典丰投资学习时报：何为“词元经济”

　　近日，国家数据局将自然语言处理领域的基础概念Token规范定名为“词元”。词元是人工智能大模型处理文本、代码、图像描述等信息的基本单元，如一个汉字、一个标点、一个词汇片段。随着词元调用规模的持续快速增长，围绕词元计量、调用、核算和价值转化而形成的一种经济新形态——“词元经济”正在加速成形。

　　所谓“词元经济”，是指在生成式人工智能运行和应用过程中，以词元为基础计量单位，围绕模型调用、信息处理、成本核算、服务定价和价值转化所形成的一种资源配置方式。2024年初我国日均词元调用量为1000亿，至2026年3月已超过140万亿，两年增长超千倍。

　　词元经济之所以加快形成，关键在于生成式人工智能加快走向现实应用，供给侧的成本结构变化与需求侧的应用场景拓展共同为其提供了现实基础。当前，生成式人工智能的快速发展深刻改变了知识生产、内容生成、产业组织和价值实现方式。从供给侧看，随着大模型能力通过接口调用等方式不断嵌入具体业务场景，智能服务的供给方式也在发生变化，按需接入、按量计费、动态优化正成为重要趋势。从需求侧看，软件开发、深度研究、个人助理等智能体应用加快落地，推动人工智能应用由简单问答延伸至更复杂的任务处理场景。这类场景通常具有上下文更长、交互轮次更多、任务拆解更复杂等特征，词元消耗量明显高于一般交互场景，也带动了词元调用量较快增长。当然，词元经济的发展并不单纯取决于调用规模扩张，更重要的是单位词元消耗能否有效转化为真实的服务价值，并带来效率提升。

　　从本质上看，词元经济的意义不仅在于技术计量层面，更在于为人工智能服务的价值衡量、资源配置和规模化应用等层面显现出重要现实价值。

　　其一，使智能服务的供给方式更精细和灵活。以词元作为计量尺度，相对抽象的模型能力可以转化为可量化、可比较、可评估的标准服务形态。这也使智能服务的成本核算、服务定价和资源配置更为精细，供给方式也更为灵活，可以适应多样化、差异化的应用需求。对用户而言，可以根据调用效率、服务质量和成本控制等，对智能服务作出个性化选择与配置。

　　其二，有效降低智能服务接入门槛，拓宽了应用覆盖边界。词元计量使更多中小企业和开发者能够根据实际需要灵活调用模型，无需承担整包采购的高昂成本，即可实现按需接入。这不仅有助于推动智能服务由少数高门槛场景向更广泛的应用领域延伸，也为词元经济在更多行业和场景中落地创造了现实条件。

　　其三，推动智能服务生态的协同优化。从更宏观的层面看，词元经济的规模化应用，带动高质量数据集建设、算力资源优化配置和模型能力迭代相互促进、形成良性循环。词元调用规模持续增长对数据供给质量提出了更高要求，进而驱动数据要素市场不断完善，为模型训练和应用落地提供更坚实的基础性支撑。此外，词元计量的精细化也使算力资源从粗放配置向按需调度转变，从而提升整体算力资源利用效率。

　　当然也要看到，词元经济作为一个仍在加快演进中的智能经济新形态，在发展过程中仍面临一些不容忽视的现实挑战。

　　一是算力与能源供给面临压力。词元经济的规模化发展意味着海量的模型调用与推理计算，这对算力基础设施和能源保障提出了较高要求。从现实情况看，高质量数据供给、推理算力保障以及开源模型生态建设等方面仍存在不少短板。随着词元调用规模快速增长，算力消耗和能源需求同步上升，底层资源供给能否持续形成有效支撑，将直接影响词元经济的扩展速度、运行效率和成本水平。

　　二是产业生态与标准体系尚不成熟。词元经济走向成熟，不仅要有需求牵引和技术支撑，还需要与之相适应的产业配套和制度规范。当前，开发者生态、工具链体系等配套基础仍不够健全，围绕词元计量、服务定价、质量评估、结算方式等方面的规则也仍处于探索阶段，跨模型、跨模态之间缺乏统一、透明的市场规则。

　　三是面临数据安全与合规性挑战。词元的高频调用和持续交互，建立在高频次、大规模的信息处理和数据流动基础之上，使得个人隐私、商业秘密、重要数据等面临的保护压力也随之增大。尤其随着跨区域乃至跨境调用不断增多，数据流动、使用边界和合规责任的界定更加复杂，亟须加快构建完善的数据安全治理框架与跨境监管协作机制。

　　推动词元经济健康可持续发展，需要围绕三个方面协同发力。

　　一是夯实底层基础，破解规模发展的资源约束。加快推进算力基础设施建设，特别是加强面向大模型推理需求的算力部署，提升算力供给效率和资源统筹能力，为词元经济规模化发展提供更加坚实的底座。持续提升高质量数据集供给水平，支持开源模型生态发展，不断增强模型训练、推理优化和智能服务供给能力。统筹推进算力、能源等关键资源的协同保障，优化资源配置方式，增强底层供给体系的稳定性和可持续性，更好地满足词元调用规模持续增长带来的现实需求。

　　二是健全产业生态，完善标准体系和市场规则。加快建立涵盖词元计量、服务定价、质量评估、结算方式等内容的基础规则体系，推动形成跨模型、跨模态的统一标准体系，使相关环节具备可比性、衔接性和可验证性，逐步构建统一透明、规范有序的市场环境。同时，还要更好发挥市场机制和行业协同作用，完善开发者生态和工具链体系，降低经营主体接入和创新成本，提升词元经济生态体系的协同性和韧性。

　　三是筑牢安全底线，健全数据安全的全链条治理机制。加快明确高频词元交互场景下的数据分类分级保护要求，构建权责清晰、技术可控的安全治理框架，着力强化对个人隐私与商业秘密的保护。建立健全AI生成内容审核与溯源机制，明确词元的“计量工具”属性，防范技术滥用和违规金融炒作等风险，为词元经济规范有序发展营造安全可信的环境。

　　（文章来源：学习时报）