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国数据局近期正式将Token的中文译名定为“词元”,明确其作为智能时代的价值锚点大兴安岭橡塑专用胶,是连接技术供给与商业需求的“结单位”。连日来,关于词元的讨论热度居不下。词元的本质与价值究竟是什么?它所催生的词元经济将带来哪些产业影响?又有哪些风险挑战需要度关注、系统应对?

调用量指数增长

词元是大模型处理信息的小基础单元,单个汉字、词语、标点均可视为个词元。“大模型面对的语言是全球的,中文、英文、阿拉伯文、代码、数学公式等内容并存。”百度千帆平台产品负责人张婷认为,词元相当于种通用“大公约数”,能够让模型以统式处理所有语言和符号,成为人工智能交互的基础计量单位。

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日常使用中,词元消耗随处可见。让AI写篇800字的作文,上提示词和完整输出,大概消耗1000个至1500个词元;让AI分析份10页的同,可能消耗5000个至10000个词元。近年来,人工智能加速进入日常生活,很多人已经习惯用AI写文章、查资料、做翻译,当前主流AI平台对普通用户均提供费服务,大体上能够满足用户日常工作生活需要。但对企业用户和开发者而言,则需要根据词元调用次数或实际使用量支付费用。

今年初,AI智能体工具“龙虾”(OpenClaw)快速走红,带动国内多AI平台相继出同类产品,词元调用量呈现爆发式增长。在近期的国新办新闻发布会上大兴安岭橡塑专用胶,国数据局局长刘烈宏介绍,截至今年3月,我国日均词元调用量已经过140万亿,相比2024年初的1000亿增长了1000多倍,相比2025年底的100万亿,短短三个月再度增长40以上。

词元调用量的跨越式增长,直观反映出我国人工智能产业发展进入快速增长期,应用场景不断化,产业竞争力显著增强。在赛迪顾问人工智能与大数据研究中心分析师白润轩看来,词元调用量激增主要来自三面驱动:是模型能力显著提升,如豆包生成模型Seedance 2.0,生成1分钟需消耗100万个词元;二是应用形态升,从简单问答转向智能体时代,任务规划、工具调用等长上下文交互大幅增加词元消耗;三是商业化落地加速,千行百业加速AI应用,动词元调用量指数增长。

词元调用量激增叠加硬件成本上涨等因素,也动阿里云、百度智能云、腾讯云等云厂商在近期相继上调AI力等产品价格,涨幅普遍在30左右。“市场力需求盛,供给价格自然水涨船。”工信部信息通信经济委员会委员盘和林认为,云厂商通过提供智能化服务提升了词元定价能力,逐步摆脱对费引流模式的依赖,动人工智能应用进入可持续的商业化新阶段。

经济价值逐渐凸显

AI智能体的普及,让多人直观感受到词元的经济价值。如果说传统互联网是流量经济、注意力经济,那么AI时代的词元经济则是以生产力为核心、按量计费的全新模式。词元消耗量、单位产出率、成本控制能力,正在成为企业数字化转型与精细化运营的关键指标。

“流量在逐步失,词元才是未来核心。”360集团创始人周鸿祎认为,传统互联网的流量经济建立在边际成本递减的规模应上:光纤容量近乎限,平台传输的是数据包,用户规模越大,单位成本越低,成本主要与时长长短和带宽占用挂钩。但在AI时代大兴安岭橡塑专用胶,AI的本质不是数据搬运,而是力消耗、信息处理与“智力成本”的度耦,词元是衡量AI消耗智力与力的核心计量单位,消耗越多,边际成本越,pvc管道管件胶商业逻辑随之改变。

大模型产业从“流量经营”转向“词元经营”,是场底层商业逻辑的质变。“前两年‘百模大战’聚焦训练力比拼,大主要用AI聊天、创作,验证模型能力。如今大模型已经进入产业落地阶段,要走进工厂、办公室,成为真正干活的‘数字员工’。”周鸿祎认为,力规模化消耗的核心场景,将是企业智能体的普及。

目前,词元调用量主要集中在互联网、消费电子、金融、新售和商务服务等域,应用场景以非结构化信息处理、教育教学、内容创作、搜索与荐等为主。白润轩认为,未来软件开发、度研究、个人智能助理等场景将成为词元调用的重要增长点。词元经济将重构数据要素价值释放路径,重塑AI产业商业生态,通数据要素与实体经济的连接通道,加速动制造、农业、医疗、金融等传统行业智能化升。

统筹兼顾率安全

全球API聚平台OpenRouter新数据显示,4月6日至12日,全球AI大模型总调用量为21万亿Token,全球调用量排名前五名中有三款AI大模型,其中阿里Qwen3.6-Plus位居榜,周调用量达1.66万亿Token。值得注意的是,AI大模型周调用量连续六周越美国。

“AI真正被用起来了。调用量反映的是实际使用规模,而不是模型参数低或跑分强弱。”周鸿祎表示,全球开发者倾向选择大模型,核心原因在于中美模型能力差距已缩小至3个月以内,而模型价格仅为海外头部模型的十分之,甚至低。低成本优势的背后,是开源生态的快速成熟,让大模型形成了类似安卓系统的普惠式发展格局。

当前,全球AI竞争已从模型参数比拼转向应用落地能力竞争。我国依托大规模市场、完善电力力基础设施以及价比产业优势,实现了AI域的跨越式发展。但也要看到,力需求呈现爆发式增长,但供给尚未跟上,形成阶段供需失衡。“是端芯片供给不足,海外端GPU产能紧张,交付周期延长。二是数据质量与标准化不足,质量数据集建设仍需加强。”白润轩说。

需警惕的是,词元交易、AI服务计费都在线上完成,数据、权限和资金链路度绑定,安全风险激增。奇安信董事长齐向东认为,不法分子可通过漏洞利用、终端劫持、恶意插件、提示词注入等式窃取词元,进而非法访问敏感数据、越权调用AI服务、盗刷计费额度,甚至实施身份伪造、网络诈骗等行为,引发数据泄露、权限失控、财产损失等连锁风险。

“对普通用户来说,在使用AI应用时,不输入身份证号、银行账户、庭住址、人脸照片、商业秘密等敏感信息。在工作场景中使用AI时要隐去或模糊真实信息,尽量使用本地部署或经过安全认证的企业AI服务。”齐向东建议,建立词元安全风险分分类管理制度及词元全流程的安全标准规范,清晰划分各环节主体责任。

随着人工智能加速赋能千行百业,业内人士普遍认为,下步应聚焦质量数据供给、词元计量定价规范等关键环节,加快动力成为像水、电样便捷可得的公共基础资源,在发展中规范、在规范中发展,让词元经济真正成为驱动“人工智能+”行动入实施、动智能经济质量发展的重要力量。

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