文｜南都记者 李玲
2026 年上半年，Token（词元）成为产业核心热词。行业正从单纯追求消耗量排名回归至落地价值评估，各类“词元工厂”形态应运而生，多地政府加速出台专项政策，开启词元经济制度的探索实践。
8 月 28 日至 30 日，2026 中国国际大数据产业博览会在贵阳举行，主题为“词元——数据要素价值释放新路径”。国家数据局局长刘烈宏指出，词元打通了“数据—模型—算力”的价值传导链路，已成为智能经济时代的基础计量单位与价值锚点。
当词元成为价值标尺，AI 服务转变为可计量、可定价、可交易的资源，重构了产业链价值分配逻辑。针对词元如何赋能数据变现、计费规则及产业发展路径等热点，本文进行深入解析。
词元如何赋能数据变现？
破解资产化困境，确立智能价值单元
腾讯副总裁司晓在数博会上分享案例显示，一名文科研究员日均词元消耗量达 2.8 亿，峰值超 17 亿。这种爆发式增长主要源于机器端智能体（Agent）对长程任务的持续调用。数据显示，截至 2026 年 6 月，我国日均词元调用量突破 500 万亿，两年间增长上千倍。
今年 3 月，国家数据局正式将"Token"中文译名定为“词元”。赛智研究院院长赵刚指出，若数据是原材料，词元则是经算力与算法加工后的智能单元，如同互联网时代的流量，是智能经济的价值兑现单元，可像电力一样被计量、交易和管理。
中国科学院大学经管学院院长洪永淼认为，数据长期面临确权难、定价难、交易难等资产化困境。词元将认知能力转化为可计量的基本单元，反映了数据、大模型与算力的综合贡献，把数据存量转化为服务流量，从而破解市场化难题。他建议加快构建以词元为核心的统计指标体系，夯实智能经济发展的制度基础。
怎么算好词元这笔账？
摒弃规模狂热，亟待透明计费规则
上半年，行业曾盛行"Token Maxxing"（词元最大化）竞赛，导致部分企业为刷榜而浪费算力。随着理性回归，企业开始关注投入产出比，从单一追求规模转向综合考量业务成效与成本控制。国家数据发展研究院王威表示，不同场景下同等词元的业务效果差异显著，管理重心应转向实际应用成效。
除用量外，价格透明度亦是关键痛点。赵刚指出，虽然单价公开，但不同模型处理同一任务的实际消耗与产出质量存在差异。数据宝储思远分析，分词器（tokenizer）机制不同是导致消耗量差异的主因：同一段文本在不同模型中可能被合并或拆分，导致计数不一。此外，智能体底层多模型调用的计费逻辑复杂，用户难以感知实际消耗。
目前行业尚未形成统一的评判标准。刘烈宏强调，同等数量词元受模型能力、数据质量等因素影响，实际价值差异显著，需深入研究有效词元的价值衡量与评估机制。
如何推动词元经济发展？
依托高质量数据集与场景牵引
词元经济催生了“词元工厂”新业态。软通智算周珩比喻称，传统 AI 应用部署如“买菜做饭”，成本高周期长；词元工厂则似“中央厨房”，封装算力、模型与数据，按需交付标准化服务。刘烈宏指出，词元工厂建设应因地制宜，避免盲目跟风，形态涵盖智算集群底座、推理优化服务及行业数据聚合分发等。
应用场景方面，当前以编程和音视频为主，实体经济渗透不足。王威建议探索效果付费、增值订阅等模式，降低中小企业门槛，并拓展制造、金融、医疗等典型场景。同时，高质量数据供给仍是瓶颈，具身智能等领域的专业数据集稀缺且碎片化，亟需加强供给以提升模型能力。
安全与发展并重。刘烈宏提出，生产流通环节需规范数据来源合法性，防范版权纠纷与数据投毒；消费环节要打击虚假流量与劣质服务，建立科学的质量评价框架。
地方布局正在加速。广东印发全国首份省级词元经济专项政策；北京亦庄规划建设“万卡级词元工厂”；扬州推出 Token 券补贴。这些实践将为我国词元经济制度建设提供重要样本。随着规则完善与场景丰富，词元将从技术概念转化为驱动千行百业发展的核心价值标尺。