词元即国力——为什么说Token正在定义智能时代的经济底座

一、从“字节”到“词元”:度量衡的变革

每一种新技术浪潮,都会带来新的度量单位。

信息时代,我们用“字节”衡量数据的大小。网络时代,我们用“流量”计量信息的传输。进入人工智能时代,一个新的度量单位正在崛起——词元(Token)。

2026年3月,国家数据局正式将Token命名为“词元”,并将其定位为智能时代的价值锚点和连接技术供给与商业需求的“结算单位”。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上给出了一个精准的定义:词元不仅是智能时代的价值锚点,更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”,为商业模式的落地提供了可量化的可能。

这个定义的分量,不亚于当年把“电力以度核算、自来水以吨计量”写进经济体系。正如深圳行胜数字技术有限公司CEO郝放所说:“词元是信息时代和AI时代的分水岭,信息时代的度量单位是字节,AI时代的度量单位是词元。”

深圳云天励飞技术股份有限公司董事长兼CEO陈宁进一步阐释:词元是数字化的价值载体,可计量、定价、交易,是智能时代的价值锚点和连接技术供给与商业需求的结算单位。一个词元约等于0.75个英文单词,背后对应着真实的算力、电力和基础设施成本。

当每一个AI对话、每一段生成内容、每一次智能体任务都被精准地以词元计量,一个全新的经济形态就此诞生——词元经济。

二、千倍增长:一组令人震撼的数据

词元经济的崛起速度,超出了几乎所有人的预期。

来自国家数据局的数据显示,我国日均词元调用量从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿以上,两年间增长超千倍。第三方机构预测,到2030年中国AI推理词元消耗量将增长超300倍。

中国电信研究院发布的《智能体时代AI基础设施发展研究报告(2026)》给出了更具体的预测:预计2026年我国词元年消耗量将达到10亿亿,到2030年将超过3500亿亿,年复合增长率接近12倍。

把视野拉到全球。纳斯达克发布的2026年AI趋势报告显示,截至2026年6月,全球月度词元消耗量已超过30万亿,同比增长14倍。报告特别指出,推理词元在2024至2025年间几乎不存在,因为当时大部分AI算力需求仍集中在模型训练上。如今,随着模型能力进化到可以持续处理数小时甚至数天的词元,AI产业的价值主张正在从“生成式输出”转向“智能体输出”。

全球AI模型交易平台OpenRouter的数据进一步印证了这一趋势。2026年2月9日至15日这一周,中国大模型词元调用量达到4.12万亿,历史上首次超过同期美国模型的2.94万亿;此后连续多周保持领先,3月中下旬已突破7.3万亿,全球调用量前五的模型中,四席来自中国。

这组数据的意义,并不在于比较“谁多谁少”。它所标记的,是人工智能产业的基本计量单位正在发生根本性变化——从模型参数量的比拼,转向词元调用量的竞争。正如国家数据局局长刘烈宏所言,词元正在重构人工智能产业的估值体系。

三、每瓦特的词元吞吐量:新的竞争力标尺

当词元成为计量单位,一个更深刻的问题浮现出来:如何高效地生产词元?

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在2026年度开发者大会上给出了一个判断:“词元是新的大宗商品。”他进一步指出,在既定的电力和空间资源约束下,数据中心产出词元的速度、质量和成本,将直接决定科技企业能否存活。因此,每瓦特电力的词元吞吐量将替代传统的“服务器数量”“存储容量”,成为决定数据中心竞争力与营收的核心指标。

这个判断正在被产业实践验证。所谓“词元工厂”,就是以大规模算力集群为底座,整合电力、液冷、高速网络等资源,将算力转化为标准化词元服务的生产载体。在这一模式中,算力集群如同AI时代的自来水厂,工厂车间打开接口即可取用AI能力,无须自己购置昂贵的千卡集群。

词元生产的核心成本锚点,正在于电力与算力的协同效率。这恰恰为广袤的西部地区打开了新的发展窗口。西部地区拥有丰富的风、光、水等清洁能源,电力成本仅为东部的三分之一甚至更低,这是生产低成本词元的核心优势。

在江苏,这一模式已经有了具体的落地实践。无锡高新区的燧弘华创Token工厂采用“前店后厂”模式:青海基地依托绿电资源负责大规模算力生产;无锡作为总部,面向长三角制造企业完成调度、交付与本地化服务,不再对外出租服务器硬件,直接输出标准化词元服务。

无锡推出的全国首个城市级“Token超市”,集纳千问、DeepSeek、火山、阶跃星辰等数十款主流大模型,用户按实际消耗的词元数精准计费。这种从“卖算力”到“卖词元”的转变,标志着AI产业竞争正从“模型竞赛”转向“生产竞赛”——谁能低成本、大规模地生产高质量词元,谁就能掌握主动权。

四、从车间到银行:词元经济的落地场景

词元不是空中楼阁,它的价值在真实场景中兑现。

在制造业车间。在常州,中天钢铁的废钢AI判级场景已经跑通。传统废钢判级依赖人工目测,标准不一、效率低下。引入AI模型后,摄像头实时采集废钢图像,词元在云端完成推理后返回判级结果。在苏州吴江,光通信行业首家“灯塔工厂”亨通光电通过全光网络接入多个AI大模型,生产线质检图像上传与推理结果返回的端到端时延控制在10毫秒以内,日处理词元量超百万级。10毫秒,是产线不停顿的底线——超过这个阈值,流水线就得等待。

在徐州经开区,徐工汉云搭建起覆盖全球120万台工程机械的工业互联网平台,建成国内工程机械领域最大车联网数据集,推出行业首个垂直大模型。徐工汉云负责人说:“这些数据就是我们的‘油田’,而词元就是从中提炼的‘燃油’。”

在金融行业。今年以来,我国AI产业化应用迈入规模化落地新阶段,词元消耗量激增。银行等金融机构正在算力投入与价值产出之间寻找平衡点,通过精准计费模式和智能体应用降低运营成本。

在个人消费端。在深圳华强北,玩具、眼镜、乐器等普通硬件产品,加载AI智能体、有了“新大脑”后,便成为词元的消耗载体。广东汕头澄海的一家智能玩具厂商接入多模态AI交互系统后,产品上市不到半年销量超过20万台;中山一家智能家居厂商接入后实现语音控制与场景提醒,预售订单同比增长220%。

中国(深圳)综合开发研究院通证数字经济研究中心主任李恩汉指出,工厂、港口、跨境电商、金融、物流等高频场景有海量的词元调用需求。当把AI嵌入生产、运营和服务流程,把问答工具升级成真正能“跑业务”的智能体,词元就能变成实实在在的产值和税收。

五、智能体:词元经济的最大增长引擎

如果说2024—2025年是“大模型年”,那么2026年正在成为“智能体年”。

中国电信研究院的报告指出,当前人工智能正进入以智能体为主要形态的全新发展阶段,智能体让复杂的人工智能技术隐形化、普惠化,大众和企业无需掌握专业技术,借助智能体就能完成全流程的复杂任务。

智能体对词元的消耗量,远超传统聊天机器人。据高德纳咨询公司报告,一个智能体工作流每任务消耗的词元量是标准聊天机器人的5到30倍。高盛研究预测,2026年至2030年间,词元消耗量将增长24倍。更值得关注的是,2026年2月很可能成为人类词元消耗量超过AI智能体消耗量的最后一个月。此后,智能体词元消耗量增长了14倍,而人类仅增长2.8倍。

IDC预测,2026年40%的企业应用将嵌入任务型AI智能体,而这一比例在2025年还不足5%。智能体正在从“一问一答”的辅助工具进化为具备深度目标导向和任务规划能力的“数字员工”。

在产业界,MiniMax披露的数据也印证了这一趋势:2026年2月M2系列文本模型每百万词元的推理算力成本较2025年12月下降超过50%,但平均单日词元消耗量已经达到2025年12月的6倍以上,Coding Plan同期增长超过10倍。词元成本的下降并没有抑制需求,反而因为门槛降低而刺激了更大规模的使用。

这种“价格通缩+用量暴涨”的组合,正是词元经济的核心特征。

六、地区实践:从北京到广东,词元经济的中国布局

词元经济的价值释放,离不开地方层面的系统布局。

2026年9月,北京发布了首个省级词元经济专项政策——《北京市加快词元经济发展的行动方案(2026—2028年)》。方案提出打造世界级词元工厂,并预测词元经济全产业链在“十五五”期间有望突破万亿规模。

北京市经信局数字产业处处长张金瑞介绍了词元经济的产业链架构:“整个智能经济的底座,最下面是数据中心,中间是词元工厂,最上面则是各类智能体应用。”从电力到算力、从算力到词元的过程,其中“算力变词元”是北京的核心优势领域。目前国内超半数词元生产集中在北京,仅豆包一家企业的词元调用量就已突破180万亿。

在广东,全国首份省级词元经济专项政策于6月印发。扬州则成为江苏省首个推出Token券专项政策的城市,Token券按照实际发生相关费用的一定比例给予支持,同一申报主体每年度最高申领金额不超过50万元,财政支持资金每年最高不超过1000万元。汕头在征求意见稿中明确了补贴方向,提出发放“词元券”支持企业AI玩具、AI微短剧、数字员工智能体的研发、迭代、投产应用。

北京方案还首次提出建立词元质量评测体系。北京市经信局数字产业处副处长陈光明指出:“当前,词元的质量存在优劣之分,用户通过不同的渠道调用的同一个模型,生成内容的质量却存在天壤之别。”方案提出支持软件企业与第三方评测机构合作,探索建设词元测试平台,通过模型智能路由、评测咨询等增值服务形成可持续运营模式。

国研新经济研究院创始院长朱克力对词元经济的意义做了精辟概括:“过去算力、数据、模型很难标准化计价,词元把算力供给、数据价值、模型能力融合在一起,变成可以计量、可以交易的新型生产要素,既可以用来观测AI产业的真实景气程度,也为行业商业化落地开辟新路径。”

七、人才市场的范式转换:从“做AI”到“用AI”

词元经济的爆发,正在重塑人才市场的结构。

据脉脉平台数据,2026年1至7月,新经济行业新发AI岗位量同比增长789.47%。AI正在从“一个专业领域”变成“一项基础能力要求”。科锐国际联合发布的报告显示,从2024年上半年到2026年上半年,AI相关招聘职位增长约119%,在全部招聘职位中的占比从0.72%升至2.01%,接近三年前的3倍。

新的职业形态正在涌现。词元成本优化师、智能体安全测试员、提示词工程师等新兴岗位不断出现。硅谷招聘市场中甚至已有求职者直接询问岗位可分配的词元额度,充足的词元使用权能直接提升工程师的生产效率。

“工作机会正在从‘做AI’走向‘用AI’”,这一判断正在成为现实。未来最抢手的,不一定是算法工程师,而是那些能够将AI工具与自身业务深度结合的人——懂工业场景的词元调度专家、懂农业的智能设备操作者、懂金融的AI风控设计师。

八、全球词元短缺:一个供需失衡的信号

词元经济的另一个侧面,是全球性的供给紧张。

英国《经济学人》周刊发表文章指出,人工智能正面临供应难题。随着全球对词元的需求激增,词元资源已出现短缺。OpenRouter公司的数据显示,2026年1月至3月,每周词元消耗量翻了两番,部分原因是编码工具的使用日益广泛,整个行业已难以跟上需求增速。

模型研发企业与科技巨头纷纷开始限量供应。Anthropic公司调整使用条款以遏制高峰时段的过量使用,亚马逊表示“产能限制”已拖累其增长,OpenAI的首席财务官坦言公司因算力不足而无法把握所有商业机会。

这场供应短缺的影响可能极为深远。快速扩充AI算力难度极大:变压器、开关设备和燃气轮机短缺导致工期延误,部分设备交付周期长达2至5年。最严重的瓶颈在于处理器,英伟达设计的AI专用芯片仍供不应求。

数据显示,2026年,亚马逊、谷歌、Meta、微软、甲骨文这五大数据中心运营商的资本支出总额将超过7500亿美元。当硬件成本高企时,企业的资金实力变得前所未有地重要。

供应短缺的另一个影响是可能拖慢AI技术的普及速度。迄今为止,AI热潮建立在一个乐观预期之上:AI查询成本只会越来越低。但随着人们发掘AI的更多用途,AI服务价格可能会上涨。

九、词元经济的未来:从“规模领先”走向“质量引领”

“十五五”规划纲要将提升数智化发展水平单独成篇,聚焦算力、算法、数据的高效供给,为未来5年数字中国建设划定了清晰路线。算力方面,加快建设全国一体化算力网,推进算力资源规模化、集约化、绿色化、普惠化发展。

“十五五”时期,算力网建设将新增直接投资4万亿元,算力建设以企业投资为主,将为民间投资创造巨大空间。人工智能相关行业保持30%以上的高增长,全球每销售10台人形和四足智能机器人,就有8台产自中国。首个全国产10万卡人工智能超算集群正式投用,国产大模型全球总下载量突破100亿次。

词元经济作为一种新经济质态,是知识经济发展的高级形态。长期以来,知识创造和技术进步过程被视为经济增长中的“黑箱”,而词元首次使知识生产过程具备可观测、可计量、可交易的特征,推动知识从抽象资源转变为可计算、可配置的新型生产要素。

“十五五”时期加快发展词元经济,有利于推动知识资源向现实生产力转化、有利于形成未来产业竞争新优势、有利于提升创新体系整体效能。

当每一次AI对话都对应着真实的算力、电力和基础设施成本,当词元成为衡量智能经济发展水平的“新GDP”,我们正在见证的,不仅是一种新技术的普及,更是一种新经济范式的诞生。从“规模领先”走向“质量引领”,词元经济的下半场,比的不是谁消耗得多,而是谁生产得巧、用得准、价值创造得深