模元（token）：AI時代的新度量衡

當技術術語從專業圈層走向產業核心，命名就不再是單純的翻譯問題，而是關乎認知效率與產業共識的戰略選擇。清華大學楊斌教授以“模元”對譯token，既承接“字節”以來的度量傳統，又精準錨定大模型時代的價值單元。語言是思維的載體，也是商業實踐的催化劑?！澳Ｔ比裟艹蔀楣沧R，或將助力中國AI更順暢地完成從技術語言向經濟語言的跨越。

2026年英偉達GTC大會上，黃仁勛近兩小時的主題演講，全程圍繞AI推理時代的產業重構展開，堪稱 AI 推理時代的產業宣言。從硬件架構革新、數據中心轉型為模元（token）工廠，到萬億級AI基建藍圖、企業經營邏輯，再到智能體與物理世界AI的未來，token這個詞累計出現超過70次，成為串聯整場演講的錨點和主線。

針對這一定義AI時代的核心度量單位，我在2026年初提議過token的AI領域專屬中文譯名——模元，用以區別于區塊鏈、網絡安全等其他場景中的token譯名。這次在線上越聽黃仁勛的這場演講越讓我感到這事兒有點兒急迫，“模元”作為token中文譯名的推廣，真的是越來越重要、越必要。為什么？因為模元（token）不止是黃仁勛演講中的高頻錨點，更是思考和重構AI經濟邏輯、推動AI在中國走向千行百業的關鍵基石；而一個精準適配、好懂易傳播的中文譯名——模元，正是AI從專業圈層走向全民“眾技”的關鍵紐帶。

黃仁勛在演講中正式提出“模元（token）工廠經濟學”，宣告傳統數據中心已告別文件存儲的舊定位，全面轉型為生產模元（token）的智能工廠。固定功耗下的模元（token）每秒吞吐量、單位模元成本，直接決定AI企業的營收能力與核心競爭力，模元（token）已然成為AI時代的新大宗商品與基礎度量衡。他的這一論斷，絕非技術圈層的自說自話，而是揭示了AI產業的底層邏輯：模元（token）是AI時代的核心經濟標尺，兼具著信息單位、算力單位、貨幣單位三重屬性，是AI思考的最小單元，也是算力消耗核算基準和智能服務價值度量。于此之上，全球AI產業的運行規則正在被重塑。

前一階段公布的數據表明，全球大模型日均模元（token）消耗已達30萬億級別，中國模型調用量首次超越美國，占到全球60%以上。小到一次AI問答，大到電影級視頻制作，更大到企業級模型訓練，都以模元（token）計量，這使其超越一般技術參數，成為智能經濟規模與活力的核心指標，也讓模元的中文定名，從可以慢慢來的學術探討變成了實踐中的急迫需要。

換句話說，當一個核心且被高頻使用的技術名詞成為萬億級產業的核心標尺，其中文定名便不再是無關緊要的細節，而是關乎產業共識形成、技術普惠落地、公眾認知普及的剛需。

因為各種可以理解的原因，當前AI行業的技術專家、企業高管與投資人，普遍直接使用英文詞“token”進行交流，播客、訪談、講座中，幾乎沒有統一的中文表述。這倒真不是英文水平高低的問題，即便英文基礎良好，如果不怎么懂AI，也難以精準理解token的核心要義，就算翻開字典也是一頭霧水；對于未接受AI專業訓練、不熟悉英文技術術語的普通大眾與傳統行業從業者而言，生硬插入的英文名詞更會帶來強烈的距離感與認知隔閡。情況是這么個情況，卻并不是就該一直這么下去。我們每個人都期待AI真正融入中國千行百業、走進普通人的工作與生活，這就倒逼著我們，必須為這個核心概念，定一個通俗易懂、精嚴謹準、適配未來的中文譯名。

從詞源脈絡來看，token源自古英語tāc(e)n，本義為“標志、符號、證明”，核心是“可被識別、承載特定信息或功能的基本單元”。歷經中世紀商業代幣、網絡安全令牌、語言學“詞例”的演變，進入AI大模型時代，token完成了決定性躍遷——從語言學碎片化單元，升級為AI模型可計算、可處理的最小通用單元，正式取代計算機、互聯網時代的“字節”，成為AI時代的基礎度量衡。

比較一下：字節是計算機物理層面的存儲單位，計量機械均勻、與語義無關，僅記錄數據的物理體積；而模元是智能邏輯單元，承載文本、圖像、音頻、視頻等全模態信息，關聯模型理解、推理計算、算力消耗與價值創造。這一本質區別，正是計算文明從“數據處理”走向“智能涌現”的核心標志，也讓模元（token）成為貫穿黃仁勛2026GTC演講的核心主線。

在我提出“模元”這個譯法之前，AI大模型領域的token也曾有過多種中文譯名，但推敲下來，發現都無法匹配AI大模型、智能體時代的核心內涵，難以打破大眾的認知壁壘。比如，“詞元”被“詞”字鎖死在文本場景，無法適配多模態、物理AI的應用形態；“語元”囿于語言范疇，窄化了token作為模型通用處理單元的本質；“義節”過度聚焦語義，忽略了token純特征、結構化處理的屬性；而“托肯”“屯”等單純音譯，徒有其音、缺乏實義，普遍接受度低，還會加重非專業人群的理解負擔。這些譯名要么局限于單一領域，要么缺乏度量衡的嚴謹性，確實無法承載token作為AI產業核心錨點的價值。

我斟酌再三提出的“模元”這個譯法，是專為AI時代量身定制的意譯?！澳！敝敝复竽Ｐ?、多模態，錨定AI場景的核心屬性；“元”代表最小基本單元，承續“字節”這類中文經典度量單位的命名邏輯，簡潔直白、通俗易懂。這一譯法具備三大不可替代的優勢：一是對大眾友好，對中文世界的非專業受眾而言，“模元”沒有英文token的距離感，無需專業背景就能感知這是AI世界的基礎計量單位；二是對產業實用，對產業界而言，“模元消耗量”“模元效率”“模元成本”“模元預算”等概念，能直接對應AI產業核心指標，讓“模元工廠經濟學”走出專業圈層，被更多人理解；三是對未來兼容，對未來發展而言，模元不局限于當下的文本推理，更適配智能體、多模態融合、物理世界AI等全場景，具備穿越技術周期的延展性。

如果試著將GTC大會上，黃仁勛演講中的“token工廠”改為“模元工廠”，“單位token成本”改為“單位模元成本”，原本晦澀破碎的產業邏輯表達會立刻變得順暢且清晰易懂：從業者明白模元是AI生產的基礎原料；投資者理解模元效率是企業降本增效的關鍵；普通大眾懂得，“模元”就是AI時代的“字節”，是走進智能經濟的入門鑰匙。技術的真正價值，在于從專業重器走向全民眾技，而朗朗上口、易于傳播的中文譯名，正是AI普及的必要一步。

我反復闡釋“模元”這個譯法的初衷，并不是糾結較真、咬文嚼字，有點兒執意想請大家把“模元”作為慣用詞統一起來，真是想為中國AI高普及率搭建必要的語言橋梁，打破專業與大眾之間的認知壁壘，讓AI核心詞匯更易讀易懂，讓傳統行業出身的人在認知和把握AI本質的路上，不用先越過什么語言門檻就能徑直探索AI時代的基本規律，促進AI這個進行時很強的科技在中國走向千行百業、走向全民普惠。

按照荀子有言“名無固宜，約之以命”，所謂約定俗成，再合理的“名”，沒人用、形不成共識也是白費。期待大家在學術研究、產業分析、政策討論與媒體報道中，有意識地采納并使用“模元”這一譯法，共同推動這個有根（詞源清晰）、有義（內涵準確）、有未來（延伸性強）的詞匯，成為理解、參與和擁抱AI時代的日常用語。

AI 時代的模元經濟，正加速演進大變局，卻也還只是開局。期待不論產業還是社會，專業抑或日常，以“模元”為計量，向智能而涌現。

楊斌｜文

楊斌是清華大學校務委員會副主任，經濟管理學院教授、領導力研究中心主任，清華大學可持續社會價值研究院院長。曾任清華大學副校長、教務長、研究生院院長等職。楊斌教授主要研究方向為組織行為與領導力、企業倫理與社會責任、高等教育管理等；著有《企業猝死》《戰略節奏》《在明明德》等，譯有《大學的窘境與革新》《變革正道》《管理者而非MBA》等；開發并主講《批判性思維與道德推理》《領導力與組織變革》《管理思維》等多門清華大學精品課程。

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