产业规模呈指数级爆发，成为信息消费核心增长极。人工智能正加速从生成式交互向复杂自主任务模式演进，词元作为大模型信息处理与商业计价的基础单元，正逐步成为人工智能时代的新型数字生产要素，词元经济成为数字经济增长的重要组成部分。据国家数据局的监测，我国日均词元调用量从2024年初的约1000亿激增至2026年3月的140万亿，26个月增长1400倍；相比2025年底的100万亿，三个月增幅超40%。OpenRouter数据显示，在9月7日至9月13日的一周内，我国大模型的周调用量占全球总调用量接近50%，已连续二十周超过美国，稳居全球首位。复杂推理、多步工具调用类AI应用快速普及，是拉动词元需求扩张的核心动因，这类任务会带来词元消耗的乘数效应。摩根大通预测，2025‑2030年我国词元消耗量年复合增长率将达到330%，五年规模有望增长400倍。
全链条产业生态初步构建，多元主体协同发展格局雏形显现。我国词元经济已由单点技术突破迈入全链条生态培育阶段，初步形成上游算力支撑、中游模型与词元服务、下游智能体及行业应用的产业基本框架。上游算力支撑能力显著增强，全国一体化算力网络加快建设，截至2026年6月底，全国在用标准机架达1556万架，在用智能算力规模达2185EFLOPS（FP16），存力规模突破2000EB，围绕算力枢纽已建成超70条算力大通道，为词元经济爆发筑牢硬件底座。中游服务体系日趋完善，头部大模型厂商开放词元API接口，第三方词元交易、优化、调度服务商快速涌现，产业服务能力持续提升；三大电信运营商全面布局词元经营，从卖带宽向卖算力、模型与智能服务战略跃迁：中国电信率先提出词元经营战略，中国移动将算力服务作为核心增长极，中国联通构建了“智能体+词元+算力智联网”的经营模式。下游应用场景持续拓展，工业、政务、金融、医疗等重点领域AI应用加速规模化落地，产业生态的协同效应和规模效应正逐步显现。
企业级词元应用模式日趋成熟，商业化路径逐步清晰。词元作为人工智能时代的基础计价单位，其商业模式已得到市场广泛验证，类比工业时代电费、信息时代流量费的词元费，正成为数字经济新的通用价值尺度。从应用场景看，企业对词元的调用已从早期单一的文本生成，扩展至多模态理解、逻辑推理、工具调用与代码生成等复杂任务，各类自动化AI应用成为企业端词元消耗的主要载体。从计费模式看，API按量计费成为主流，各厂商在此基础上探索阶梯定价、推理与非推理差异化定价等灵活策略，部分平台进一步推出包月套餐、预付费资源包等多元化计费方式，词元计价体系逐步向可预测、可比较、可优化方向演进。从消费主体看，头部互联网企业与人工智能独角兽以词元消耗量驱动核心业务运转；海量中小企业则通过按需调用实现轻量化应用部署，大幅降低智能化转型门槛。词元消费量正加速成为衡量企业人工智能应用深度与数字化水平的核心指标。
计费标准体系建设存在全局性空白。一是缺乏统一的词元计量规范。国家尚未发布中文词元计量技术规范，各厂商使用自研分词算法与统计规则，同一中文文本在不同平台词元计数最大差异超30%，“元/百万词元”标价难以横向比对，产业统计、市场交易定价缺少统一技术标尺。二是缺乏统一的词元定价基准。行业未建立词元消耗同算力投入、模型性能、服务质量挂钩的标准化折算模型，定价缺少科学支撑。2026年行业出现集中调价，部分产品最高涨幅达463%，部分厂商多次调价，成本构成、调价依据透明度不足；对比电信流量“元/GB”统一标准，词元领域尚未形成公认价值参照。三是缺乏统一的消费监管框架。与电信资费实行政府指导价和备案管理不同，词元定价目前完全由市场自主决定，价格异常波动缺乏预警和调控手段，第三方调解和行政监管缺乏技术依据和制度抓手。统一套餐体系、消费明细查询和争议处理机制亟待建立，市场主体知情权和公平交易权保障亟须制度支撑。
产业运行成本管控存在普遍性难题。一是词元利用效率提升存在瓶颈。词元运算的算力消耗占大模型总算力消耗的92%，当前通用模型无效推理、冗余分词占比偏高，无效词元消耗量大，单位算力投入有效产出不足，成本与价值匹配度偏低，直接推高智能体商用落地的词元使用成本。二是算力资源优化配置存在结构性矛盾。全国推理算力布局不均衡，长三角、珠三角等东部数字产业集聚区域承载了全国60%以上的算力需求，但本地电力供给对外依存度高，电力成本已占智算中心运营成本的50-70%，推高本地算力采购价格；西部风光绿电资源富集，智算资源闲置、利用率不足，跨区域调度体系不完善，额外增加词元服务的算力成本与时延损耗。三是高端算力供给存在缺口。面向高并发、长链路任务的高端推理算力供给跟不上词元调用量爆发式增长，受芯片产能、交付周期约束，供需矛盾突出。据监测，2026年一季度国内AI算力需求同比暴涨417%，而同期智能算力供给增速仅为128%，行业整体高端算力缺口长期维持在28-58%的高位区间，供需失衡直接推高高端算力租赁市场价格，国内头部云厂商相继上调AI算力及大模型API产品价格，阿里云算力卡产品涨幅5-34%，百度智能云相关AI服务上调5-30%，部分大模型接口最高涨幅超460%。
配套支撑建设存在系统性短板。一是复合型专业人才供给缺口较大。词元经济横跨大模型研发、算力调度、计量合规多领域，且技术、统计、治理复合能力的人才储备不足。高校与行业实训培养体系尚未同步跟进，企业既懂大模型推理优化、又熟悉词元计量规则的实操人才紧缺，制约技术迭代与行业规范化运营。二是安全治理配套建设相对滞后。面向词元流转场景的数据安全、风险检测、合规认证制度尚不健全，针对复杂AI应用的数据泄露、越权调用等风险的监测处置工具不足。全链条风险评估、安全检测的公共能力缺失，市场主体安全合规整改成本高，难以适配产业高速发展节奏。三是市场词元付费消费意识薄弱。市场对词元作为新型数字要素的价值认知不足，终端用户付费转化难度较大，部分用户习惯于免费AI服务模式，尚未建立按词元消耗付费的消费习惯，制约词元商业模式向终端市场进一步渗透拓展。据腾讯研究院调研，95.6%的受访者在最近3个月内使用过AI大模型，但用户付费占比仅9.8%，超九成用户仍习惯于免费使用模式。
健全计费标准体系。一是加快编制发布中文词元计量国家标准，统一中英文分词口径、统计计量规则与图文音视频多模态任务折算标准，细化不同模型、不同推理场景的计量操作规范，配套开发计量校验工具。二是建立词元定价引导与调价备案机制，明确企业成本核算披露清单、调价提前公示时限，动态跟踪词元价格波动，引导市场形成合理价格预期。三是参照电信资费监管模式搭建消费监管框架，引入第三方独立计量认证机构，建立词元消费明细查询、账单核验机制，畅通消费投诉渠道，完善消费争议调解处置路径。
统筹产业降本增效。一是加大国家科技研发支持力度，布局词元能效提升、模型推理优化等核心技术攻关，推动垂直领域轻量化模型研发应用。二是依托全国一体化算力网络建设，完善跨区域算力调度机制，推动东部产业需求与西部绿电资源、富余算力高效对接，优化算力要素空间配置。三是适度超前布局高端推理算力设施，释放国产算力产能。强化算力租赁市场监测，引导市场合理定价，规范大模型API调价行为，压降企业算力采购与词元使用支出。
夯实产业配套支撑。一是优化高校人工智能相关学科设置，增设算力调度、词元计量合规等交叉课程，推动产学研共建实训平台，开展定向人才培养。二是完善词元流转场景安全与合规认证制度，搭建公共安全检测评估平台，面向市场主体提供低成本合规检测服务。三是开展词元新型数字要素科普宣传，引导企业推出分层分级产品，兼顾普惠免费与高阶付费服务，优化终端产品体验，拓展词元消费端商业模式。
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来源 | 赛迪智库
编辑 | 办公室
