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當詞元成為智能經濟的“度量衡”,一個全新的商業邏輯正在加速演進。詞元經濟正從中國AI產業的實踐探索,升級為國家級戰略敘事。
文|胡延平
ID | BMR2004
2026年春天,中國科技產業迎來了一個極具象征意義的時刻。
2026年3月,全球技術與政策議程在“詞元”(Token)這一交匯點上發生共振。一端是硅谷——在NVIDIA年度大會GTC 2026上,黃仁勛將Token定義為“新的大宗商品”,宣告AI經濟從算力競爭進入詞元生產競爭的新階段;另一端是北京——在中國發展高層論壇年會期間,國家數據局局長劉烈宏正式將Token中文譯名定為“詞元”,不到一個月后,國家數據局即在政策文件中提出“探索詞元交易等新型交易模式” 。
盡管兩條線索并非平行運行,但它們都指向了同一命題:詞元經濟正從技術和市場的自發演進,邁入制度設計與規則制定的自覺階段。
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上海財經大學特聘教授、智能科技產業與智能經濟學者 胡延平
01
詞元崛起
詞元經濟崛起的背后,不只是政策意志,也是人工智能科技、產業、市場發展的必然。
劉烈宏將詞元定位為“智能時代的價值錨點”和連接技術供給與商業需求的“結算單位” ,這不是一次簡單的譯名統一,而是一次深刻的經濟語義重構:它標志著人工智能的能力產出,從此成為可計量、可定價、可交易的新型生產要素。
同一時間,一組頗具沖擊力的數據公之于眾:中國日均詞元調用量呈爆發式增長,2024年年初為1000億,2025年年底躍升至100萬億,2026年3月突破140萬億,兩年增長超千倍。
筆者認為,工業時代的能源單位是千瓦時,數字時代的流量單位是GB,智能時代的能力產品的供給單位就是詞元。不過詞元是計量單位,不是計質單位。同樣數量的詞元,其蘊含的價值和能力差異往往很大。當詞元成為智能經濟的“度量衡”,一個全新的商業邏輯正在加速演進。詞元經濟正從中國AI產業的實踐探索,升級為國家級戰略敘事。
但是,詞元經濟崛起的背后,不只是政策意志,也是人工智能科技、產業、市場發展的必然,同時更是智能經濟實現正態循環,以及智能經濟作為能力經濟實現閉環的表現。AI技術開始得到大規模應用,AI產品開始能夠實實在在為各行各業創造價值,用戶開始愿意為AI應用付費,人工智能企業開始能夠盈利,帶動產業鏈進入良性發展階段。
02
詞元經濟源動力:調用量的五次引爆
正是智能體從對話走向決策執行的質變,點燃了詞元消耗的指數級增長引擎。
詞元經濟的出圈,并非憑空而來。
2025年,AI大模型產生思維鏈和深度推理能力,將其可用性提升到足以普及的高度,這是對詞元調用量的第一波引爆;DeepSeek等開源模型的風靡,是對詞元調用量的第二波引爆;多模態模型的崛起導致圖片、視頻、音頻生成量劇增,是對詞元調用量的第三波引爆;AI大模型的代碼生成能力超越人類程序員,導致軟件開發轉向AI工作流,是對詞元調用量的第四波引爆;去年以來,智能體的崛起包括蜂群智能的涌現,使得詞元調用量在上述應用基礎上又出現了大幅度增長,這是對詞元調用量的第五波引爆。
2026年年初以來最直接的催化劑,是一場由各類開源、接管型、通用的行動智能體引發的全民級應用浪潮。2025年11月,奧地利開發者Peter Steinberger創建了一款名為OpenClaw的開源AI智能體框架,因其圖標是一只鮮紅的龍蝦,中國網友親切地稱之為“小龍蝦”,部署和使用它的過程則被形象地稱為“養龍蝦”。
“龍蝦”的顛覆性在于:它不再只是“動嘴”回答問題的聊天機器人,而是長出了“手腳”、能真正“動手”執行的數字員工。從自動整理文件、編寫代碼、發送郵件,到訂機票、查快遞、處理Excel表格,OpenClaw實現了從“意圖理解”到“任務執行”的全鏈路閉環。
像龍蝦這樣的智能體非常消耗詞元,智能體在用戶端的部署使用,使得詞元消耗量也出現了非常顯著增長。普通AI聊天的詞元消耗與智能體任務執行的詞元消耗完全不在一個量級——后者涉及任務拆解、多輪推理、工具調用,詞元消耗可達前者的數十倍甚至上百倍。正是智能體從對話走向決策執行的質變,點燃了詞元消耗的指數級增長引擎。
算力有效供給不足,詞元消耗量又在以數十倍的速度增長,資費必然應聲漲價。云廠商的集體漲價印證了詞元需求的爆發式供給壓力。2026年3月,阿里云、百度智能云、騰訊云三大云廠商在10天內先后宣布漲價約30%。阿里云MaaS平臺“百煉”在今年1—3月創下歷史最高增速,公司正將緊缺的AI算力資源優先分配給詞元相關業務。百度智能云AI算力相關產品服務費上調約5%—30%,并行文件存儲費上調約30%。騰訊云部分模型計費漲幅甚至超過456%。
03
智能經濟的核心生產要素
時間跨度不足一個月,國家數據局完成了對詞元經濟從定義到制度化的初步建構。
詞元經濟的演進路徑,清晰呈現了中國產業政策“從實踐中來、到制度中去”的典型特征。“詞元”這一官方定名終結了此前各種譯法的混亂局面,為AI商業化提供了標準化術語基礎。
更具信號意義的是,2026年4月15日,國家數據局在《關于推進行業高質量數據集建設行動的實施方案(征求意見稿)》中,首次在政策層面提出“探索詞元交易等新型交易模式,構建以詞元為基礎,可量化、可定價的數據集價值體系”。從概念定名到政策寫入,時間跨度不足一個月,國家數據局完成了對詞元經濟從定義到制度化的初步建構。
筆者當時認為,這意味著國家層面正式認可詞元作為智能時代核心生產要素的地位。接下來,在詞元交易、AI應用、算力調度、數據流通等方面可能會出臺更多支持政策,引導資源向智能科技產業集聚。
事實上,從國家的戰略規劃來看,2026年《政府工作報告》首次明確提出“打造智能經濟新形態”,并將“超大規模智算集群、算電協同等新基建工程”納入重點任務。“算電協同”的提出,標志著決策層已深刻認識到:算力與電力不再是兩條平行發展的軌道,而是必須深度融合、一體規劃的共生體。2026年3月,國家數據局進一步提出“確保樞紐節點新建算力設施綠電應用占比達到80%以上”的約束條件。
詞元,正在成為連接技術創新、商業應用與國家戰略的核心樞紐,并且成為智能經濟一系列生態鏈反應的起點。
04
分層薄利:詞元經濟的產業市場演進
分層薄利不是詞元經濟的終點,而是其商業邏輯走向成熟的起點。
詞元經濟是否可持續?盈利模式是否跑得通?這是產業界最關心的問題。
筆者認為,未來詞元會像水像電一樣成為基礎服務,薄利、普惠、泛在。但與此同時,詞元經濟會分層分化——常規能力水準的詞元趨向薄利,以量取勝;高能力水準、高價值的詞元可能持續保持溢價。
分層的另一個角度是:小模型、常規智能服務于簡單基礎日常,以量見長,開放、端側、邊緣部署和成本效率更優——這是“糖水智能”,通俗而言是詞元經濟里的喝湯部分。大模型、超級智能服務于企業行業的商業—生產力—專業科技—重型任務,高水準產生高溢價——這是“原力智能”, 詞元經濟里的吃肉部分。
這些判斷正在被市場驗證。國際方面,頭部模型廠商已率先掌握定價權。智譜2026年2月發布GLM-5時上調CodingPlan套餐價格30%起,3月發布GLM-5-Turbo時再漲20%。財報顯示,智譜2026年一季度API調用定價累計提升83%,但調用量不降反升,增長400%。其MaaS API平臺年度經常性收入(ARR)約17億元,較過去12個月提升60倍;毛利率同比提升近5倍至18.9%。智譜CEO張鵬認為,智能上界決定了技術的定價權,詞元的消耗規模則決定了商業價值的體量。
分層薄利不是詞元經濟的終點,而是其商業邏輯走向成熟的起點。當前處于“推理拐點”后的需求爆發期,率先跑通的場景有三類:高價值高密度場景(如金融風控、醫療診斷,客戶愿為“不出錯”支付溢價);高頻高剛需場景(如智能客服、代碼生成,靠規模攤薄成本);智能體廣泛應用的場景。這些變化意味著,當基礎詞元薄利化以后,價值將主要產生在“用詞元做什么”。能夠構建“場景+數據+平臺+模型”閉環、提供高價值智能體服務的企業將獲得溢價。
05
助力國產算力突圍:應用與技術實現飛輪效應
國產算力從效能到產能,有效供給都要能夠進一步跟上,與模型、智能體發展形成生態協同。
詞元經濟的深層意義,遠不止于商業模式創新。
筆者認為,詞元的消耗帶動算力、存儲、國產的算力卡,而國產算力卡背后又帶動了整個IC產業等,帶動了我國核心技術的突破,而核心技術的突破,反過來又會賦能我們整個人工智能產業的發展。
這一閉環的運轉效率,已經體現在硬核數據上。截至2025年年底,中國智算總規模達159萬PFlops,其中八大國家樞紐智算規模138.8萬PFlops,占全國超80%。已建成萬卡智算集群42個。國產AI芯片2024年占比34.6%,2025年占比50%左右,預計2026年突破70%。更值得關注的是成本優勢。中國模型定價僅為美國同級別模型的5%—10%,中國西部數據中心綠電成本僅為歐美的1/3—1/5。
在芯片層面,華為昇騰950PR于2026年一季度推出,FP4低精度推理場景下單卡算力達國際主流旗艦GPU的2.87倍。Atlas 950 SuperPoD超節點最大支持8192卡互聯,FP8算力8EFLOPS,將AI算力利用率從傳統架構的30%提升至70%以上。2026年3月,華為在MWC 2026首次面向海外展示Atlas 950 SuperPoD超節點,標志著國產算力從技術突破走向生態輸出。阿里2025年采購昇騰芯片至少20萬顆,寒武紀5萬—6萬顆——市場用腳投票,印證了國產算力的競爭力。
這一能力終于在4月24日得到驗證,DeepSeek-V4在華為昇騰平臺上首發亮相,在發布V4之前,DeepSeek并未向英偉達、AMD等美系芯片商提供預覽,而是選擇提前數周向包括華為在內的中國芯片供應商開放訪問權限,以確保模型在國產算力平臺上完成深度適配與優化。從各種渠道了解到的情況是,3月下旬以來,不少算力集群在測試基于950 PR的Atlas350,比H20好很多,有些方面追齊了L20的水準,目前使用中遇到的問題比上一代少很多。
接下來一個重要問題是,國產算力從效能到產能,有效供給都要能夠進一步跟上,與模型、智能體發展形成生態協同。如果DeepSeek-V4和R2被實證從訓練到推理能夠在國產芯片上跑出世界一流水平,并且成本更低,就有希望大幅度擺脫對海外算力的依賴。
06
行穩致遠還需多重努力
智能經濟才是數字經濟未來發展的高級形態。
從需求側看,詞元經濟未來增長空間依然巨大。據國家數據發展研究院測算,2026年中國詞元調用總量預計達111799.5萬億次,2030年將達7046680.4萬億次,2025—2030年復合增長率為210%。
智能經濟才是數字經濟未來發展的高級形態。數字經濟提升的是效率,智能經濟形成的是新的能力。智能經濟是以不斷進化的智能科技為原力驅動的能力中心的全新經濟形態。詞元經濟,正是智能經濟從萌芽走向全新經濟形態的關鍵橋梁。
面向未來,詞元經濟的高質量發展需要把握三個關鍵:
第一,堅持技術創新與商業落地雙輪驅動,尤其是長尾應用。詞元經濟的根基在于AI能力的持續提升,只有以能力為本,不斷突破模型能力邊界,才能創造更高價值的詞元供給。
第二,需要構建開放合作的產業生態,實現黃仁勛所言的AI五層蛋糕的協同發展。從芯片到算力、從模型到應用、從數據到場景,詞元經濟需要全產業鏈的協同配合,不然其中一層短板都會成為制約整體發展的瓶頸。
第三,需要形成要素市場網絡,詞元流通過程中守住安全合規的底線。詞元作為可計量、可定價、可交易的生產要素,其數據安全、隱私保護和合規運營,是智能經濟健康發展的基礎保證。
詞元經濟的出圈,是對中國人工智能從實驗室走向千行百業、從技術概念走向產業現實的這場變革的深刻折射。詞元經濟更是經濟形態的進化,它意味著智能能力正在成為像電力、流量一樣的基礎設施。而這種能力向全球的輸出——詞元出海,意味著中國AI產業正在從追趕者向規則制定者轉變。
當詞元成為智能時代的“通用語言”,中國AI產業的升維發展藍圖,智能經濟作為全新經濟形態的輪廓,以及科技、產業、經濟、文化共同塑造的未來秩序,已然若隱若現。
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