2026年11月2日 | 第32期
来源：科智咨询《中国词元工厂发展白皮书（2026）》、中国信息通信研究院、国家数据局、正泰智算、东方证券、智慧城市行业分析
全国已有21个超大型智算项目，投资总额2824.5亿元。国家数据局的数据是，截至今年6月，全国在用智算中心超过500个，在建及规划项目还有近400个。
但建起来和跑起来是两件事。八个被行业反复引用的代表性词元工厂，投产的只有两个。今年6月，北京壹号才作为国内第一家真正投产运行的词元工厂对外供词元；常州一座年产60万亿词元的绿电直连工厂，要到12月底才建成点亮。已经建成的万卡级集群，上架率普遍超过七成，服务器利用率却只有25%到40%。机柜摆进去了，卡也上架了，真正在跑的业务还是少数。
这不能怪建设节奏。近两年新上的项目普遍采用“带订单批项目”的方式，从审批源头就要求先有落地客户；国家在窗口指导上也一直压着节奏。落差不在建设，在分工——问题不是“该不该建”，而是“建完之后怎么形成产业”。
2026年3月，国家数据局把Token的中文名定为“词元”。同月，国内日均词元调用量突破140万亿；到6月，这个数字超过500万亿，比2024年初的约1000亿增长数千倍。到10月，中国模型的词元消耗量已占全球54.1%，美国占41.5%，周调用量已连续十八周以上居全球第一。
两组事实放在一起，构成了理解词元经济的起点：需求侧的增长是真实的，供给侧的投资也是真实的，两者之间没有完全接上。原因不在资本不够、不在电不够，而在于这条产业链的分段方式变了——原来的“硬件—软件—服务”三段，正在被重排成五段，中间多出来的那一段，恰好是所有人都不熟悉的一段。
一、一个产业能不能成为产业，先看有没有统一计量
计量单位的历史，比大多数人想象的更重要。蒲式耳标准化之后，小麦才有了远期合约；石油的“桶”在1866年统一，石油才从地方性矿物变成可以对冲的全球资产；千瓦时让电力有了计价尺度，电力交易市场才随之成立。这几个单位计量的都是能还原为物理过程的东西——物质、容积、能量。
词元不一样。它计量的是机器处理智力任务的产出量——理解一句话、生成一段代码、做出一个判断。这些过去只有人脑能完成的活动，第一次有了可精确计量、可执行价格的单位。
更特殊的地方在于，词元是第一个同时出现在两张表上的计量单位。在供给端它是成本：造一个词元要消耗电力、芯片时间和工艺能力。在需求端它是用量和价值：客户为它付多少钱，它办成了什么事。同一个词，一头是花出去的，一头是挣回来的。
这带来一个结构性问题：词元消耗量增长，既可能是市场在扩大，也可能是成本在失控。同一个指标，两种完全相反的解读。这不是理解不到位，是这个词本身的结构决定的。它意味着，词元经济的统计口径必须成对设计——只看调用量会误判，必须同时看有效产出和单位成本。
再往深一层。传统经济学分析供需有一个隐含前提：生产端的特征和消费端的价值是耦合的，好小麦自然卖好价。词元把这个前提拆开了。生产端可以统一计量、统一比价，消费端交付的却是高度非标准的智力成果。同一个模型、同一个接口，换一条指令就能从闲聊天气切换到审阅一份并购合同，边际成本几乎为零，价值却差几个数量级。
所以计量单位的出现，不是一个技术细节。它是一个产业从“项目”变成“行业”的分水岭。定名“词元”的实质不是翻译，是让它能进统计、进合同、进结算——能进这三样，才谈得上交易、才谈得上定价、才谈得上金融化。
现实含义是：衡量一个地方有没有条件进入词元经济，第一件事不是看电价多少、卡有多少，而是看有没有人能把词元算清楚。算不清成本就定不了价，定不了价就进不了合同，进不了合同就永远停在项目层面。这是全部判断的前提。
二、规模与结构：这个产业已经长成什么样
先看总量。全球九大云服务商的资本支出合计约8300亿美元，我国智能算力规模达到2185 EFLOPS。国内单一产品的量级已经很大：豆包的日均词元调用量达到180万亿。
在算力硬件、模型能力这些指标上，中国还在追赶；但在词元消耗这个指标上，中国已经是全球第一。应用侧的规模优势是真实的，不是宣传口径。
但结构上有一个数字更值得注意：编程场景占了词元消耗的67.6%。
接近七成的消耗集中在代码生成与调试。这意味着当前词元需求高度依赖单一场景。优势是需求真实、付费意愿强、单位价值高；风险是这一块的波动会直接传导到整条链的利用率。
这一点对判断地方需求尤其重要。一个地方如果没有软件业基础，也没有承接代码类推理的条件，“本地有真实需求”这一条要先打问号。四川有软件业规模，但编程类需求集中在少数头部企业，能不能接住要看推理量有没有留在本地。
再看投资端。21个项目的平均单体投资超过130亿元，行业事实上的规模门槛是100兆瓦，低于这个量级，固定成本很难摊薄。这个门槛解释了一件事：规模不是偏好，是活下来的前提。
产能和服务的区别在于，产能是按PUE和卡数计量的，服务是按有效词元和客户复购计量的。前者靠投资完成，后者靠运营完成。这两件事之间没有自动转换的通道，中间隔着的正是词元这一段。
三、产业结构：从三段变成五段
原来的数字产业，大致分三段：硬件设备、软件开发、信息服务。词元经济把它重排成五段：能源、算力、模型、词元、场景。
多出来的这一段，是“词元”本身——它的生产与流通。这一段承接上游产能，向下游输出可计价的服务，是整个链条的中枢。它既不是纯粹的算力批发，也不是纯粹的应用开发，而是把两者接起来的转换层。
五段的核心指标各不相同，这是判断一个地方适合做哪一段的基础。能源段看度电成本和绿电占比，由资源禀赋决定；算力段看每瓦词元数，由芯片与系统效率决定；模型段看单位词元成本和能力边界，由算法与数据决定；词元段看有效产出率和结算能力，由运营与计量决定；场景段看任务完成度和付费意愿，由行业积累决定。
前四个环节还可以再拆细。供给端是五类——能源、芯片、服务器、网络与存储、模型；运营端是四层——基础设施、算力调度、模型服务、应用使能。这个四层划分有用，因为它把“钱能买到的”和“能力才能建起来的”分开了。
建设主体也分三类，各自对应不同起点。存量算力升级型，手里有机房、电力、运维体系，缺的是模型部署和精细化运营能力，代表是运营商和一批第三方数据中心。模型服务延伸型，手里有模型和客户，缺的是异构适配和精细计费，代表是云厂商和模型公司。区域智能供给型，政府统筹、企业建设运营，服务本地生态，代表是北京壹号词元工厂。
三类主体没有优劣，只有匹配。手里有什么，决定该走哪条路。真正需要警惕的是第四种情况：手里什么都没有，却按第一类的思路去建。
四、新长出的行当：四组新分工
老的算力中心只需要三拨人：土建、机电、运维。词元工厂长出来的是一整套新分工。按环节归四组，这四组的资产属性完全不同，这个差别会直接影响地方的选择。
第一组在生产侧，任务是把电和芯片变成可交付的智能。这里面有四个新行当。模型与芯片适配，把主流模型跑在国产算力上，算子适配率过80%是一条分水岭——适配不到位，有效吞吐掉到一半以下，回收期从3.8年拉到六年以上。推理性能调优，做缓存、批处理、量化、投机解码，一个直观的数是缓存命中与未命中的成本相差约50倍，输入侧的成本结构已经被重写。能效管理，管PUE、液冷、每瓦词元数，因为能源消耗与算力损耗合计约占七成成本。词元质量评测，这是全新职业，测的不是快慢，是有效产出率——行业报出的日产词元数多为实验室离线峰值，实际可售的往往只有五到七成。
第二组在流通侧，任务是把智能变成可交易的服务。中转聚合做统一接口、智能路由、跨模型比价，本质是批发商。计量与结算负责怎么计、怎么对账、怎么清分、怎么开票，这是所有交易的前置条件——没有电表，电力交易无从谈起。算力与词元交易是一个还没成形但已在酝酿的岗位，国际上已有机构在推标准化算力期货，一旦成真，会像电力交易员一样成为专门职业。
第三组在应用侧，任务是把词元变成结果。工作流架构负责把业务流程拆成可被模型执行的步骤，决定哪一步用贵模型、哪一步用便宜模型。知识工程负责把行业经验做成模型能调用的上下文、知识库、数据集，这是整条链的原材料环节，也是最依赖行业积累、最不依赖电价的环节。智能体交付做数字员工的岗前培训和上岗陪跑。AI成本管理是一个过去不存在的决策门类：同一件事，买词元划算还是雇人划算。
第四组在标准与合规侧，任务是把新业态的规则问题做成可交付的专业服务。第三方计量与审计，因为口径混乱是行业公开痛点，需要有人出这份质检报告。绿电与碳核算，零碳词元要有人认、有人证，否则只是宣传语，这是一块正在形成的认证服务市场。跨境合规，数据出境、税收归属、安全责任涉及多国规则衔接，现实解法是“来数加工、原始数据不出专区、仅输出词元出境”，这类方案的设计与执行本身就是一个专业服务门类。
这四组的资产属性差别很大。生产侧是重资产，拼电价、拼规模、拼能耗指标。流通侧是轻资产，拼技术，但随时面临上游自建渠道、下游大客户直连的双重去中介化。应用侧和标准合规侧也是轻资产，拼的却是人才、场景和标准话语权，毛利最高、最难被替代。
由此得出一条基本结论：要不要建厂，和能不能在这条链上占到位置，是两个不同的问题。前者是投资决策，看资本和指标；后者是产业布局决策，看人和标准。用同一套标准衡量，两边都会判断错。
五、价值分布：两头高，中间薄
这条链上的利润分布并不均匀。上游在集中。行业已经形成一个判断：利润越来越集中在上游。这和投资数据是一致的——资本开支的大头在芯片、服务器、能源配套，这些环节议价能力最强。
中游在受压。中转与聚合平台面临双重挤压：上游模型厂商会自建渠道，下游大客户会绕开平台直连。中间商的价值取决于信息不对称和切换成本，这两样都在下降。
下游在分化。能按结果收费的做出利润，只做项目制的做不出利润。一个判断标准很直接：项目制只是合同外壳，能不能从“每单重做”变成“每单沉淀”，才是估值的分水岭。
标准与合规环节是空白处，毛利高，但门槛不在资本，在资质与公信力。这一块现在少有人做，因为行业还没到需要它的阶段；一旦交易规模上来、金融化启动，它会变成刚需。
所以这是一个两头高、中间薄的利润结构。想进入，要么往上游走，要么往标准和场景走，中间那一段最难站稳。
六、对四川经济形态意味着什么
先说现有结构。四川的电子信息制造有基础，软件与信息服务有规模，天府数据中心集群是国家枢纽节点。雅安、甘孜的清洁能源让电价和PUE在全国范围内有明显优势，成都智算中心已建成，本地有通过备案的多模态大模型和国产化算力适配能力，四川数据集团在数据要素侧有积累。短板同样清楚：缺头部模型厂商，本地推理需求规模有限，规模化产能尚未形成。
第一个变化，是算力从成本中心变成生产环节。过去建机房是配套，是花钱的；现在电力和算力第一次可以直接转化为可交易的产品。对四川这类能源富集省份，这意味着电力富集不再只是招商引资的筹码，而可以变成直接产出的商品。
第二个变化，是产业链上多了一批不靠电价的环节。适配、调优、评测、知识工程、计量、合规，这六类环节的选址逻辑跟电价无关，跟人才密度和行业积累有关。对一个电价有优势、但规模不占优的地方来说，这批环节是新增的可选项。
第三个变化，是区域分工可能改写。西部过去在数字产业里的角色是承载机房，处在价值链的配套位置；如果词元生产成立，西部的角色可以变成生产词元，东部转向消费词元并定义标准。这个分工能不能成立，取决于两个还没定的事：传输成本决定西部产的词元能不能卖到东部，结算规则决定跨区域调用怎么计价、税怎么分。
三个变化合起来，指向一个判断：四川的产业版图上多了一个可以布局的层。但入口未必在最重的那一段——那一段拼的是超大规模投资和能耗指标，更适合手里已有存量基础的主体。
点评
2824.5亿元已经投下去了，但真正跑起来的业务还是少数。这些数字放在一起，说明词元经济现在最缺的不是资本，是把产能变成服务的能力。
对地方来说，真正的分岔不在“要不要进”，在“进去以后站在哪一段”。这条链已经从三段变五段，多出来的那一段既是价值创造的中枢，也是利润重新分配的地方。而上游集中、中游受压、下游分化的格局，意味着站位比规模更重要。
四川在这条链上的位置需要分开看：拼规模不是强项，拼人才、场景和标准，有牌可打。方向在结构里已经能看出来。
编者按 成都未来数字科技研究院系省发展改革委（省数据局）数字经济"1+1+N"研究机制重要合作单位。在省发展改革委数字经济相关处室指导下，数科院协调相关研究力量，每个工作日精选当日数字经济、智能经济领域的重大政策与行业标志性事件，一事一报、要点直达，研究分析数字经济领域新业态、新模式、新赛道，呈现数智社会发展新样态。