詞元重構AI時代商業生態

國家數據局近期正式將Token的中文譯名定為“詞元”，明確其作為智慧時代的價值錨點，是連接技術供給與商業需求的“結算單位”。連日來，關於詞元的討論熱度居高不下。詞元的本質與價值究竟是什麼？它所催生的詞元經濟將帶來哪些産業影響？又有哪些風險挑戰需要高度關注、系統應對？

  調用量指數級增長

  詞元是大模型處理信息的最小基礎單元，單個漢字、詞語、標點均可視為一個詞元。“大模型面對的語言是全球性的，中文、英文、阿拉伯文、代碼、數學公式等內容並存。”百度千帆平台産品負責人張婷認為，詞元相當於一種通用“最大公約數”，能夠讓模型以統一方式處理所有語言和符號，成為人工智慧交互的基礎計量單位。

  日常使用中，詞元消耗隨處可見。讓AI寫一篇800字的作文，算上提示詞和完整輸出，大概消耗1000個至1500個詞元；讓AI分析一份10頁的合同，可能消耗5000個至10000個詞元。近年來，人工智慧加速進入日常生活，很多人已經習慣用AI寫文章、查資料、做翻譯，當前主流AI平台對普通用戶均提供免費服務，大體上能夠滿足用戶日常工作生活需要。但對企業用戶和開發者而言，則需要根據詞元調用次數或實際使用量支付費用。

  今年初，AI智慧體工具“龍蝦”（OpenClaw）快速走紅，帶動國內多家AI平台相繼推出同類産品，詞元調用量呈現爆發式增長。在近期的國新辦新聞發佈會上，國家數據局局長劉烈宏介紹，截至今年3月，我國日均詞元調用量已經超過140萬億，相比2024年初的1000億增長了1000多倍，相比2025年底的100萬億，短短三個月再度增長40%以上。

  詞元調用量的跨越式增長，直觀反映出我國人工智慧産業發展進入快速增長期，應用場景不斷深化，産業競爭力顯著增強。在賽迪顧問人工智慧與大數據研究中心分析師白潤軒看來，詞元調用量激增主要來自三方面驅動：一是模型能力顯著提升，如豆包視頻生成模型Seedance 2.0，生成1分鐘視頻需消耗超100萬個詞元；二是應用形態升級，從簡單問答轉向智慧體時代，任務規劃、工具調用等長上下文交互大幅增加詞元消耗；三是商業化落地加速，千行百業加速AI應用，推動詞元調用量指數級增長。

  詞元調用量激增疊加硬體成本上漲等因素，也推動阿裏雲、百度智慧雲、騰訊雲等雲廠商在近期相繼上調AI算力等産品價格，漲幅普遍在30%左右。“市場算力需求旺盛，供給價格自然水漲船高。”工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林認為，雲廠商通過提供智慧化服務提升了詞元定價能力，逐步擺脫對免費引流模式的依賴，推動人工智慧應用進入更可持續的商業化新階段。

  經濟價值逐漸凸顯

  AI智慧體的普及，讓更多人直觀感受到詞元的經濟價值。如果説傳統互聯網是流量經濟、注意力經濟，那麼AI時代的詞元經濟則是以生産力為核心、按量計費的全新模式。詞元消耗量、單位産出效率、成本控制能力，正在成為企業數字化轉型與精細化運營的關鍵指標。

  “流量在逐步失效，詞元才是未來核心。”360集團創始人周鴻祎認為，傳統互聯網的流量經濟建立在邊際成本遞減的規模效應上：光纖容量近乎無限，平台傳輸的是數據包，用戶規模越大，單位成本越低，成本主要與時長長短和帶寬佔用挂鉤。但在AI時代，AI的本質不是數據搬運，而是算力消耗、信息處理與“智力成本”的深度耦合，詞元是衡量AI消耗智力與算力的核心計量單位，消耗越多，邊際成本越高，商業邏輯隨之徹底改變。

  大模型産業從“流量經營”轉向“詞元經營”，是一場底層商業邏輯的質變。“前兩年‘百模大戰’聚焦訓練算力比拼，大家主要用AI聊天、創作，驗證模型能力。如今大模型已經進入産業落地階段，要走進工廠、辦公室，成為真正幹活的‘數字員工’。”周鴻祎認為，算力規模化消耗的核心場景，將是企業級智慧體的全面普及。

  目前，詞元調用量主要集中在互聯網、消費電子、金融、新零售和商務服務等領域，應用場景以非結構化信息處理、教育教學、內容創作、搜索與推薦等為主。白潤軒認為，未來軟體開發、深度研究、個人智慧助理等場景將成為詞元調用的重要增長點。詞元經濟將重構數據要素價值釋放路徑，重塑AI産業商業生態，打通數據要素與實體經濟的連接通道，加速推動製造、農業、醫療、金融等傳統行業智慧化升級。

  統籌兼顧效率安全

  全球API聚合平台OpenRouter最新數據顯示，4月6日至12日，全球AI大模型總調用量為21萬億Token，全球調用量排名前五名中有三款中國AI大模型，其中阿裏Qwen3.6-Plus位居榜首，周調用量達1.66萬億Token。值得注意的是，中國AI大模型周調用量連續六周超越美國。

  “中國AI真正被用起來了。調用量反映的是實際使用規模，而不是模型參數高低或跑分強弱。”周鴻祎表示，全球開發者傾向選擇中國大模型，核心原因在於中美模型能力差距已縮小至3個月以內，而中國模型價格僅為海外頭部模型的十分之一，甚至更低。低成本優勢的背後，是開源生態的快速成熟，讓中國大模型形成了類似安卓系統的普惠式發展格局。

  當前，全球AI競爭已從模型參數比拼轉向應用落地能力競爭。我國依託超大規模市場、完善電力算力基礎設施以及高性價比産業優勢，實現了AI領域的跨越式發展。但也要看到，算力需求呈現爆發式增長，但供給尚未完全跟上，形成階段性供需失衡。“一是高端芯片供給不足，海外高端GPU産能緊張，交付周期延長。二是數據質量與標準化不足，高質量數據集建設仍需加強。”白潤軒説。

  更需警惕的是，詞元交易、AI服務計費都在線上完成，數據、權限和資金鏈路深度綁定，安全風險激增。奇安信董事長齊向東認為，不法分子可通過漏洞利用、終端劫持、惡意插件、提示詞注入等方式竊取詞元，進而非法訪問敏感數據、越權調用AI服務、盜刷計費額度，甚至實施身份偽造、網絡詐騙等行為，引發數據洩露、權限失控、財産損失等連鎖風險。

  “對普通用戶來説，在使用AI應用時，不輸入身份證號、銀行賬戶、家庭住址、人臉照片、商業秘密等敏感信息。在工作場景中使用AI時要隱去或模糊真實信息，儘量使用本地部署或經過安全認證的企業級AI服務。”齊向東建議，建立詞元安全風險分級分類管理制度及詞元全流程的安全標準規範，清晰劃分各環節主體責任。

  隨着人工智慧加速賦能千行百業，業內人士普遍認為，下一步應聚焦高質量數據供給、詞元計量定價規範等關鍵環節，加快推動算力成為像水、電一樣便捷可得的公共基礎資源，在發展中規範、在規範中發展，讓詞元經濟真正成為驅動“人工智慧+”行動深入實施、推動智慧經濟高質量發展的重要力量。