端复合型人才需求达数十万，人才缺口高达50万以上，呈现出供不应求的爆发态势。
2. 显著的薪资溢价与高管身份跃升
CDO是比肩CEO、CFO的顶级高管配置。通过研修获得权威认证后，从业者能够突破纯技术或传统业务的瓶颈，实现向企业核心决策层的跨越。据行业数据显示，持证CDO的年薪普遍比同行高出45%至60%，平均年薪超60万元，头部企业百万年薪已成常态。
3. 国家级权威认证带来的职场“硬通货”效应
由工信部人才交流中心颁发的证书属于国家级官方认证，纳入IITC工信人才数据库，全国通用且终身有效。这一高含金量资质在国企央企招聘、高管晋升竞聘、职称评审以及重大项目招投标中，具有极强的信用支撑和显著优势，是职场跃迁的“黄金通行证”。
4. AI赋能拓宽多元化职业发展边界
AI与数据管理的深度融合正在重塑行业格局。掌握AI大模型评估、自动化治理及智能建模能力的CDO，不仅能大幅提升工作效率，还能横向拓展职业路径。持证者不仅可以胜任企业内部的数据掌舵人，还可转型为数据战略顾问、数据资产化运营专家、数据要素交易顾问等多元角色，深度参与数据咨询与数字化转型服务领域。
5. 精准匹配四大核心人群的进阶需求
该研修班的职业红利广泛覆盖各类高端人才：
企业高管/数字化负责人：助力搭建数据战略，驱动业务增长；
金融/科技/央企骨干：满足合规审查与数据资产化的核心诉求；
财务/风控/合规精英：打通财务与数据壁垒，顺应企业合规刚需；
数据技术骨干：帮助技术人员摆脱“纯代码”局限，顺利跃迁至管理层。
总体而言，考取该认证并掌握相关能力，能够帮助从业者在数据要素市场中抢占先机，享受国家政策与市场爆发的双重红利。
5、职业定义
首席数据官（Chief Data Officer，简称CDO）是数字化时代涌现的新职务，属于企业最高决策层管理人员，一般直接向CEO汇报。该职位最早源于2002年的美国第一资本公司，近年来随着我国加快推进数字化转型和培育数据要素市场，已成为数字经济时代的新职业代表。
在工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官高级研修班体系中，首席数据官被明确定义为数字资产的“掌舵人”、数据资源的统筹者以及数据价值的转化者。他们是熟悉国内外数据安全合规政策，具备体系搭建能力，并能将数据管起来、用起来、让数据活起来的“第一责任人”。
具体而言，该职业的核心定义体现在以下三个维度：
1. 核心职能定位（“四数能力”）
首席数据官肩负着管理和运用企业数据资产、驱动业务创新的关键使命，其核心职能可总结为四项基本能力：
建数：负责数据基础设施的建设与规划；
治数：主导数据治理与质量管理，解决“数据孤岛”和数据质量参差不齐的问题；
用数：推动数据的开发利用与价值挖掘，促进数据由资源向资产和资本转化；
管数：确保数据安全与合规管理，应对日益严格的法律法规要求。
2. 复合型职业素养要求
首席数据官兼具技术、业务、管理等多方面的综合职业素养。他们不仅需要熟练掌握数据挖掘与分析工具，还要能够将数据分析结果转化为业务语言，制定符合企业业务战略的数据发展规划，从而有效赋能业务增长。
3. 宏观战略使命
从国家战略层面来看，首席数据官不仅是企业和政务部门的内部治理者，更是落实“数字中国”战略、提升国家数字竞争力的先锋力量。他们致力于盘活“沉睡”的数字富矿，引领数据资源从“分散闲置”向“集约高效”转变，助力数据驱动的国家治理与企业创新转型。
6、适考人群
工业和信息化部人才交流中心主办的首席数据官（CDO）高级研修班，旨在培养“懂政策、通技术、善管理、重合规”的复合型领军人才。其适考人群覆盖面广，主要聚焦于以下四大核心群体：
1. 政企高管与数字化转型负责人
企业决策层：包括董事长、总经理、首席数据官(CDO)、首席信息官(CIO)、首席技术官(CTO)等。他们需要制定整体战略和技术发展方向，通过研修提升数据资产规划、治理与价值挖掘能力，引领企业的数字化转型。
政府及事业单位干部：各地方数字政务体系（如发改委、工信厅、财政局、大数据局、网信办等部门）的中高级干部，以及国有企事业单位的核心管理人员。他们需掌握公共数据授权运营、新基建投融资等前沿热点，以推动区域数字经济高质量发展。
2. 数据管理与技术骨干
技术与架构专家：数据治理负责人、数据架构师、数据工程师、数据分析师、AI从业者及数据安全专家等。他们作为直接执行者，可通过系统学习解决企业数据孤岛、质量低下等痛点，实现从纯技术人员向管理层的跃迁。
业务与信息化接口人：企业数字化转型负责人、业务部门数据接口人、IT主管等。他们作为业务与技术的桥梁，需掌握数据驱动业务发展的方法论，提升跨部门协同能力。
3. 跨界精英与专业服务机构人员
财务/风控/合规中高层：财务总监、风控及合规管理者等。研修可帮助他们打通财务与数据的壁垒，掌握数据资源成本核算、资产评估及入表融资流程，满足企业合规刚需。
第三方服务机构代表：会计师事务所、律师事务所、资产评估机构的高级合伙人及相关专业人员。他们需要了解企业的数据管理和应用情况，以便提供更精准的数据确权、审计和评估咨询服务。
4. 转型储备人才与潜力从业者
传统行业高管与高校教师：有意提前布局高薪赛道、进行职业转型的传统行业高管或相关专业学者。
有志投身数据产业的青年人才：希望进入数据要素领域、寻求职业突破的专业人士。
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第三十一节：数据资产合规入表与运用管理
第三十二节：数据资本化与数据资产RWA
第三十三节：从数字法制视角解析高质量数据集等关键举措
第三十四节：数据资产化与资本化实践
第三十五节：AI时代的数据要素一算力·数据和AI
第三十六节：公共数据授权运营与高质量数据集建设
第三十七节：数据资产合规管理与资本化路径
第三十八节：数据资源资产化与入表实务
第三十九节：数据新基建投融资顶层设计及风险防范专题案例
第四十节：数据资产安全的法律合规专题及实操案例
第四十一节：企业数据资产化推进的困境与突破
第四十二节：数据价值的转换思考
第四十三节：数据资产化从 0到1:国内首例畜牧业资产化案例解析
第四十四节:数据资源资产化与入表实务
第四十五节:数据资本化:从战略思维到创新实践