詞元經濟研究丨每一個Token，都應帶著綠色基因進入智能時代

編者按

詞元經濟正在打開經濟學中長期被視為“黑箱”的技術進步過程，使知識參與價值創造的方式首次變得可觀測、可計量。當前，圍繞詞元經濟涌現的一系列新問題，呼喚理論研究的前瞻回應。自本報有關詞元經濟研究系列報道及征稿啟事發布后，我們得到廣大讀者的積極回應，已經收到大量高質量來稿。稿件研究視角多元，反映出詞元經濟作為智能經濟新形態的核心議題，已引起學術界與產業界的廣泛關注。鑒于報紙版面容量有限，同時為增強研究成果發布的時效性，中國經濟時報在微信公眾號推出“詞元經濟研究”欄目，選登部分優秀來稿及后續系列文章，旨在匯聚各方智慧，為智能時代的產業實踐與政策治理提供分析框架與決策參考。敬請關注！

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圖片來源/攝圖網

每一個Token，都應帶著綠色基因進入智能時代

——關于構建“綠色Token”體系的戰略思考

核心觀點

建議以試點先行、梯次推進為路徑，依托“東數西算”樞紐開展綠色Token全流程驗證；通過技術攻關破解算電協同難題，完善國家級碳排放核算與數據互認體系，并推動國際合作與標準互認，構建可信、高效的綠色Token生態，助力AI低碳轉型。

■王立健 黃騰 曹博

人工智能（AI）大模型正成為新一輪科技革命的核心引擎，其基礎計量單位“詞元”（Token）的消耗量呈指數級增長，隱含巨大的能源與環境足跡。借鑒“綠電”理念，本文提出“綠色Token”概念，主張在AI發展初期便將低碳零碳理念嵌入Token生產與流通全鏈條，避免“先發展后治理”的傳統路徑。構建綠色Token認證、交易與監管體系，不僅是實現“雙碳”目標的技術路徑創新，更是搶占全球AI治理話語權、推動高質量發展的制度先手棋。

Token狂飆下的能源隱憂

當前，以預訓練大模型為代表的AI技術正全面賦能千行百業。無論是文本生成、圖像識別還是科學計算，其背后均依賴海量Token的處理與生成。作為AI信息處理的基本“字節”，Token消耗量已從數億級躍升至數萬億級，且仍在加速增長。據估算，訓練一次千億參數級別的大模型，其耗電量相當于數百個家庭一年的用電量；而推理階段的日均Token處理量更使總能耗呈幾何級攀升。

然而，與算力中心建設的熱潮相比，對Token生產與流通過程中的能源結構、碳排放強度以及環境外部性的系統性關注仍顯不足。目前，大部分AI算力仍依賴傳統化石能源供電，Token的“碳足跡”未被有效計量、核算與披露。若延續“先規模后綠色、先消耗后治理”的傳統工業化模式，AI產業將成為新的高能耗、高排放領域，加劇“雙碳”目標的實現難度。

Token的綠色轉型需提前布局

一是算力競賽的鎖定效應與路徑依賴。AI產業具有顯著的先發優勢和基礎設施鎖定效應。一旦算力中心、芯片架構、云服務生態形成以高碳能源為基礎的布局，后期改造將面臨高昂的沉沒成本和技術路徑依賴。類似傳統工業城市“先污染后治理”所付出的巨大代價，AI領域若錯過綠色轉型的時間窗口，未來脫碳成本將呈指數級上升。當前Token消耗尚處爆發初期，正是嵌入綠色理念、優化能源結構的戰略機遇期。

二是綠色電力消納與算力需求的時空錯配。我國風光等綠色電力資源多分布于西部、北部地區，而AI算力需求高度集中在東部數字經濟發達地區。這種“綠電在西、算力在東”的格局，導致算力中心直接消納綠電的比例偏低。此外，AI負載具有波動性強、實時性要求高的特點，與風電、光伏的間歇性、波動性存在匹配難題。若不從Token生產機制層面進行系統性設計，綠電難以大規模融入算力供給體系。

三是Token市場機制缺失與環境成本外部化。當前，Token作為AI服務的基本計價單位，其價格僅反映計算、存儲和網絡成本，并未內化碳排放等環境成本。企業和用戶缺乏選擇“綠色Token”的價格信號和交易機制，綠色算力的環境價值無法通過市場實現。這導致低碳算力在市場競爭中處于價格劣勢，“劣幣驅逐良幣”現象可能發生。建立綠色Token認證與交易體系，是矯正市場失靈的必要制度安排。

綠色Token提出的三大邏輯與三個關鍵

“綠色Token”是指在其生產（即模型訓練與推理）全過程中，所使用的電力100%來源于可再生能源（風、光、水、核等零碳或低碳能源），且碳排放強度低于規定閾值，并通過第三方認證與溯源的Token計量單位。這一概念并非簡單的技術標簽，而是蘊含從發展范式到治理邏輯的系統性轉變。以下從技術、經濟、治理三個維度闡述其內在邏輯。

從技術層面看，自源頭重塑AI的綠色基因。在Token這一最基礎的計量單元注入綠色屬性，能夠將環保約束從末端治理前移至生產起點，驅動芯片設計、算法優化、算力調度等全鏈條的低碳創新。例如，倒逼研發更低精度計算、更高效稀疏化模型、更智能的負載調度算法，從而在同等算力下降低Token能耗。

從經濟層面看，培育綠色算力新增長極。綠色Token將催生認證服務、碳數據服務、綠電交易中介、低碳算力金融等新興業態。率先布局綠色算力的地區（如西部綠電富集區）可形成差異化競爭優勢，吸引AI訓練等高載智產業務，促進區域協調發展。同時，綠色Token有助于科技企業規避未來碳關稅、綠色壁壘等國際貿易風險。

從治理層面看，搶占全球AI低碳規則話語權。當前，歐盟、美國等正積極推動AI能耗披露與綠色標準制定。我國率先提出“綠色Token”概念并構建完整體系，可主導形成國際認可的ISO標準或IEEE標準，在AI全球治理中掌握制度性話語權。這既是負責任大國的擔當，也是保護國內AI產業國際競爭力的戰略舉措。

上述三大邏輯的落地，不能僅靠市場自發演化或企業自愿承諾，而必須通過制度化的標準、市場化的激勵和法治化的監管協同推進。構建綠色Token體系，需緊抓以下三個關鍵支柱。

一是技術標準與認證體系。由國家主管部門聯合行業協會、科研機構，制定《綠色Token認證技術規范》，明確綠色Token的核算邊界、排放因子計算方法、綠電溯源技術路徑（如區塊鏈、綠色電力證書）。建立第三方認證制度，對符合條件的算力設施授予“綠色Token”標識，并定期復核。

二是市場交易與激勵機制。依托現有電力市場和綠色電力證書體系，建立綠色Token交易平臺。允許算力服務商購買綠電或綠證，將環境價值綁定至Token，形成差異化定價。推動綠色Token納入企業ESG評價、政府綠色采購、碳減排量抵扣等應用場景。對率先使用高比例綠色Token的企業，給予稅收優惠、低息貸款或算力補貼。

三是政策監管與信息披露。要求大型AI模型和云服務商定期披露Token總消耗量、綠電使用比例、對應碳排放量。建立“綠色Token占比”強制披露制度，并逐步納入數據中心能效審查范圍。對虛標、偽造綠色Token認證的行為實施懲戒。同時，將綠色Token發展水平納入國家“東數西算”工程績效評價指標。

對策建議

一是試點先行，梯次推進。選擇“東數西算”樞紐節點（如內蒙古、甘肅、寧夏等綠電富集區）和若干頭部云廠商，開展綠色Token全流程試點。從非實時、離線推理等對時延不敏感的場景起步，逐步拓展至訓練和實時推理。

二是技術攻關，破解匹配難題。設立國家重點研發專項，攻關“算力-電力”協同調度技術、綠電預測與負載遷移算法、低成本儲能與算力緩存方案，提升AI負載對波動性綠電的適應性。

三是完善核算，夯實數據基礎。建立國家級的Token-碳排放因子數據庫，開發標準化的核算工具，降低企業披露成本。推動電網、綠證機構、算力平臺數據互聯，實現綠電消納與Token生產的自動核銷。

四是國際合作，標準互認。主動對接全球環境信息研究中心（CDP）、科學碳目標倡議（SBTi）等國際框架，推動綠色Token標準與國際自愿碳市場、綠色數據中心標準互認。在聯合國、國際電信聯盟等平臺發起“全球綠色Token倡議”。

（作者系中國移動通信集團有限公司研究院研究員）

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