智能经济背景下中国词元出海的机遇、挑战和推进路径

智能经济加速发展的背景下，中国词元出海的现实机遇并非来自单一环节优势，而是全球智能服务需求扩张、规模化供给能力提升与开源生态拓展共同作用形成的综合性比较优势。需求扩张拓展了市场空间，规模化供给增强了竞争基础，开源生态则推动了词元服务向更多应用场景延伸。

(一) 全球智能服务需求扩张为词元出海提供市场空间

海外智能服务需求的扩张，正在成为词元消费增长的重要外部条件。当前，生成式人工智能正由早期试验性应用加快转向更大范围的常态化使用。微软数据显示，2025 年下半年全球生成式人工智能工具采用率已达到全球人口的 16.3%，高于上半年的 15.1%。谷歌 (Google) 数据显示，其平台每月处理的词元规模已由两年前的 9.7 万亿增至 2026 年的 3.2 千万亿以上，同比增长约 7 倍，其模型 API 目前每分钟处理约 190 亿个词元。上述变化表明，生成式人工智能正逐步走向更广范围的持续使用，相关服务需求正成为词元消耗扩大的重要来源。

企业端应用的增长进一步强化了这一趋势。斯坦福大学《AI Index Report 2026》指出，2025 年企业在至少一项业务职能中使用人工智能的比例已由 2024 年的 78% 升至 88%，其中 79% 的受访者表示所在企业已在至少一项业务职能中常态化使用生成式人工智能，高于 2024 年的 71%。同时，人工智能在知识管理、软件工程、信息技术以及市场营销与销售等领域的渗透率相对较高，这些领域普遍具有信息处理密集、任务调用频繁和服务可标准化等特征，更容易形成稳定的词元消费场景。欧盟统计局数据也显示，2025 年欧盟 10 人以上企业中已有 20% 使用人工智能技术开展经营活动，较 2024 年的 13.5% 明显提高。亚洲地区企业端智能服务需求也在逐步扩大。2026 年普华永道关于亚太地区的调查显示，65% 的首席执行官 (CEO) 预计生成式人工智能将显著提升员工和管理者效率，但同时也有 41% 的 CEO 承认过去 12 个月其所在企业尚未在公司范围内采用生成式人工智能，表明其相关智能服务仍具有较大的市场拓展空间。

随着全球智能服务需求持续增长，海外市场对高性能芯片、算力资源和数据中心容量的需求同步上升，但人工智能服务供给趋紧的现象开始显现。部分模型研发企业和科技公司内部已经开始实行算力配给限制，反映出海外智能服务需求持续增长与供给能力相对不足并存，为中国词元出海提供了较为有利的外部市场条件。

(二) 规模化供给能力为词元出海奠定竞争优势基础

从国际市场表现看，中国模型已在全球词元服务市场形成较为明显的低价特征，其背后反映的是中国智能服务体系在资源组织、模型优化、工程化交付和平台化供给等方面形成的规模化供给能力。

词元出海的成本优势主要体现为底层资源的组织能力。大语言模型推理本质上是高强度算力持续运转的过程，每一个词元的生成，背后都对应着服务器负载的电力消耗。随着全球人工智能服务由训练驱动逐步转向推理驱动，电力和算力在词元成本结构中的重要性不断上升。中国在发电装机规模、清洁能源供给、特高压输电网络和智算中心布局等方面形成了较强基础，使电力资源能够较高效率地转化为算力供给能力。截至 2025 年底，全国累计发电装机容量 38.9 亿千瓦，其中，风电光伏累计装机首次超过 18 亿千瓦，占比达 47.3%。在输电方面实现了西部清洁能源向东部数据中心的远距离高效输送。在算力设施方面，我国已建成万卡智算集群 42 个，智能算力规模超过 1590 百亿亿次浮点运算每秒 (EFLOPS)，位居全球前列。由此形成的算电协同优势，使中国能够以较低成本支撑大规模模型推理，为词元服务的价格竞争优势提供基础。

词元出海最终是以智能服务形态进入海外市场，其成本还取决于模型推理效率、平台调度能力和工程化交付水平。相同资源条件下，不同模型在架构设计、参数效率、推理链长度和任务适配能力上的差异，会直接影响完成同类服务所需消耗的词元数量和算力强度。云端调度、负载均衡、请求分发和资源配置效率，则会影响服务吞吐、响应速度和算力资源利用率，并进而影响单位词元调用成本。API 封装、系统维护和场景适配等工程化能力，进一步关系到模型能力能否被稳定组织为可持续交付的服务。近年来，国产大模型在性能持续提升的同时，词元定价整体保持在较低区间，模型价格仅为 OpenAI、Anthropic 等旗舰模型的 10%~30%，而性能差距却在不断缩小。可见，中国模型在海外市场上的性价比优势，已经不再只是资源成本较低的直接反映，而是在资源供给能力、模型优化能力以及服务效率提升共同作用下形成的综合优势。

(三) 开源生态扩展为词元出海拓展场景落地空间

词元出海不仅是模型能力的跨境输出，也是智能服务进入具体应用场景并形成持续调用的过程。模型只有进入搜索、客服、办公协同、教育辅导、行业助手等具体场景，词元调用才会由潜在需求转化为现实应用。2026 年政府工作报告提出，“支持人工智能开源社区建设、促进开源生态繁荣”，这为中国大模型以更开放方式进入海外市场提供了政策支持。相较于封闭模型主要依赖单一接口直接输出服务，开源模型更容易通过开发者参与和二次开发进入不同应用环境，从而为词元服务在海外市场中的场景落地创造条件。

一方面，开源生态拓展了词元调用发生的场景边界。模型权重、技术文档和部署方法的开放，使海外开发者能够围绕本地需求开展二次开发与场景改造，从而提高模型进入不同应用环境的可能性。以 DeepSeek-R1 为例，其开源属性使非洲开发者能够下载、修改并微调模型，以适配斯瓦希里语、豪萨语、阿姆哈拉语等本地语言，并围绕金融、医疗、教育和治理等具体需求开展应用开发。对词元出海来说，这一过程的重要性在于模型经过本地化改造后能够真正进入具体业务流程，使词元调用由通用问答式试用转向围绕真实任务持续展开。另一方面，开源生态增强了词元调用向持续交易转化的能力。开源模型通过免费开放和低门槛接入，能够先行吸引开发者和企业用户进入模型生态，并在试用、部署和应用开发过程中形成稳定的使用基础。阿里云持续向开源社区发布通义千问 (Qwen) 系列模型及开发资源，同时又通过应用程序接口平台和模型服务平台提供在线调用服务。开发者和企业用户可以先基于开源模型完成测试、适配和应用构建，后续再转向官方 API 获取更高稳定性和持续运维支持。由此，开源带来的技术扩散得以进一步转化为持续的 API 调用，模型服务也相应进入以词元为重要计量尺度的持续调用与结算过程。可见，开源生态为中国词元出海拓展场景边界、培育稳定调用并形成持续交易提供了现实条件。

尽管中国词元出海已迎来需求扩张、供给提升和生态拓展带来的发展机遇，但这些有利条件尚未充分转化为稳定的国际竞争优势。词元出海由技术调用增长迈向高质量供给、持续交易和价值跃升，仍受到多重因素制约。这些问题相互交织，共同影响词元服务的国际扩展能力和价值实现水平。

(一) 高质量供给能力存在系统瓶颈与渠道短板

词元出海的供给能力建立在硬件性能、算法效率与系统协同共同释放效能的基础之上。当前，中国在算电协同、智算中心布局和模型工程化方面已形成一定基础，这为词元服务供给提供了支撑。但这些优势主要体现在资源组织和成本控制层面，尚未完全转化为高质量供给能力。

首先，词元服务的高质量供给依赖高性能 AI 芯片、高带宽存储器、先进封装、数据中心基础设施以及软件工具链的协同支撑。当前，中国在算电协同、智算中心布局和模型工程化方面已形成一定基础，能够支撑较大规模词元生成和调用，这构成了词元出海的现实供给优势。但面向海外市场的词元服务，还需在长上下文推理、多模态生成、智能体任务执行和高并发 API 调用条件下保持低时延、高稳定性和持续迭代能力，而这对底层系统供给能力提出了更高要求。有研究指出，人工智能供给约束已不再主要集中于逻辑芯片制造，而更多体现为高带宽存储器和先进封装等系统环节的瓶颈。由此，中国词元出海面临的技术问题在于现有规模化供给优势能否进一步转化为高质量、稳定性和持续性更强的服务供给能力。

其次，词元出海并不是简单地将智算中心能力向海外开放，而是要将电力、算力、算法、模型和工程化运维组织为可持续调用、可稳定计量、可规模交付的智能服务。人工智能技术体系横跨芯片、算法框架、算子库和工程优化等多个层面，任何一环衔接不畅，都会影响算力资源向词元服务的转化效率。尤其在智能体应用场景下，一次任务往往包含多轮推理、工具调用、检索增强和结果反馈，对系统调度能力和推理稳定性提出了更高要求。如果不同类型算力资源之间无法实现高效协同，或者模型部署、推理加速和资源调度能力不足，就容易造成算力闲置、资源错配和性能损耗。据有关人工智能研究院测算，我国智算中心平均算力使用率仅为 30%。这说明，现有底层资源优势能否有效转化为面向复杂任务场景的稳定推理能力，仍取决于系统协同效率和工程化能力的进一步提升。

最后，词元服务具有实时性、连续性和高频调用特征，海外用户对响应速度、调用稳定性、数据安全和服务可用性通常有较高要求。若在使用场景中，出现响应迟滞、调用中断或输出质量波动，就可能直接影响用户业务流程，并削弱其持续调用和稳定付费的意愿。因此，词元出海不仅要求模型本身具备可用能力，还要求服务平台具备跨境网络部署、节点调度、数据合规、故障恢复和全球运维能力。当前，中国模型进入海外市场的重要渠道之一，仍是国际 API 聚合平台和海外云服务网络。这类平台在一定程度上承担了模型分发、计费结算和流量汇聚功能，降低了中国模型触达海外开发者和企业用户的门槛，但也意味着跨境连续交付能力在相当程度上仍借助外部渠道实现。因此，如何在利用现有国际平台扩大海外触达的同时，逐步形成自主可控的跨境服务和结算能力，仍是中国词元出海需要解决的重要问题。

(二) 跨境制度规则适配不足制约词元服务扩展

与传统数据跨境流动相比，词元在技术形态和法律属性上具有更强的中间性与动态性，现有监管规则对其识别和适用仍不充分。同时，词元服务进入海外市场，需要面对不同国家和地区在数据治理、内容责任和平台义务上的差异化要求。国内合规边界尚不清晰和跨境规则衔接不足，既会抬高企业的制度成本，也会削弱词元服务的可持续交易能力，进而制约其向更广泛海外市场扩展。

一方面，词元跨境流动是否构成受监管的数据流动，现有制度在识别和适用上仍存在模糊地带。词元作为大模型处理自然语言的基本单位，通常以内嵌于输入、推理和生成过程的方式存在，并不天然呈现为边界清晰、语义完整的数据对象。单个词元一般不具备独立识别意义，但在连续生成、上下文拼接和技术解码条件下，大规模词元序列又可能重构个人信息、商业秘密或其他敏感内容。而现有数据治理规则主要围绕个人信息、重要数据或边界相对清晰的数据集展开，其适用逻辑通常建立在数据对象可识别、可分类和可单独申报的前提之上。

词元跨境流动既可能表现为用户输入与生成内容的即时传输，也可能体现为调用日志、缓存数据和上下文记忆的动态流动，难以被直接纳入现有规则所预设的数据分类逻辑。对企业而言，这意味着在开展数据分类分级、设计跨境调用架构和安排部署方案时，往往难以准确判断哪些词元流动会触发个人信息保护、数据出境审查或内容治理义务。合规识别上的模糊，不仅提高了词元出海的制度性风险，也容易使企业在高敏感、高价值场景中采取更为审慎的市场策略，从而压缩词元服务的应用范围和交易空间。

另一方面，词元服务进入不同国家和地区后，还要面对责任分配不清和规则差异所带来的制度摩擦。词元出海通常并非模型厂商直接面对终端用户的单一交易过程，而是涉及模型提供方、API 平台、云服务商、聚合平台、开发者和企业客户等多个主体共同参与。一旦出现内容违规、服务中断、数据泄露或输出失真，责任究竟应由模型提供方、平台承接方还是下游应用方承担，现实中仍缺乏清晰、稳定的制度安排。同时，不同国家和地区在数据治理、人工智能监管、消费者保护和内容审查等方面存在明显差异。这种责任不确定性和规则差异，不仅会显著抬高企业跨境运营成本，也会削弱词元服务持续复制和稳定交易的能力。

(三) 高价值转化与外部竞争加剧形成双重压力

词元出海已经具备一定的供给基础、市场需求和场景入口，但这些条件尚未充分转化为稳定收益。词元跨境调用只是价值实现的起点，真正决定收益水平的，还在于词元服务能否进一步嵌入具体业务流程，并在持续使用中沉淀为更稳定的客户关系和更高附加值的服务能力。由于词元服务具有按量调用、动态结算和替代性较强的特点，用户在不同模型和平台之间进行比较和切换的成本相对较低，调用规模扩大并不必然对应议价能力和收益能力同步提升。若企业主要停留在模型供给和推理承接环节，而对场景设计、产品集成和客户运营的介入有限，词元出海就容易形成调用增长较快、高价值转化不足的局面。底层推理只是词元服务跨境供给的基础，词元出海能否形成更高附加值，取决于其能否进入行业应用、形成解决方案并沉淀为持续服务能力。

同时，海外市场中的词元服务已经初步形成由 OpenAI、Anthropic、Google 等头部厂商主导的竞争结构，其相关模型不仅持续迭代，也已深度嵌入 API 平台、云服务和企业应用生态。Anthropic 的相关研究表明，Claude 的企业 API 使用已明显扩展至更广泛的自动化任务场景，其中 77% 的企业使用涉及自动化型使用模式，且相关应用更多集中于编程和办公管理任务。这说明，中国词元出海面对是一个头部模型占据先发位置和企业部署路径相对稳定的既有市场。在这种格局下，中国词元服务即便具备一定成本和效率优势，也难以自然转化为稳定市场份额。海外用户选择词元服务时，通常不只比较模型性能和调用价格，还会综合考虑接口兼容性、部署惯性、责任保障和长期支持能力。头部平台所掌握的流量入口、开发者生态和企业部署渠道，会进一步强化用户黏性，使后发者更容易处于被比较、被替代和被压价的位置。因此，词元出海要实现高质量发展，还需解决词元调用向高附加值收益转化不足的问题，并在国际竞争加剧的背景下增强价值捕获能力和持续运营能力。

“十五五”时期是我国培育数字贸易新动能、提升智能服务国际竞争力的重要阶段。针对上述挑战，应围绕高质量供给基础夯实、跨境规则衔接完善和高价值转化能力提升等关键环节，形成重点突出、层次清晰的推进路径，推动中国词元出海由规模扩张转向质量提升和价值跃升。

(一) 夯实高质量供给基础，提升词元服务稳定输出能力

其一，应围绕高质量词元服务供给所需的关键环节补齐底层支撑能力。一方面，聚焦高带宽存储器、先进封装、芯片互联、数据中心设施和推理软件框架等关键领域，加快专项攻关和适配验证，优先解决长上下文处理、高并发调用和复杂任务执行中暴露出的底层瓶颈，夯实词元服务高质量供给的基础。另一方面，围绕重点模型、重点平台和重点场景，建立常态化测试评估和持续优化机制，将单位词元生成效率、响应时延、并发承载能力和服务稳定性等指标纳入优化重点，推动现有规模化供给优势进一步转化为高质量、稳定性和持续性更强的跨境词元服务能力。

其二，应以系统协同和工程优化为重点，提升算力资源向词元服务转化的效率。词元出海不是单纯扩张算力规模，而是要把现有电力、算力、算法、模型和工程化运维能力组织为可持续调用、可稳定计量、可规模交付的智能服务。为此，应围绕算力调度、模型部署、推理加速和工具链完善等环节加快体系化建设。具体而言，可推动智算中心由资源堆积转向面向应用场景的精细化调度，增强中央处理器 (CPU)、图形处理器 (GPU)、神经网络处理器 (NPU) 等资源的协同配置能力，提高算力利用率和推理稳定性。同时，在智能体应用快速发展的背景下，应强化多轮推理、工具调用、检索增强和任务编排等复杂场景下的系统优化能力，使词元服务能够在更高并发、更复杂任务条件下保持稳定输出。只有把现有算力资源转化为高效率、低损耗、可持续的词元生产能力，前期形成的算电协同优势才能进一步转化为国际竞争力。

其三，应同步补齐面向海外市场的服务渠道短板。针对当前中国模型进入海外市场在相当程度上仍借助国际 API 聚合平台和海外云服务网络的现实情况，坚持借助现有渠道与培育自主能力并行推进。一方面，继续利用现有优势，推动更多中国模型接入主流国际平台，提升接口兼容性、服务稳定性和服务适配能力，借助既有平台生态提高海外触达效率。另一方面，加快建设自主可控的跨境服务体系，重点推进官方 API 平台、海外分发网络和跨境结算体系建设，并逐步完善面向重点市场的服务节点、网络优化、容灾备份、合规适配和技术支持能力，减少对外部平台的单一依赖，提升中国词元服务的独立供给和持续运营能力。

(二) 完善跨境的规则衔接，优化词元服务出海制度环境

其一，加快细化词元跨境流动的识别规则，提升国内合规边界的清晰度。在现有数据治理框架下，明确词元服务跨境调用过程中相关信息流动的认定口径，细化个人信息保护、重要数据识别以及数据出境审查等规则的适用条件。在此基础上，进一步建立面向典型应用场景的规则清单，对办公协同、跨境电商、代码辅助、教育服务和行业智能体等高频场景分别明确适用边界，减少企业逐案判断带来的不确定性。同时，应推动重点平台完善日志留痕、敏感内容识别、跨境传输审计和风险预警机制，提高词元服务跨境部署和调用的合规可操作性。

其二，健全多主体参与条件下的责任分配机制，增强词元服务跨境运行的规则稳定性。词元出海的过程涉及模型提供方、API 平台、云服务商、聚合平台、开发者和企业客户等多方主体，应围绕模型供给、平台承接、应用接入和终端使用等不同环节，明确各类主体在数据保护、内容安全、服务稳定性和事故处置中的责任边界，形成与词元服务链条相匹配的责任划分机制。特别是对于聚合平台、API 平台和下游开发者之间的责任转移和风险分担，应通过标准化合同、平台规则和行业指引等方式予以明确，减少因责任链条不清而带来的制度摩擦。

其三，加强跨境规则对接与合规服务能力建设，降低企业进入不同国家和地区的制度适配成本。词元服务进入海外市场后，面临不同国家和地区在数据治理、人工智能监管、消费者保护和内容审查等方面的差异化要求。对此，可围绕重点市场和重点行业，逐步形成更具针对性的国别规则指引、示范文本和操作规范，减少企业在不同市场重复进行制度解释和合规适配的成本。同时，可依托行业协会、平台企业和专业服务机构，提升企业面向海外市场的规则解读、风险评估和合规服务能力。在更长时期内，还应积极参与人工智能治理、数据跨境流动和平台责任等领域的国际规则协调，为中国词元服务进入更多海外市场争取更稳定的制度环境。

(三) 增强高价值转化能力，塑造词元出海差异化竞争优势

面对高价值转化不足与竞争压力叠加的现实约束，中国词元出海的推进重点，不在于单纯扩大跨境调用规模，而在于推动词元服务由一般性推理供给向高附加值服务输出延伸，并在既有国际竞争格局中形成差异化市场进入能力。

其一，推动词元服务向高附加值环节延伸，提升跨境调用的收益转化能力。可围绕跨境电商、智能客服、内容生成、软件开发、办公协同、教育培训、行业知识库等需求较为明确的应用场景，推动词元服务由单一接口调用转向任务导向的解决方案供给。模型企业、平台企业和出海应用企业可联合开发场景化词元服务方案，根据任务类型、成本要求、语言环境和响应速度，灵活组合不同模型与工具能力，并围绕知识库构建、工作流编排、效果评估和成本控制等环节完善配套能力，使海外客户购买的不只是词元调用量，而是面向具体业务问题的综合服务能力。由此，词元出海才能由一般性推理供给进一步走向高附加值服务输出。

其二，在激烈竞争格局下形成差异化市场进入路径，避免陷入同质化竞争。应优先进入头部模型渗透尚不充分、场景需求更细分、价格敏感度更高的市场和行业，特别是东南亚、中东、拉美等智能服务需求增长较快、语言环境更复杂的区域。进入方式上，应避免与头部模型陷入单一性能指标竞争，优先围绕任务完成效果、场景适配程度和部署便利性形成差异化优势，重点承接多语种交互、本地化内容生成、智能客服和轻量级流程自动化等应用需求。同时，应加强与本地云服务商、行业软件商、系统集成商和开发者社区的协同，通过接口兼容、联合适配和渠道合作，使中国词元服务嵌入既有平台和工作流，逐步扩大用户基础并提升市场留存能力。

其三，完善词元出海的专业人才配置，增强服务转化与海外交付能力。应立足区域市场开拓和细分场景应用需要，统筹优化场景开发、数据合规和客户运营等方面的人才布局。通过强化技术、产品与行业人才协同，提升词元服务嵌入业务流程、适配场景需求和形成解决方案的能力。同时，加强重点区域市场的本地化人才储备，提升多语种交互、合规适配和持续服务水平，为词元服务深耕海外市场，增强国际竞争力提供有力支撑。

作为智能经济背景下数字服务贸易发展的新现象，词元出海既体现了人工智能服务跨境供给方式的深刻变化，也反映了数字贸易竞争重心由传统产品和平台竞争向智能服务组织能力竞争的延伸。当前，中国词元出海已迎来全球智能服务需求扩张、规模化供给能力提升和开源生态拓展带来的现实机遇，但高质量供给能力存在系统瓶颈与渠道短板、跨境制度规则适配不足以及高价值转化与外部竞争加剧形成的双重压力，仍是制约其高质量发展的主要挑战。为此，既要夯实高质量供给基础，增强词元服务稳定输出和持续迭代能力，也要完善跨境规则衔接，优化词元服务出海制度环境，还要提升高价值转化能力，推动词元服务由一般性推理供给向任务导向的解决方案供给延伸。只有在供给能力、制度环境和价值转化三个层面形成协同推进机制，中国词元出海才能由规模扩张走向质量提升与效益释放，并逐步塑造我国数字服务贸易发展的新优势。