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摘要

词元经济是以“词元”为核心计量、成本与结算单位的新型智能经济形态，标志着人工智能从技术探索迈向规模化商业应用。其发展由政策驱动、技术演进与市场需求共同推动，已形成“上游造算力、中游转服务、下游做应用”的产业分工体系。

广东、贵州等地通过建设词元工厂、交易平台和公共服务平台，探索出差异化发展路径。主流商业模式正从定额订阅转向按量计费，并向数据资产化、效果付费等高级形态演进。未来需加快建立统一的词元质量评价与计量标准，破解“词元虚胖”与安全合规难题，引导产业从规模扩张转向高质量发展。

1. 词元经济概述与核心概念界定

1.1. 词元经济的术语起源与提出背景

词元（Token）这一术语的起源可追溯至自然语言处理（NLP）领域的专业概念，其原本是大模型处理文本、代码、图像描述等信息的基本单元¹。在技术层面，单个汉字、标点符号或词汇片段均可作为独立的词元完成计数统计¹。2026年3月，国家数据局正式将“Token”的中文译名统一规范命名为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”和连接技术供给与商业需求的“结算单位”。这一官方定名标志着词元从技术工程内部参数走向经济前台，为后续经济形态的讨论奠定了术语基础¹。

词元经济概念的提出，直接源于生成式人工智能从技术探索迈向规模化应用的产业背景¹。2026年以来，伴随AI智能体（特别是OpenClaw“龙虾”）的全面爆发，词元调用量呈现“三级火箭”式增长，驱动产业关注点从模型能力展示转向服务能力结算⁵。国家数据局党组书记、局长刘烈宏于2026年5月22日主持召开词元经济座谈会，首次在政府层面正式提出“词元经济”一词，并明确表示将把推动词元经济发展纳入工作体系²。这标志着词元经济从产业界和学术界的讨论议题，正式进入国家顶层设计与政策推进的主航道⁴。

支撑词元经济崛起的核心背景是词元调用量的指数级爆发。国家数据局披露的数据显示，我国日均词元调用量从2024年初的1000亿次，跃升至2025年底的100万亿次，至2026年3月已突破140万亿次，两年多时间增幅超千倍^1,2,4。这一跳跃式增长的数据不仅让词元这一专业术语走进大众视野，更直观反映了我国人工智能产业从实验室走向千行百业的深刻跃迁，以及“人工智能+”行动深入推进的实质转向^4,6。全球市场对词元消耗的预期同样呈现全面增长态势，据国际数据公司（IDC）预测，2025年至2030年，全球年度词元消耗年复合增长率高达3418%¹；摩根大通则预测同期中国词元消耗量年复合增长率将高达330%³。指数级增长曲线的背后，是经济社会各领域智能服务需求的集中释放¹。

从理论演进脉络看，词元经济的出现并非凭空而来，而是知识经济在智能时代的必然演进⁶。随着AI智能体的发展，创新的起源从人的大脑延展到AI的“大脑”，创新主体从人延展到AI类人，创新知识从硬知识延展到AI生成知识⁶。正是这种知识生产方式的深刻变革，催生了以词元为价值载体的新型经济形态，使得经济学中长期被视为“黑箱”的技术进步过程首次变得可观测、可计量⁶。2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，词元经济作为智能经济的重要子集，其核心作用是破解智能经济的量化难题，为智能经济提供量化工具与运行尺度^1,6。

1.2. 词元经济的多维度定义与核心内涵

词元经济作为一个新兴的经济形态，其定义具有多维度特征，可以从资源配置、产业活动、价值体系等多个角度进行界定。

从最基础的资源配置方式定义，所谓“词元经济”，是指在生成式人工智能运行及应用过程中，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、价值转化形成的完整资源配置模式^1,8。这一定义强调了词元作为基础计量单位在经济活动中的核心纽带作用。

从经济活动过程定义，词元经济是以词元为要素投入与产出载体，围绕其开展生产、交换、流通、分配等一系列经济活动的新型经济形态^6,7。全国政协委员、中国社会科学院经济研究所研究员黄群慧进一步指出，词元经济是智能经济的重要子集，其作用是解决智能经济的量化问题，是智能经济规模发展的工具、杠杆与晴雨表，也是推动其发展的助推剂和催化剂^2,7。

从更宏观的新型经济组织逻辑定义，词元经济可以被理解为以词元的生产、分发、调用、计价、交易和治理为核心的一整套新型资源配置方式和经济组织逻辑²。这一定义将治理纳入其中，体现了词元经济作为复杂系统的完整性。

词元经济的核心内涵建立在词元独特的三重经济属性之上。第一，词元是人工智能服务的计量单位。与互联网服务常以流量、点击、带宽等方式计量不同，大模型服务的成本直接体现为推理计算、上下文处理、输出生成和多轮调用，词元能够较好地刻画大模型服务的使用强度，成为衡量人工智能服务规模的基础单位¹⁰。第二，词元是人工智能服务的成本单位。词元背后对应的是算力、芯片、服务器、电力、数据中心、算法优化、模型训练和推理调度等一系列成本。输入越长、上下文越复杂、推理步骤越多、多模态任务越重，词元消耗和算力成本就越高¹⁰。第三，词元是人工智能服务的结算单位。词元具有可计量、可定价、可交易的特征，围绕词元的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速形成，正在从技术指标进入商业制度层面¹⁰。

词元经济展现出多重区别于传统经济形态的核心特征。特征一：量质互构的计量逻辑。词元计量具有量与质的双重维度。在量的维度上，词元调用量真实反映AI应用的程度和深度。在质的维度上，词元携带的语义密度使其具备比特所不具备的质量属性，词元经济的核心竞争从一开始就指向能力密度⁶。特征二：知识服务的具象化。在传统的知识服务模式中，知识产品的价值高度依赖于供给者的个体能力与用户的主观评价，缺乏统一的定价基准。而在词元经济中，知识服务首次获得了标准化的计量单位，每一轮与大模型的交互、每一次智能体应用的调用，都可以被量化为具体词元的消耗与产出^5,6。特征三：边际成本趋近于零与大规模定制并存。与传统制造业的边际成本递增规律不同，词元生产呈现出典型的知识经济特征：固定成本巨大（模型训练的资本投入），但边际复制成本极低。与此同时，词元的价值却因应用场景的不同而产生巨大差异，这种“边际成本趋近于零+价值差异极大”的矛盾组合构成了智能经济规模报酬递增规律的微观基础⁵。

1.3. 词元经济与相关概念（如数据要素、数字经济）的辨析

准确理解词元经济，必须将其置于更广阔的概念谱系中，厘清其与数据要素、数字经济、智能经济等相关概念的关系与边界。

词元经济与数据要素：两者关系密切但层次不同。数据要素是词元经济的核心“原料”，没有高质量数据，大模型就无法生成高价值的词元输出¹¹。然而，词元并非数据要素的简单替代品，而是数据要素价值在智能时代的实现形式¹²。具体而言，数据要素解决的是“从哪里来”的问题，构成了智能生产的输入侧制度基础；而词元价值解决的是“到哪里去”的问题，构成了智能生产的输出侧计量基础¹²。数据本身并不直接产生价值，只有经由模型转化为认知输出，数据的潜在价值才得以兑现。词元价值的提出，将计量的重心从“要素存量”转向“能力流量”、从“拥有什么”转向“生成什么”、从“静态资产”转向“动态兑现”¹²。国家数据局在政策中也明确，要探索以词元为基础的价值体系，构建可量化、可定价的数据集价值体系，这体现了从数据要素到词元价值的演进逻辑^3,13。

词元经济与智能经济：词元经济是智能经济的重要子集和全新形态^1,8。2026年《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”，词元经济正是这一新形态的重要子集，其核心功能在于为智能经济提供量化工具与运行尺度⁶。然而，二者不能简单等同。智能经济的内涵与外延远大于词元经济^2,7。从应用场景来看，词元应用全面覆盖千行百业，贯穿生产、交易、消费、分配等全经济环节，是智能经济背景下数字系统的交易价值与权益载体⁸。词元经济可以被视为赋能智能经济新形态的重要切入点，它激活了智能经济新型要素的配置方式，强化了新型基础设施的建设方向⁹。

词元经济与数字经济：词元经济是数字经济发展到高级阶段的产物，是数字经济向数智经济跃迁的关键体现。传统数字经济常以流量、用户数、点击量等为度量，其商业逻辑建立在边际成本递减的规模效应上¹⁵。而词元经济的本质是算力经济的延伸，在算力基础上叠加了算法模型和服务，使得“人工智能+”的内涵进一步丰富，促使人工智能和经济中的垂直行业领域深度融合²。词元经济推动数字经济从“流量连接”向“能力调度”、从“信息传递”向“智能生产”的方向演进¹⁶。有观点认为，词元经济有望成为继电商经济、平台经济之后的第三次重大范式转移¹⁶。

词元经济与传统经济理论：词元经济的出现对传统经济理论提出了新的挑战与丰富。第一，它促进了以新质生产力为代表的生产力理论的新发展。在词元经济中，构成新质生产力要素的不仅有大模型这一新质生产工具和能够熟练掌握它的高素质劳动者，还包括数据这一新质劳动对象和新质生产要素¹⁷。第二，它丰富拓展了劳动价值论的理论内涵。词元经济的实质是人工智能大模型对脑力劳动的部分替代并产出新的智力成果。词元作为算力的基本计量单位和价值单位，既解决了知识作为生产资料的计量问题，又解决了那部分被替代的非创造性脑力劳动的观测与计量问题¹⁷。第三，它对传统经济增长理论提出新挑战。在传统理论中，资本、土地、劳动等传统要素投入存在边际报酬递减规律，而人工智能打破了这一魔咒，技术突破与应用扩散相互强化，形成了“越用越强”的正反馈循环¹⁷。词元经济呈现出边际成本趋近于零的规模报酬递增规律⁷。

综上所述，词元经济是在智能时代背景下，以标准化、可计量的词元为价值载体和流通媒介，深度融合数据、算力、算法等要素，重构生产、交换、分配、消费全流程的新型经济形态。它既源于数据要素与数字经济的深厚土壤，又是驱动智能经济成型的关键引擎，代表着一种可观测、可计量、可交易的经济运行新范式。

2. 词元经济的主要构成要素与理论框架

2.1. 词元经济的核心构成要素分析

词元经济作为一种新兴的经济形态，其运行依赖于一系列相互关联、相互支撑的核心构成要素。这些要素共同构成了词元经济的基础，并决定了其价值创造、资源配置与产业发展的基本逻辑。基于现有研究与实践，词元经济的核心构成要素可系统性地归纳为以下五个层面：基础生产要素、技术能力要素、价值计量要素、产业组织要素以及制度与治理要素。

第一，基础生产要素是词元经济运行的物理与资源基础。 这主要包括算力、电力与数据。算力是词元生产的直接驱动力，其核心载体是AI芯片（如GPU、LPU）和AI服务器，构成了词元工厂的硬件底座。电力是支撑算力运转的能源基础，每一次词元调用都对应着明确的能源消耗，因此“每瓦词元数”成为衡量生产效率的关键指标^1,8。数据则是词元生产的核心“原料”，高质量、高知识密度的数据集直接决定了词元输出的语义密度与价值上限^11,12。这三者共同构成了“输入电力、数据，产出词元”的基本生产函数^1,19。

第二，技术能力要素是将基础要素转化为智能服务的关键转化器。 其核心是人工智能大模型。大模型作为高度凝结科技成果的新质生产工具，承担着将算力、数据与算法结合，生成具有认知输出能力的词元的职能¹⁷。模型的能力密度，即单位词元所能承载的知识复杂度与任务完成可靠性，是决定词元价值的关键^6,12。此外，围绕模型调用、任务编排、智能体（Agent）调度的工程化能力（或称“线束层”），以及模型轻量化、推理优化等技术，共同构成了将模型能力高效、可靠地交付给应用场景的技术栈²⁰。

第三，价值计量要素是词元经济实现市场化与商业化的核心枢纽，即词元（Token）本身。 词元已从自然语言处理的技术参数，演变为具有三重经济属性的基础单位：它是人工智能服务的计量单位，刻画服务使用强度；是成本单位，对应背后的算力、能源等系列投入；更是结算单位，使智能服务可定价、可交易¹⁰。词元的核心特征在于其“量质互构”的计量逻辑，既计量调用数量，也通过语义密度承载质量属性，且其价值高度依赖应用场景，具备极强的可编程性与价值动态性^6,21。这使得词元成为连接技术供给与商业需求的“价值锚点”与“结算单位”²。

第四，产业组织要素定义了词元经济中各参与方的角色、分工与协作关系。 目前，一个清晰的“上游-中游-下游”产业分工体系已初具雏形^1,8。上游是词元生产底座，涵盖AI芯片、服务器、数据中心（词元工厂）等基础设施提供商，核心任务是提升“每瓦词元数”的产出效率与供给稳定性¹⁸。中游是词元调度与服务平台，以大模型厂商、云服务商、电信运营商（正从“流量经营”转向“词元经营”）为主体，承担模型能力封装、多模型调度、统一计费与分发的职能^1,24。下游是词元消费与应用端，涵盖千行百业中将词元深度嵌入业务流程的企业与开发者，是词元价值最终兑现的环节。此外，还衍生出数据标注、模型评测、安全审计、词元金融等专业服务主体，共同构成产业生态²⁶。

第五，制度与治理要素是保障词元经济健康、可持续发展的规则框架。 这包括标准体系（如词元计量、质量分级、定价核算的统一规则）²³、交易制度（如探索中的词元交易、收益分配机制）^3,13、数据治理框架（如数据确权、授权运营、跨境流动规则）¹¹以及安全与合规监管（应对数据安全、隐私保护、模型滥用等风险）¹⁵。国家数据局将推动词元经济发展纳入工作体系，并探索构建以词元为基础的可量化、可定价的数据价值体系，标志着制度构建已进入顶层设计阶段^2,13。

2.2. 词元经济的价值链与生态系统

词元经济的价值链是一个从原始资源投入，经过多级加工、调度与流通，最终在具体应用场景中实现价值兑现的完整循环。该链条并非线性，而是一个由多元主体参与、价值双向流动的复杂生态系统。其核心流程可解构为“生产、调度、流通、消费”四个核心环节，并在此过程中形成“数据飞轮”式的自我强化生态。

词元生产环节是价值链的起点，对应将离散生产要素转化为标准化词元的过程。 这一环节发生在“词元工厂”（Token工厂），即现代化的智算数据中心¹⁹。工厂输入电力与数据，在AI芯片（算力）和大模型（算法）的驱动下，产出标准化的词元这一“中间件”²⁹。该环节的核心竞争力在于提升“单位能耗词元产出效率”（即黄仁勋提出的“每瓦词元数”）与整体产能规模，同时降低单位词元的生产成本^1,8。参与主体主要包括芯片制造商、服务器厂商、数据中心运营商及提供绿色电力的能源企业。

词元调度环节是价值链的枢纽，承担着资源优化配置与能力匹配的核心职能。 随着模型数量增多与应用场景复杂化，用户需要根据任务特性（如时延要求、专业领域）调用最合适的模型²⁰。调度平台（如云厂商的MaaS平台、运营商的词元套餐体系、独立的API聚合平台）通过智能路由、多模型编排与统一计量结算机制，实现海量词元需求与异构算力、模型供给之间的精准匹配与高效分配^24,29。这一环节降低了用户的使用门槛与选择成本，是词元经济实现规模化服务的关键。

词元流通环节是价值传递的通道，确保词元作为标准化商品的安全、高效流转。 流通依托云平台分发网络、生态运营体系以及安全合规框架进行²⁹。此环节催生了新型的市场形态与金融服务需求，例如探索中的“词元交易”市场、词元银行（预存与借贷）、词元期货（锁定未来成本）以及围绕词元确权、估值、结算的金融创新^3,30。流通环节的效率和透明度直接影响到整个生态的交易成本和信任水平。

词元消费环节是价值链的终点，也是价值最终创造与实现的环节。 在此环节，词元被深度嵌入金融、政务、医疗、制造、内容创作等千行百业的具体应用场景中，完成从智能能力向现实生产力的实质性转化^24,29。消费不仅产生直接的经济效益（如提升效率、降低成本、创造新收入），还反馈生成新的场景数据与优化需求。这些反馈数据反哺上游的数据集建设和模型优化，从而开启新一轮的价值循环，即“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的“数据飞轮”效应¹³。

词元经济的生态系统正是由上述价值链串联起的多元主体共生网络。其核心特征表现为：

1. 高度协同与相互依存：上游的算力建设依赖中下游的需求预测；中游的平台价值取决于连接上下游的规模与效率；下游的应用创新离不开上游稳定、高性价比的词元供给³²。
2. 动态演进与角色融合：传统边界变得模糊。例如，电信运营商同时是算力基础设施提供者（上游）、词元套餐服务商（中游）和行业智能解决方案的推动者（下游）¹。大型科技企业可能贯穿全链条。
3. 开放性与长尾创新：按词元计量的模式大幅降低了中小企业和个人开发者使用顶尖AI能力的门槛，激发了应用层的长尾创新，催生了众多垂直领域的智能体（Agent）和一人公司（OPC）^14,27。
4. 正反馈循环（网络效应）：更多的应用消费产生更多数据，用于训练更好的模型，从而吸引更多用户，形成自我强化的增长循环³³。然而，这也可能带来市场集中度提高的风险，需要制度设计予以平衡¹⁰。

2.3. 词元经济的运行机制与商业模式基础

词元经济的运行机制深刻区别于传统工业经济与互联网流量经济，其核心在于以标准化的、可编程的价值单元（词元）为媒介，重构了智能服务的供给、定价、交易与价值分配逻辑。这一机制为一系列创新的商业模式奠定了基础。

从运行机制看，词元经济遵循“能力供给”与“场景兑现”双向锚定的价值形成逻辑^6,12。

• 在供给侧，词元价值的生产函数由算力、数据、模型三层耦合决定。算力层构成成本硬约束，决定了词元价格的物理下限；数据层设定语义密度上限，决定词元的知识容量；模型层是转化效率放大器，决定将投入转化为有效输出的能力水平¹²。供给竞争的核心从参数规模转向“能力密度”和“单位词元生产效率”^5,6。
• 在需求侧，词元的市场价值由场景复杂度、结果可验证性和服务可替代性三个维度约束¹²。同一数量的词元，用于日常闲聊与用于法律研判、药物研发，其创造的价值差异巨大^6,21。因此，词元经济的定价逻辑本质上是“价值定价”或“效用定价”，而非传统的成本加成定价³³。这种机制使得价值计量的重心从“要素存量”转向“能力流量”，从“拥有什么”转向“生成什么”¹²。

基于上述运行机制，词元经济催生并支撑着以下几种主流的商业模式：

1. 按使用量计费模式： 这是当前最基础、最主流的商业模式。服务商按照用户调用API时消耗的输入和输出词元数量进行收费¹⁶。该模式简单透明，用户只为实际使用的资源付费，降低了初始投入门槛。随着智能体应用普及，单次任务消耗词元量激增（可达简单对话的千倍），使得按量计费更加贴合成本结构³⁴。国内外的云厂商和大模型API普遍采用此模式。

2. 订阅制与套餐模式： 为满足用户可预测的、持续性的使用需求，服务商提供按月或按年收费的订阅套餐，内含一定额度的词元用量或不限量使用（但可能限制峰值速率）²。电信运营商推出的“词元套餐”是典型代表，将多种AI服务打包，提供统一的计量额度，优化了用户体验^1,8。这种模式有利于服务商稳定现金流，用户则获得成本可控性。

3. 平台型与生态化运营模式： 平台企业通过构建聚合多模型、提供统一调度和计费的中台，吸引开发者和应用方入驻，形成生态²⁴。其盈利可能来自词元转售的差价、平台技术服务费、交易佣金或基于流量的广告等。例如，一些“词元超市”类平台整合多个主流大模型API，用户购买套餐后可跨模型使用。这种模式的核心在于通过规模效应和网络效应创造价值。

4. 数据资产化与词元交易模式： 这是正在探索的前沿模式。国家数据局提出“探索词元交易等新型交易模式”，旨在构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系^3,13。在此模式下，数据提供方可以按照其数据集对模型输出质量的贡献度（即“词元贡献量”），获得词元消耗分成的长期收益，实现“按效果付费”^11,37。这推动了数据从一次性买卖的商品向可持续产生收益的资产转变。更进一步，词元本身作为数字资产，可能衍生出质押融资、资产证券化、期货、保险等金融创新^3,30。

5. 价值分层与按效果付费模式： 针对高价值专业场景，商业模式正从“按量计费”向“按值计费”或“按效果付费”演进³⁴。例如，在代码生成、合同审查、医疗辅助诊断等场景，服务商可根据任务完成度、结果准确性或最终产生的业务效益（如节省的成本、提升的营收）来收取费用¹⁰。这要求建立更上层的、可验证的价值度量指标，是商业模式成熟的高级形态。

词元经济的商业模式基础建立在几个关键特性之上：首先，是边际成本结构。虽然模型训练固定成本极高，但推理阶段的边际复制成本极低，趋近于零，这为大规模、按需服务提供了经济可行性^5,33。其次，是价值的极端异质性，促使定价模式必须走向精细化、分层化³⁴。最后，是高度的可计量性与可追溯性，词元作为通用尺度，使得智能服务的成本、使用和价值贡献变得可观测、可审计，为复杂的交易和分配模式提供了技术前提^6,35。当前，词元经济的商业模式整体仍处于从单一按量计费向多元混合模式演进的早期阶段，其成熟度将随着价值度量体系的完善和生态协作的深化而不断提升。

3. 词元经济的政策环境与地方实践

3.1. 国家层面词元经济相关政策梳理与分析

国家层面已将词元经济纳入战略性新兴产业和未来产业发展的核心框架，通过一系列顶层设计、专项政策与行动方案，系统性地引导和规范词元经济的健康发展，旨在构建全国统一、高效协同的智能经济新形态。

首先，国家数据局作为核心主管部门，已明确将词元经济纳入其工作体系，并开启了从概念定义到制度建构的进程。2026年3月23日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上正式将Token定名为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”和连接技术供给与商业需求的“结算单位”。 随后，国家数据局于2026年5月22日召开词元经济座谈会，进一步明确将词元经济纳入工作体系，并指出词元正成为人工智能（AI）服务的计量、结算与统计单位。³⁹ 在政策文件层面，国家数据局于近日印发的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》中，首次提出“探索词元交易等新型交易模式”，标志着“词元经济”和“词元交易”被正式纳入政策视野。⁴⁰ 该文件旨在从国家层面对数据赋能人工智能发展作出系统性部署，圈定了强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六项专项行动，其中价值释放行动明确提出要“探索以词元为基础的价值体系、探索词元交易等新型交易模式”，以释放数据要素价值，推动数据集商业化、资产化，培育为数据付费的市场共识。⁴⁰

其次，国家发展改革委（国家发改委）在宏观规划和产业引导方面发挥了关键作用。根据《关于2025年国民经济和社会发展计划执行情况与2026年国民经济和社会发展计划草案的报告》，2025年我国人工智能自主生态加快培育，行业高质量数据集供给持续扩大，大模型日均调用量较年初增长30倍，用户数超过6亿。⁴¹ 报告强调2026年要深入推进数字中国建设，深入实施“人工智能+”行动，高质量建设国家人工智能应用中试基地，推动人工智能在重点行业领域商业化规模化应用，并发展模型即服务、智能体即服务等新产品新业态。⁴¹ 同时，国家发改委正在谋划出台加快人工智能落地的配套文件，进一步加大要素保障，并持续推动央国企开放高价值的应用场景，打造人工智能标杆应用。⁴² 在资金支持方面，国家发改委将2026年的科技创新和技术改造再贷款额度从5000亿元扩大到1.2万亿元，支持范围扩展至电子信息、人工智能等14个领域，并将研发投入水平较高的民营中小企业纳入支持范围，利率由1.75%降至1.25%。⁴²

再者，工业和信息化部（工信部）聚焦于推动人工智能与实体经济，特别是制造业的深度融合。工信部于2026年印发《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》，提出五项重点任务，要求降低中小企业用算成本，更好支撑中小企业数字化转型和智能化发展。⁴³ 更为重要的是，工信部联合中央网信办、国家发改委等七部门于2026年6月18日印发了《促进平台经济大中小企业协同发展行动方案（2026—2028年）》。 该方案明确提出要“提升平台企业词元（Token）普惠服务能力，面向中小企业共性需求优化智能体服务，降低中小企业获取与应用门槛”，并要求深入开展算力基础设施高质量发展和算力互联互通行动计划，推进全国一体化算力监测调度服务平台建设。⁴⁴ 这标志着国家层面开始引导平台企业将词元作为普惠服务的关键载体。

此外，市场监管总局与国家发展改革委联合印发的《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》，其核心目标直指让AI“可测量、可比较、可追溯”，为词元作为计量单位的标准化奠定了基础。³⁹ 教育部等五部门联合印发的《“人工智能+教育”行动计划》则展示了词元经济在垂直领域的应用导向。 国家安全部发布的词元安全警示，指出了词元面临泄露劫持、伪造篡改、诈骗陷阱等风险，强调了发展中的安全底线。⁴³ 中国人民银行、金融监管总局等部门则关注金融科技应用中的风险，要求防止AI模型算法中的性别偏见，体现了对词元经济伦理与合规的监管考量。

综合来看，国家层面的政策呈现出以下鲜明特征：一是顶层设计清晰化，从概念定义、计量标准到交易模式探索，形成了初步的制度框架；二是政策协同体系化，数据、算力、算法、应用、金融、安全等多部门政策形成合力，共同推动“人工智能+”行动；三是支持手段多元化，涵盖再贷款、贴息、专项基金、场景开放、标准建设、人才培养等多种工具；四是发展导向明确化，强调普惠化、高质量、安全可控和规模化应用，旨在将词元经济打造为驱动新质生产力的关键引擎。

3.2. 广东省词元经济政策措施典型案例

广东省作为全国数字经济发展的“排头兵”和人工智能产业重镇，率先出台省级专项政策，并依托其产业、区位和数据优势，开展了一系列创新实践，旨在打造全国词元供给高地、智能应用标杆和词元出海枢纽。^48,49

核心政策文件：广东省政务服务和数据管理局于近日印发了《广东省释放数据要素价值 促进词元经济高质量发展若干措施》。^48,49 该文件提出了到2027年底的发展目标：数据赋能词元经济发展工作体系初步构建，全省一盘棋统筹、差异化布局、一体化协同的词元经济发展格局基本形成，广东成为全国词元供给高地、智能应用标杆和词元出海枢纽。^48,49 围绕这一主线，《若干措施》提出了六大具体措施：

1. 加强高质量数据供给：围绕“加大数据资源供给力度”和“加快建设行业高质量数据集”，把数据变成可流通、可复用、可增值的标准生产要素，为词元经济发展提供优质“燃料”。^48,49
2. 夯实基础设施建设：围绕“夯实算力设施底座”、“建设数据流通基础设施”和“支持打造垂类大模型”，形成“场景—数据—模型”协同发展的“数据飞轮”应用闭环，打造协同高效的“词元工厂”。^48,49
3. 建立健全词元交易体系：围绕“建立标准化词元交易规则”、“建设省级词元交易专区”和“培育词元交易服务生态”，促进词元合规高效流通。^48,49
4. 培育数创企业多元主体：支持各类市场主体参与词元经济发展。^48,49
5. 畅通国际数据跨境通道：围绕“用好数据跨境制度规则”、“优化词元出海服务”和“打造粤产词元出海品牌”，推动广东成为全国词元出海枢纽。^48,49
6. 优化词元经济发展环境：围绕“加强政策引导与支持”、“强化词元标准体系建设”、“加强复合型人才培养”和“坚守发展安全底线”，构建“政策+标准+人才+安全”四位一体支撑体系。^48,49

创新实践与地方探索：

1. 广州：全国首个词元级算力调度平台。2026年4月3日，广州正式发布全国首个基于词元（Token）级调度的城市综合算力运行服务平台——广州市一体化算力网监测调度平台。⁵⁰ 该平台以词元为统一计量基准，代替过去以机器数量或租用时间计量的粗略化管理，旨在搭建全市算力资源与应用需求之间的桥梁，优化算力资源配置，让算力从“奢侈品”变成“日用品”，实现按需购买、透明可溯源的流动调配。⁵⁰ 平台未来纳管算力将达7万P，成为集算力交易、供需撮合与政府监管于一体的算力资产流通枢纽。⁵⁰
2. 汕头：全国首个“词元出海”全链路验证。依托国家于2025年在汕头华侨经济文化合作试验区批复的全国首个“来数加工”政策试点，汕头于2026年4月成功完成了全国首次Token（词元）出海全链路验证，实现了“离岸数据中心—生产Token—海外调用—数据合规传输”的完整流程。 此举促进了“词元出海”服务规模的快速增长，调用量从2026年4月底的日均1亿词元攀升至日均百亿词元，并催生了“硬件出口+本地算力服务”等新模式。⁵¹ 汕头的优势在于其国际海缆登陆站承载全国52%的国际出口带宽，至新加坡的网络时延仅32.7毫秒，以及丰富的海上风电资源带来的低电价成本。⁵²
3. 支持人工智能OPC（一人公司）发展：广东省专门出台《广东省支持人工智能OPC创新发展行动方案（2026—2028年）》，通过“算力券”降低初创OPC的算力成本，建设公共模型服务平台。⁵² 广州开发区、黄埔区推出“Token8条”，为入驻创业者提供词元最优服务；深圳龙岗拟对新入驻OPC社区的企业赠送免费算力并按调用费用给予补贴。⁵²
4. 政企协同与生态构建：广东省政务服务和数据管理局召开词元经济座谈会，汇聚企业、智库、交易所等多方力量，共同研判发展痛点与路径。^53,54 会议总结出七大关键方向：补齐数据供给短板、健全标准体系建设抢占定价先发优势、优化基础设施布局打造“词元水电煤”、深耕实体应用场景、加快推动词元出海塑造粤产品牌、培育热带雨林生态、规范词元流通交易闭环产业价值链条。^53,54

发展优势与战略定位：专家分析指出，广东发展词元经济具备一套短期内难以复制的组合优势：多元稳定的能源结构、全国最密集的制造业应用场景、相对完备的“芯片—算力—模型—应用”产业链，以及数据要素、数字贸易等领域的政策试点经验。⁵² 基于此，广东的战略定位是成为全国词元经济的创新策源地和实践引领区，其政策与实践的核心逻辑在于将“词元”炼成AI时代的“水电煤”，通过制度创新与市场实践，为全国探索可复制的智能经济发展模式。⁵²

3.3. 其他省市词元经济政策探索与比较

在国家政策引导和广东先行示范的带动下，全国多个省市结合自身资源禀赋和产业基础，积极布局词元经济，形成了差异化、特色化的发展路径。各地的政策探索主要集中在算力补贴、场景开放、生态培育、数据资产化和跨境服务等方面。

比较分析与趋势总结： 通过对各地政策的梳理，可以观察到词元经济地方实践呈现以下特点：

1. 发展路径差异化：各地基于自身优势选择了不同的切入点。广东、上海侧重全产业链布局与高端服务（出海、金融）；河北、辽宁、内蒙古聚焦传统产业智能化转型与算力基础设施；四川、贵州、湖北通过强补贴政策吸引企业和算力需求；北京则着力培育OPC微创新生态。
2. 政策工具趋同化：“券”模式成为普惠性支持的主流工具，包括“词元券”、“算力券”、“模型券”、“数据券”等，旨在直接降低企业和个人使用AI服务的成本门槛。^{57,60,61,69,72}
3. 竞争逻辑转变：城市竞争从传统的“抢人才、给补贴”转向“抢算力、供词元”，算力补贴和词元支持成为招商引资的新筹码。^57,58 同时，日均词元调用量正成为衡量一个地方AI产业活跃度的新指标。⁵²
4. 区域协同态势显现：京津冀、长三角等区域内部开始探索算力、数据、场景、金融的协同分工模式，如“京模冀训”、“安徽生产语料、江苏转化算力、浙江落地场景、上海金融结算”等，旨在形成区域合力。^29,56
5. 挑战与共识：在各地积极布局的同时，业界也指出国家层面尚未出台统一的词元计量和定价标准，若缺乏协同可能导致市场分割、交易成本高，阻碍词元要素跨区域自由流动。⁶¹ 因此，加快建立全国统一的词元质量评价和计量标准体系，已成为从规模扩张转向有序高质量发展的紧迫需求。³⁹

4. 词元经济的实体组织与行业实践

4.1. 政府主导型词元公司的成立与运作模式

在词元经济的实践探索中，政府主导型词元公司作为一种重要的实体组织形式，正成为地方政府推动数据要素市场化配置、抢占人工智能发展新赛道的关键抓手。这类公司通常由地方政府或其所属的国有企业发起设立，旨在整合区域内的算力、数据、政策等核心资源，构建标准化的词元生产、交易与服务体系，以公共化、普惠化的方式降低企业使用AI的门槛，并引导和培育本地人工智能产业生态。

从发起主体与资本构成来看，政府主导型词元公司多由省、市级的国有资本平台或数据集团牵头成立。例如，湖北长江词元科技有限公司由长江产业集团联合行业头部团队、浙江百应科技共同设立，旨在填补省内专业化词元运营平台空白⁷⁵。内蒙古词元交易平台则由内蒙古大数据产业发展集团牵头搭建，该集团作为市属国有独资重点企业、自治区及首府公共数据授权运营主体，主动抢抓人工智能发展战略机遇⁷⁶。上海跨境贸易数字金融服务有限公司由上海国际集团有限公司与上海数据集团有限公司共同发起成立，注册资本达5亿元人民币。这些案例表明，国有资本在词元经济基础设施建设和公共服务供给中扮演着主导和引领角色。

在核心目标与功能定位上，政府主导型词元公司主要承担四大职能。第一，资源整合与集约供给。通过搭建统一的词元服务平台，将分散的算力、模型和数据资源进行集中纳管与调度。例如，湖北长江词元科技上线“长江词元”综合服务平台，为全省政企单位提供统一接入、集中采购、智能调度、成本优化一体化服务⁷⁵。广州市一体化算力网监测调度平台以“词元”为统一计量基准，实现全栈异构算力的统一纳管与资源池化，支持词元级调度⁷⁸。第二，成本优化与普惠服务。利用规模化集采和议价能力，显著降低企业获取词元服务的成本。湖北长江词元科技通过集约集采模式，最高可为企业压降四成采购成本⁷⁵。广州的平台旨在破解企业用算难、用算贵等问题，让企业轻装上阵搞研发、拓市场⁷⁸。第三，合规保障与生态培育。作为公共数据授权运营主体，确保数据流通与词元交易的合规、安全、可追溯。内蒙古大数据产业发展集团为平台夯实数据底座、强化合规保障⁷⁶。同时，这类公司还积极培育产业生态，如湖北长江词元科技为长江博创园OPC（一人公司）定制帮扶计划⁷⁵；广州则聚焦数据要素赋能，实施政务数据提质增效行动，打造高质量数据集⁷⁸。第四，战略引领与价值实现。将词元经济作为区域数字经济发展和招商引资的新引擎。武汉市将词元经济作为招商引资新引擎，通过“政策＋词元”新模式吸引企业落户⁶¹。内蒙古大数据产业发展集团旨在助力内蒙古从“能源大区”向“智能大区”跨越⁷⁶。

在运作模式上，政府主导型词元公司呈现出“政府引导、国企主导、市场运营、生态协同”的鲜明特征⁷⁶。其运作通常依托已有的公共算力服务平台或数据中心集群。例如，厦门“词元超市”在市数据管理局指导支持下，由厦门信息集团承建运营，依托市公共算力服务平台落地⁷⁹。“泉惠算·济南词元工厂”平台由济南城市投资集团有限公司所属济南千行智汇数据科技有限公司在市大数据局、市人工智能产业发展办公室带领下牵头建设、运营。这种模式体现了“有效市场与有为政府”的深度结合，在技术快速迭代、商业模式尚在探索的现阶段，既能有效为创新主体卸包袱，又能通过统一计量和透明计费，率先确立区域性的行业规范⁷⁹。

此外，政府主导的词元交易平台开始出现，标志着词元要素市场化配置进入规范化、规模化新阶段。内蒙古词元交易平台作为自治区首个专业化、规范化词元交易平台，采用政府引导、国企主导、市场运营、生态协同模式，构建安全、合规、高效的词元交易服务体系⁷⁶。该平台在揭牌仪式上即完成了首批合规词元交易签约，中国移动、联通、电信、浪潮云4家核心供方与4家重点需方现场签署协议，实现了词元交易“零的突破”⁷⁶。这为词元作为新型生产要素的规范化流通提供了重要的基础设施。

4.2. 企业主导型词元工厂（Token工厂）的实践探索

与政府主导的公共服务平台并行，企业主导的词元工厂（Token工厂）作为市场化、专业化的实体形态，正成为AI产业基础设施的核心组成部分。词元工厂，又称Token工厂，是人工智能时代将电力与数据转化为词元（Token）的算力数据中心或基础设施¹⁹。其本质是将底层复杂的芯片、模型和调度能力，封装成标准化的Token服务，把算力从成本中心变成了可精准管理的生产原料¹⁹。企业主导的词元工厂主要由科技公司、互联网巨头、运营商及专业算力服务商建设和运营，其核心目标是实现Token的高效、低成本、规模化生产与交付。

从概念提出与产业背景看，词元工厂的理念由产业界率先定义并推动。2026年3月，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上首次提出“词元工厂”概念，他指出数据中心如今已经成为全天候运转的“词元工厂”，输入电力和数据，输出词元¹⁹。黄仁勋同时提出了衡量其经济效益的核心公式：收入=每瓦词元数×可用千兆瓦数，将词元生产的效率与规模直接与收入挂钩¹⁹。此后，产业界加速布局。2026年5月，百度智能云将“MaaS模型服务”升级为“Token Factory”（词元工厂），中国移动发布Token运营生态体系¹⁹。国内互联网大厂正围绕Token业务加速卡位，阿里巴巴于2026年3月成立ATH事业群，整合通义千问、MaaS、钉钉等资源，构建Token“创造—输送—应用”全链路闭环⁸¹。腾讯将MaaS升级为Token Hub，支持混元等主流模型统一计费⁸¹。字节跳动火山引擎主打极致效率的Token工厂，豆包大模型日均Token使用量突破120万亿⁸¹。

在商业模式上，企业主导的词元工厂实现了从“卖算力”到“卖能力”的根本性转变。传统算力中心主要对外出租GPU整机、云服务器等底层硬件资源，本质属于“卖算力”、“卖硬件”⁸²；而词元工厂将AI服务标准化、模块化封装，用户按照实际Token消耗量付费，无需关注底层算力调度细节，实现了商业模式从“卖算力”向“卖能力”的升级⁸²。传统算力租赁模式是“卖卡时/机柜”，按时间或空间计费，而Token工厂是“卖Token”，按智能单元计费⁸¹。这种按需计费的模式大幅降低了企业，尤其是中小企业的AI应用门槛与运营成本。

从建设主体与类型来看，企业词元工厂呈现多元化格局，主要包括以下几类：

1. 互联网与科技巨头：如阿里巴巴成立的Token Foundry事业部，由集团CEO吴泳铭直接负责，整合大模型研发与视频生成等AI应用能力，属于阿里巴巴“创造Token、输送Token、应用Token”的Token战略体系⁸³。其战略意图是将模型能力作为精密制造业来运营，模式对标芯片行业的台积电（Foundry），标志着阿里大模型战略从研究导向转向工程制造导向⁸³。
2. 电信运营商：国内三大运营商均已开启Token工厂业务模式落地。中国移动北京公司推出面向个人用户的“算力Token套餐”，按Token计费、按需付费；中国移动联合腾讯、阿里、华为、中兴、科大讯飞等启动Token运营生态联盟⁸¹。中国电信宁夏分公司于5月启动国内首个以“Token工厂”命名的百亿级集采项目⁸¹。中国联通也已推出算力融合订阅套餐⁸¹。
3. 专业算力服务与AI公司：如魔形智能定位为“Token超级工厂”，凭借自研推理引擎与超节点算力集群的创新组合，将模型部署周期压缩至行业平均水平的1/3。是石科技专注于打造全国最大的Token调优工厂，通过异构算力的全域整合与深度国产化适配，提升国产算力的利用率与Token产出质量。华孚时尚旗下华孚科技基于华孚MaaS平台推出标准化Token生成服务，标志着从传统算力服务向Token生产与交付服务迈进。
4. 供应链与制造企业：如怡亚通与DaoCloud道客签署战略合作协议，共建“城市Token工厂及Token供应链门户平台”，怡亚通凭借其产业链整合能力与覆盖全国的渠道网络优势，负责市场推广与渠道销售。弘信电子在无锡建立大规模“Token工厂”，成为规模化、高性能“国芯国模”算力集群新样板。

在技术架构与核心能力上，企业词元工厂聚焦于提升Token生产的“速度、质量和成本”。其核心指标是每瓦对应的高性能Token吞吐量⁸¹。为实现这一目标，工厂需要强化推理与模型优化能力⁸¹。例如，九章云极发布的“AI工厂”战略，由训练工厂和Token工厂两大引擎构成。训练工厂定位为“专业模型的诞生地”，以强化学习为核心工艺；Token工厂则是智能的“价值输送网络”，将专业模型封装为标准化、可精确度量的专业Token。联想中国的词元工厂产品，则通过数据飞轮、任务管理与算力调度，实现“输入数据，输出以Token计费的服务”。

在区域布局与资源协同上，企业词元工厂积极探索“东数西算”与“算电协同”的新范式。许多工厂选择在绿电资源丰富、气候适宜的中西部地区建设算力底座。例如，优刻得在乌兰察布建设智算中心，构建规模化、高能效的“Token工厂”，依托当地充沛的绿电资源、凉爽干燥的气候条件和突出的政策优势。弘信电子在无锡的Token工厂项目，则计划把新建算力部署到无锡高新区对口共建的青海零碳科技产业园，利用西部的风光绿电资源，通过跨区域算电协同调度，预计能将Token生产成本降低30%-40%⁹²。这种“东西联动、动态平衡”的机制，既释放了西部低价绿电的成本优势，又确保了东部业务的高可靠、低延迟算力供给⁹²。

4.3. 软通动力亦庄词元工厂的案例分析

软通动力信息技术股份有限公司在北京亦庄建设的“北京壹号词元工厂”，是国内首个正式投用的标杆性词元工厂项目，为理解企业主导型词元工厂的实践提供了极具价值的样本。该工厂于近期正式落地亦庄，标志着算力将像电力一样成为稳定、普惠的公共资源，是北京建设“人工智能之城”的关键落子⁹³。

项目概况与核心产能：北京壹号词元工厂由软通动力建设，项目一期每日Token产能可达1.4万亿⁹³。这个数字能支撑海量AI应用，例如，科研人员梳理25年以来的数千万份文献用来撰写学术综述，仅这一项任务就要消耗1亿Token⁹³。工厂对标电网稳定运行标准，能实现7×24小时不间断运行，核心响应指标表现优异：一半的任务能在6秒内响应，九成的任务响应时间低于10秒，波动性控制在20%以内，全面适配各类复杂AI场景⁹³。工厂的远期目标是实现日产10万亿Token，未来还将联动张家口、乌兰察布等绿电基地，构建京津冀一体化算力集群⁹³。

建设背景与选址逻辑：该工厂的建设是对市场爆发性需求的直接响应。行业数据显示，国内单日Token消耗量在9个月内暴涨4倍，用量从万亿级跃升至千万亿级。过去零散、小型化的算力供给模式，已经无法承接海量市场需求，集约化、标准化、规模化的词元工厂，成为AI产业发展的必然选择⁹³。选址亦庄则依托其得天独厚的产业沃土。亦庄汇聚了大量AI模型企业与科创主体，天地一体化算力网络持续完善，产业集聚优势显著，为算力项目落地、运营、发展筑牢根基⁹³。

技术定位与核心能力：根据软通动力官方信息，该词元工厂聚焦Agentic Serving智能体服务场景，通过极限工程化、先进算力调度及KV Cache极致复用技术，实现Token生产的标准化与工业化。其核心目标是提供确定性服务质量与高性价比的标准化Token输出⁹⁴。这表明该工厂并非简单的算力堆砌，而是针对智能体时代高并发、低延迟、高稳定性的推理需求，进行了深度的工程优化。

行业贡献与标准引领：伴随工厂落地，软通动力同步开源了三层递进式词元工厂性能基准体系，面向全行业开源⁹⁴。这套统一的算力“度量衡”，旨在打破行业标准杂乱的现状，减少资源浪费，推动国内AI算力行业走向规范化、标准化发展⁹³。这一举措具有重要的行业意义，为词元服务的质量评估、性能对比和成本核算提供了可参照的基准，有助于培育健康透明的市场环境。

产业生态影响：业内评价认为，北京壹号词元工厂落地亦庄，不仅补齐了国内高端规模化算力供给短板，树立起算力服务与评测的行业标杆，还将进一步吸引AI上下游企业集聚，持续完善区域人工智能产业链⁹³。其通过规模化生产大幅降低各行各业使用AI算力的门槛，让算力从“奢侈品”变成“日用品”⁷⁸。软通动力的词元工厂模式也受到了其他地区的认可，例如湖北长江词元科技在成立后，即启动对接包括软通动力在内的知名行业企业⁷⁵。

软通动力亦庄词元工厂的案例清晰地展示了一个成熟的企业级词元工厂应具备的特征：巨大的标准化产能、面向前沿应用场景（如智能体）的技术优化、电力级的高可靠与稳定性、明确的降本普惠目标，以及通过开源基准推动行业发展的生态意识。它不仅是软通动力自身向AI算力服务商转型的关键一步，也为全国范围内词元工厂的建设与运营提供了可资借鉴的范本。

5. 词元经济的商业模式创新与发展

5.1. 主流词元经济商业模式类型分析

词元经济的兴起，标志着人工智能服务从技术探索迈向规模化商业应用，其商业模式正经历从传统软件订阅向按量、按效计费的根本性变革。这一变革的核心驱动力在于，词元作为大模型处理信息的最小单元，首次为智力服务提供了可计量、可定价、可交易的标准化单位，从而催生了多样化的商业模式创新³⁴。

当前，词元经济领域已形成几种主流的商业模式，其演进路径清晰地反映了产业从规模扩张向价值深化的转变。

第一，按词元消耗量计费模式。 这是当前最为主流和基础的商业模式。随着AI应用从简单的对话问答进阶到执行复杂任务，单次交互的词元消耗量从数百跃升至数万乃至更高，使得早期基于固定订阅的“无限使用”模式难以为继³⁴。例如，Anthropic公司发现，用户通过AI智能体24小时持续运行，200美元的包月套餐实际消耗了价值5000美元的词元，这直接导致了定额付费商业模式的失效³⁴。因此，从硅谷到中国，主要公司同步进行了一次系统性的商业模式迁移。2026年4月28日，GitHub宣布其编程助手Copilot将于6月1日从固定订阅转向按词元消耗量计费。同期，腾讯云、阿里云等国内云服务商也全面转向按词元用量计费³⁴。百度智能云、火山引擎、腾讯云等主流云服务商的API已普遍采用此模式⁹⁵。这种模式的核心优势在于成本透明，用户为实际消耗的计算资源付费，服务商则能更精确地覆盖其算力、电力等可变成本。

第二，订阅制与按量计费相结合的混合变现模式。 面对AI应用边际成本显著可见的新现实，纯粹的“无限使用”订阅制面临压力⁹⁶。因此，一种更成熟的“订阅+按量付费”的混合模式正在成为主流。该模式通常包含三层结构：订阅作为基础收入来源，提供稳定的现金流和用户预期；对高消耗的AI生成、处理等行为设置额度或点数限制；让重度用户为其高频使用支付更合理的成本⁹⁶。这种模式平衡了用户体验与开发者的成本结构，既避免了普通用户被高订阅费劝退，也防止了高价值用户由其他用户“补贴”的情况⁹⁶。中国移动、中国联通、中国电信等运营商推出的“词元套餐”正是这种模式的体现，它们为用户提供涵盖大模型多元能力聚合、统一资源计量计费的一体化数字化服务，套餐内包含一定额度的词元，超出部分可能按量计费¹。

第三，平台型与生态化运营模式。 这一模式的核心是构建连接算力供给、模型服务和终端应用的中介平台，通过规模化运营和精细化调度创造价值。典型的代表是各地兴起的“词元超市”或“词元公共服务平台”，如厦门词元超市、无锡词元超市、南京的“词元集市”等⁹⁷。这些平台采用轻资产、需求导向的运营模式，通过集中采购算力、集中议价、按量计费以及提供平台运维服务来获取收益⁹⁷。其价值在于破解了中小企业多模型适配难、对接流程繁杂、技术落地门槛高的行业痛点，通过单一账号、统一接口调用主流大模型，大幅降低了AI常态化使用的门槛⁹⁷。中国移动自研的模型服务平台MoMA已集聚300多款主流AI模型，建成规模化词元超市，通过智能路由引擎，实现了单位词元成本压降约30%⁹⁷。平台型模式的盈利不仅来自模型调用差价，未来还可延伸至企业智能体、行业垂直应用、产业生态运营等领域⁹⁷。

第四，数据资产化与词元交易模式。 这是指将数据要素的价值通过词元进行计量和交易的新型模式。国家数据局在《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》中首次正式提出“探索词元交易等新型交易模式”，旨在构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系⁹⁵。这标志着数据交易从“卖数据”向“卖能力”跃迁，从“粗放计价”向“精细计量”跃迁，从“静态资产”向“可流通的生产资料”跃迁⁹⁸。在此模式下，数据提供方可以按照数据集在模型训练中对词元输出质量的提升贡献度，获得词元消耗分成的长期收益，形成“数据越好—词元越优—收益越高—数据越好”的正向循环¹¹。企业可以将数据能力封装为标准化的可交易“词元”产品，推动商业模式从项目制走向订阅制、从定制化走向标准化⁹⁹。例如，北理新源公司计划将其在车辆监管、充电安全、二手车评估等业务中积累的数据与分析能力，转化为可独立交易的标准化“词元”产品，如“安全行为词元”、“匿名轨迹词元”、“充电安全词元”等¹⁰⁰。

第五，基于效果与价值的分层服务模式。 未来的词元商业模式将超越简单的“按量计费”，向价值导向和分层服务演进²⁶。中国信通院人工智能研究所所长魏凯指出，词元服务将从“卖数量”到“卖质量”转变，市场将不再仅仅为词元的数量买单，而是为词元的“含金量”付费，高质量、高安全性的词元服务将获得更高溢价²⁶。这要求建立词元价值评估体系，例如定期发布“单位词元经济贡献”指标，即每百万词元调用所对应的国内生产总值增量、劳动生产率提升幅度或成本节约规模¹¹。在金融行业，一些企业已经开始建立内部“单位词元价值”的衡量标准，区分同一笔词元消耗是提升了风险识别精度，还是只产出了可有可无的文本¹⁰¹。这种模式倒逼词元服务商优化模型效率和服务稳定性，推动行业从“价格战”转向“价值战”²⁶。

5.2. 订阅制与按使用量计费模式的应用

订阅制与按使用量计费模式的并存与融合，是词元经济当前商业化实践中最显著的特征。这两种模式的应用场景、优劣对比及演进趋势，深刻反映了智能服务从普惠体验到精细化运营的商业逻辑变迁。

定额订阅制在消费端的应用与局限。 在词元经济发展初期，面向个人用户的定额订阅制（包月/包年）曾是主流，其目的在于降低使用门槛、培育用户习惯。当前，主流AI平台对普通用户仍提供一定额度的免费服务或低价订阅，基本能够满足日常聊天、查资料、写文章等轻度需求¹⁵。例如，让AI写一篇800字作文，大约消耗1000-1500个词元，普通订阅套餐足以覆盖¹⁵。然而，随着AI智能体工具的普及和应用深度的加强，定额订阅制的局限性迅速暴露。当AI从对话进阶到执行复杂任务——如自动编写代码、生成视频、进行深度数据分析时，单次交互的词元消耗可能跃升至数万乃至数十万³⁴。Anthropic的案例表明，用户通过智能体24小时持续运行，其消耗的词元价值远超包月套餐费用，导致企业无法覆盖成本³⁴。这种成本与收入的严重倒挂，使得定额订阅制在面向企业或重度用户时难以为继。

按使用量计费模式（按量计费）的兴起与优势。 按量计费模式直接回应了上述挑战。该模式以词元为基本结算单位，用户为其实际消耗的计算资源付费。其优势主要体现在三个方面：第一，成本可预测性与公平性：服务商的收入与算力、电力等硬性成本直接挂钩，避免了因少数重度用户过度使用而导致的亏损；用户则为实际获得的服务付费，消费更加透明³⁴。第二，促进资源高效利用：按量计费激励用户优化提示词（Prompt）、减少无效请求，从而提升整体算力资源的利用效率¹⁰。第三，降低初始使用门槛：中小企业或个人开发者无需承诺长期订阅费用，可以按需购买、小规模试用，极大降低了尝试和创新的成本¹⁰²。例如，江苏西维斯安防科技有限公司在接入无锡词元超市后，通过按量计费和平台优惠券，有效压低了AI技术常态化应用的成本，单月软件开发费用控制在1万元以内⁹⁷。

混合模式成为主流实践。 纯粹的按量计费对用户而言存在成本波动大的缺点，而纯粹的订阅制则对服务商构成成本风险。因此，结合两者优势的混合模式在实践中被广泛采用。这种模式通常表现为“阶梯定价”或“订阅+超额计费”。例如，运营商推出的词元套餐即为典型混合模式：中国移动推出5元体验包、20元标准包、40元进阶包等不同档位，套餐内包含一定额度的词元，既满足了用户对成本可控的需求，又通过额度限制为服务商设置了成本边界¹⁰³。对于企业用户，混合模式的价值更为明显。南京中兴信雅达信息科技有限公司为员工办理运营商词元套餐后，调用成本从过去每月在多个平台充值数千元降至每月不到2000元，实现了成本的可控和显著下降¹⁰³。艾媒咨询的报告也显示，国内外主流大模型普遍采用按百万词元输入/输出分别定价的模式，这本身就是一种精细化的按量计费，而平台或运营商通过打包销售，又赋予了其订阅的属性¹⁰⁴。

计费模式创新：“词元银行”与“词元期货”。 随着按量计费模式的成熟，更复杂的金融化创新开始出现。“词元银行”的探索允许企业像存储资金一样预存词元，以灵活应对业务波峰波谷带来的成本需求²⁴。而“词元期货”等衍生品设计，则为企业锁定未来智能服务成本提供了风险管理工具²⁴。上海在建设全球资产管理中心的规划中，明确提出研发“算力期货”，这为词元的远期定价提供了可锚定的金融工具³⁰。这些创新表明，词元作为一种可计量的数字资源，其交易和风险管理机制正在向成熟大宗商品靠拢。

当前挑战：计量透明与标准统一。 尽管按量计费模式已成趋势，但其健康发展面临核心挑战：计费过程的透明性与标准的统一性。不同模型厂商对词元的计量口径可能存在差异，导致“隐形涨价”²⁶。中国信通院魏凯指出，行业急需建立统一的词元计量计费标准，并推动在企业落地贯标，完善计量计费管理平台，提升计费过程的可观测性和透明性²⁶。同时，需要建立第三方监督与审计机制，推动词元服务质量分级评价，让消费者明明白白消费²⁶。缺乏统一标准，不仅损害用户利益，也会阻碍词元要素在全国乃至全球范围内的自由流动和高效配置⁶¹。

5.3. 平台型与数据资产化运营模式的前景

平台型与数据资产化运营模式代表了词元经济向产业链纵深和价值链高端演进的重要方向。这两种模式不仅重塑着AI能力的供给方式，更在深层次上重构数据要素的价值实现路径，具有广阔的发展前景。

平台型模式：从算力聚合到生态运营。 平台型模式的核心在于构建连接供需两端的“智能服务枢纽”。其发展前景体现在以下几个维度：

1. 成为区域性AI公共算力底座：城市级词元公共服务平台（如厦门词元超市、南京词元集市）凭借其整合本地数据、应用场景、政策扶持资源的优势，正成为赋能区域产业智能化升级的关键基础设施⁹⁷。它们将AI服务从“卖硬件、卖裸算力”升级为“卖能力、卖服务”，让企业真正实现“买得起、用得好”¹⁰²。据测算，企业接入此类平台后，研发与人力成本平均可缩减50%，开发效率提升80%¹⁰²。
2. 演进为“模型即服务”（MaaS）生态运营商：未来的平台将不止于简单的模型调用中介。如“人民数据·城市词元工厂”平台，旨在打造四大核心能力：将本地算力封装成Token服务；精炼融合本地特色的高质量行业数据集；利用区块链技术实现词元生产流通全链路存证；通过低价Token和工具赋能创新主体¹⁰⁵。这标志着平台角色从“通道商”向“赋能工场”和“生态运营方”跃升。
3. 实现跨模型智能调度与价值优化：随着模型数量增多，企业面临模型选型与调度难题。平台通过智能路由引擎，可以根据任务类型、成本预算、性能要求自动调度最优模型，在提升任务完成质量的同时，显著降低单位词元成本。中国移动的MoMA平台通过智能路由，实现了单位词元成本压降约30%。这种调度能力是平台的核心竞争力所在。
4. 开辟全新增长曲线：对于电信运营商而言，在传统流量业务“增量不增收”的背景下，词元经营平台是其向“智能经济服务商”转型、开辟全新增长空间的战略抓手^1,106。运营商依托算力网络、云网融合底座和海量用户资源，有望在词元经济中扮演关键角色。

数据资产化运营模式：释放数据要素价值的“炼油术”。 数据资产化运营模式是词元经济最具革命性的前景之一，它使数据从静态资源变为可持续产生收益的活跃资产。

1. 构建以词元为基础的数据价值体系：国家数据局在政策中明确“探索以词元为基础的价值体系”，旨在解决非标数据定价难题³¹。词元作为一个统一、可量化的中间介质，为“数据要素”转化为“智能产出”搭建了精准计价的桥梁⁹⁸。这意味着数据集的价值能够通过其训练出的模型所产生的词元调用量来间接衡量和结算，推动数据交易从一次性买卖转向持续的价值分享⁹⁹。
2. 催生“数据赋能工场”新业态：政策鼓励打造集数据集生产加工、流通利用、支撑模型训练应用于一体的“数据赋能工场”⁹⁹。这类新型产业服务主体负责将原始、杂乱的数据“原油”，加工提炼为标准化的、高价值的“数据词元”或直接贡献于词元生成能力，从而在数据要素市场中扮演“精炼师”角色⁹⁹。北理新源将车辆轨迹、充电安全评分等数据封装为可交易“词元”产品的实践，正是这一方向的早期探索¹⁰⁰。
3. 赋能垂直行业，形成“数据飞轮”效应：数据资产化模式与垂直行业深度结合，能形成“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的良性循环，即“数据飞轮”⁹⁹。例如，在智能驾驶领域，海量的真实驾驶数据被标注、训练，形成高质量的驾驶决策词元输出能力，该能力又赋能自动驾驶应用，应用产生的新数据反哺模型优化，持续提升词元价值³¹。这种模式能够有效激励高质量数据的持续供给。
4. 与金融创新深度融合：可计量、可交易的数据词元为数据资产金融化提供了坚实基础。政策鼓励探索数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化创新模式¹⁰⁸。上海计划打造全球首个“词元金融产品池”，整合信贷、衍生品、证券化等工具，构建覆盖词元全生命周期的金融服务矩阵³⁰。当数据能够通过词元机制产生稳定、可预期的现金流时，其作为抵押品或基础资产进行融资的可能性将大大增加。

平台与数据资产化模式的融合与协同前景。 最具前景的发展方向是平台型模式与数据资产化模式的深度融合。未来的词元经济平台，很可能同时是数据要素的流通平台和资产化平台。平台可以：

• 提供数据词元交易市场：为经过清洗、标注、脱敏的数据集，或其衍生的模型能力（以词元调用量体现）提供挂牌交易和结算服务。
• 实施“按效果付费”的收益分配：在平台上，数据提供方可以依据其数据对模型词元输出质量的贡献度，从后续的模型调用收入中获得分成，实现长期激励¹¹。
• 确保合规与安全：平台通过隐私计算、联邦学习、可信执行环境等“可用不可见”的技术，在保障数据安全的前提下促进价值流通¹¹。区块链技术可用于词元生产、流通的全链路存证，确保资产合规、透明、可审计¹⁰⁵。

面临的挑战与关键成功因素。 尽管前景广阔，这两种模式的成熟仍需跨越重大障碍：一是标准化难题，包括数据质量、确权、计量与定价标准的统一⁹⁹；二是安全与信任机制，需建立完善的数据合规、隐私保护及词元防篡改、防泄露的全链条治理体系¹⁰²；三是生态共识与协作，需要产业链各环节，包括数据方、模型方、平台方、应用方和监管方，就规则和利益分配达成共识⁹⁹。只有系统性地解决这些问题，平台型与数据资产化运营模式才能充分发挥其潜力，引领词元经济进入高质量、可持续的发展新阶段。

6. 词元经济的技术应用与市场拓展

6.1. 词元经济在关键行业的技术融合路径

词元经济的规模化发展，其核心驱动力在于与千行百业的深度融合，这一融合过程遵循着从通用能力调用到垂直场景深度嵌入，再到业务流程系统性重构的递进路径。技术融合的深度直接决定了词元价值转化的效率与产业赋能的广度。

首先，技术融合的起点在于将大模型的通用能力通过标准化的应用程序编程接口（API）封装为可调用的服务，从而降低各行业的技术应用门槛。这一模式使得企业无需自建庞大的算法团队或算力中心，即可按需调用成熟的模型能力，用于诸如视觉质检、预测性维护、工艺优化等具体任务⁹⁷。例如，在智能制造领域，企业通过购买词元额度，能够便捷地接入已在行业高质量数据集上训练成熟的专用模型，显著降低了智能化改造的启动成本与周期⁹⁸。这种“能力即服务”的模式，是词元经济赋能产业的基础形态。

其次，更深层次的技术融合体现在智能体（Agent）工作流对复杂业务流程的接管与优化。当人工智能的使用方式从简单的对话问答进入执行多步骤、跨系统的复杂任务阶段时，技术融合的路径便从“接口调用”升级为“智能体工作流”²⁰。智能体能够在人类设定的目标框架内，自主进行任务规划、工具调用、上下文管理及多模型协同，从而将词元消耗从浅层交互延伸至核心生产环节²⁴。在金融、软件开发、工业设计等领域，智能体通过消耗成百上千倍于简单对话的词元，完成信贷审批、代码生成、分子结构预测等高价值工作，实现了从辅助工具到“数字员工”的角色转变²⁴。这一阶段的融合，标志着词元经济开始深度嵌入并重塑行业的核心价值链。

再者，技术融合的纵深发展催生了“工程化线束层”（Harness）这一关键环节。该层不改变底层模型本身，而是通过一系列工程技术——包括工具调用适配、企业知识库检索、工作流编排、质量管控与上下文管理——将通用的模型能力转化为稳定、可靠、可落地的行业专用业务系统²⁰。例如，在金融行业，蚂蚁数科发布的Agentar金融行业智能体专家团，内置了特定岗位的金融专业知识与判断逻辑，能动态调度数据分析、合规审查、策略制定等专业AI助手，形成可沉淀和复用的机构专属知识资产¹⁰⁹。工程化能力已成为区分词元服务商竞争力的关键因素，它确保了词元的高效、精准转化，是技术融合从“可用”走向“好用”的桥梁。

最后，技术融合的终极目标是构建跨生态、可编程的数据价值闭环。这体现在利用区块链、隐私计算等技术，在保障数据安全与合规的前提下，实现数据要素的词元化流通与价值分配¹⁰⁰。例如，北理新源在交通出行领域探索将车辆轨迹、充电行为等数据封装为“安全行为词元”、“匿名轨迹词元”，并设计通过智能合约实现数据提供方按词元消耗效果获得持续收益的机制¹⁰⁰。这种模式不仅激活了产业生态内部的数据共享意愿，更将技术融合的范畴从工具应用扩展至生产要素的市场化配置与价值循环，为词元经济构建了可持续的底层商业生态。

6.2. AIGC与NLP技术在词元经济中的核心作用

生成式人工智能（AIGC）与自然语言处理（NLP）技术是词元经济得以形成和发展的技术基石。词元作为大模型处理信息的最小单元，其生产、优化与价值兑现的全过程，都深度依赖于AIGC与NLP技术的持续突破与工程化应用。

从技术本质看，词元是AIGC与NLP模型处理文本、代码、图像描述等多模态信息的统一标准化单元^27,109。大模型无法直接理解人类语言，必须将输入的全部信息拆解为词元序列进行处理，再通过模型推理生成新的词元序列作为输出¹⁰⁹。因此，每一次词元调用，都是AIGC/NLP模型完成一次“理解-推理-生成”的智能计算过程。技术的进步直接体现为词元生产效率与质量的提升。例如，DeepSeek等中国大模型通过算法优化，实现了用更少算力、更低成本产出同等甚至更高质量词元的目标，从而在市场上凭借极致性价比获得竞争优势^5,6。模型架构的改进、训练策略的优化以及对齐质量的提升，共同决定了单位算力与数据投入所能产出的有效词元数量与智能密度，这是词元经济供给侧竞争的核心¹²。

AIGC技术，特别是多模态生成能力的突破，极大地拓展了词元消耗的场景与规模，成为驱动词元调用量指数级增长的关键引擎。从文本生成延伸到图像、视频、代码、3D模型等内容创作，不同模态的生成任务消耗的词元量级存在巨大差异¹⁵。例如，生成一段文本可能仅消耗上千词元，而生成一分钟的高质量视频，其词元消耗量可能超过百万¹⁵。豆包视频生成模型Seedance 2.0等产品的出现，正是AIGC技术推动词元经济边界扩张的典型例证。随着“人工智能+”行动的深入，AIGC技术在营销、教育、娱乐、工业设计等领域的广泛应用，将持续创造海量的词元需求，为词元经济提供广阔的市场空间¹⁰²。

NLP技术的深化，尤其是长上下文理解、复杂指令跟随与逻辑推理能力的增强，是智能体（Agent）兴起并成为词元消耗核心动力的前提。智能体要完成复杂任务，需要理解人类模糊的意图，将其分解为可执行的子步骤，并在此过程中进行多轮思考、记忆检索和工具调用，这些动作都会产生大量的中间过程词元³⁹。研究表明，在编程等复杂任务中，智能体的词元消耗可达普通对话的千倍以上³⁴。NLP技术使模型能够处理更长的上下文、进行更复杂的规划与推理，从而支撑智能体从“聊天机器人”演进为能够真正替代部分人类脑力劳动的“智能生产力”，这直接导致了词元经济从流量消耗模式向价值创造模式的深刻转变²⁴。

此外，AIGC与NLP技术也面临着提升词元“质量”与“有效性”的挑战。当前，词元消耗量的增长并不完全等同于价值创造，模型可能产生事实错误（幻觉）、冗余信息或低质量输出¹⁰。因此，技术进步的方向不仅包括提升生成能力，还需涵盖检索增强生成（RAG）、幻觉识别、输出一致性校验等旨在提升词元可靠性与准确性的技术¹¹²。同时，模型轻量化、稀疏计算、量化压缩等技术，旨在以更少的算力消耗实现相近的性能，对于降低单位词元生产成本、推动词元经济绿色集约发展具有关键意义¹¹。

6.3. 词元经济在金融、政务、医疗等垂直市场的应用趋势

词元经济在垂直市场的应用已超越初期简单的效率提升工具阶段，正朝着重塑行业逻辑、构建新型服务生态和赋能核心决策的方向深度演进。金融、政务、医疗等领域因其对专业性、合规性、可靠性要求极高，成为词元经济价值兑现的关键试验场与前沿阵地。

在金融领域，词元经济的应用正引发一场从“工具级提效”到“岗位级重塑”的深刻变革¹⁰⁹。其应用趋势主要体现在三个层面：一是服务模式从“被动响应”向“主动预见”跃迁。传统金融机构依赖客户上门提出需求，而基于词元分析，AI可以通过解析客户的聊天记录、消费行为等海量非结构化数据，提前预判客户需求并提供个性化产品方案¹⁰⁹。二是风险定价范式发生革命。传统风控主要依赖征信、流水等结构化“硬数据”，词元经济使得金融机构能够纳入并分析文本、行为轨迹等“软信息”，通过大模型形成更立体、动态的“行为信用画像”，从而激活了传统模式下因人工成本过高而难以服务的碎片化、长尾金融市场¹⁰⁹。三是业务流程深度智能化。智能客服能像资深客户经理一样理解复杂问询；信贷审批从“看报表”转向“读经营故事”；保险理赔可实现AI自动读取事故描述词元并秒级核赔；产品设计则可走向基于客户实时行为的“动态微保险”¹⁰⁹。工商银行依托“工银智涌”大模型，已赋能超200个场景，累计调用量超10亿次，标志着词元在金融业的规模化应用突破¹⁰⁹。未来，词元金融将进一步发展，探索基于词元交易记录的信用评价、词元收益权证券化等创新，推动金融与人工智能的全面融合^29,112。

在政务领域，词元经济的应用趋势聚焦于提升治理效能、优化公共服务与释放公共数据价值。城市级词元公共服务平台（如“词元超市”）的兴起是典型代表^97,102。这类平台通过整合本地算力、数据资源，以统一接口和按量计费模式，为政府部门和中小企业提供低门槛的AI能力调用服务，有效降低了智慧政务应用的建设成本与技术门槛⁸²。例如，广州上线了全国首个基于“词元”级调度的城市综合算力运行服务平台，旨在实现算力资源的精细化管理和高效利用²³。更深层的趋势在于，通过词元经济模式推动公共数据的价值释放。政府可探索通过“可用不可见”的隐私计算等技术，将交通、医疗、教育等公共数据转化为标准化、可计量的词元产品，在保障安全的前提下授权运营，让沉睡的公共数据产生经济收益，并反哺城市治理与公共服务优化^11,37。“人民数据·城市词元工厂”平台的建设，正是探索算力本地化、数据资产合规流转与赋能地方智能经济生态的实践¹⁰⁵。

在医疗领域，词元经济的应用趋势围绕提升诊疗精准度、加速药物研发与保障数据安全合规展开。医疗行业对数据的隐私性和专业性要求极高，词元交易模式为解决数据流通与利用的矛盾提供了新路径⁹⁸。未来趋势之一是构建“数据不出域”的合规分析平台。医院、药企的敏感临床数据无需离开本地，外部研究机构或AI公司可通过调用部署在安全环境中的模型接口（消耗词元）进行分析，原始数据全程不被接触，从而在严守隐私红线的前提下，赋能疾病诊断、靶点筛选、临床试验设计等研发环节⁹⁸。趋势之二是AI辅助诊疗系统的深化应用。通过词元调用，基层医疗机构也能获得接近顶级专家的诊断辅助能力，大模型可以处理医学文献、影像报告、患者病史等海量文本与数据，为医生提供鉴别诊断建议、治疗方案参考，有助于缓解医疗资源分布不均的问题。同时，基于词元消耗的精准计费模式，使得这类高端智能服务能够以可承受的成本向更广泛的医疗机构普及。

此外，在智能制造、自动驾驶、低空经济等前沿产业，词元经济的应用趋势同样显著。智能制造领域，词元化调用模式激活了设备厂商共享数据的意愿，通过“数据上链、模型分润”实现生态共赢⁹⁸。自动驾驶领域，车企可按特定场景、路线精准购买词元用于仿真训练与模型迭代，避免了重复建设数据基础设施的巨大投入⁹⁸。低空经济作为新兴领域，其产生的海量感知与空域数据非常适合通过词元交易实现市场化流通与价值分配，深圳有望凭借其无人机产业集群优势，率先构建相关产业范式⁹⁸。这些垂直市场的应用探索共同表明，词元经济正通过标准化、可编程的价值单元，系统性地重构各行业的数据价值链与协作模式¹⁰⁰。

7. 词元经济发展趋势与挑战展望

7.1. 词元经济未来发展的主要驱动因素

词元经济的未来发展将受到多重结构性力量的驱动，这些力量共同构成了其从规模扩张迈向高质量发展的核心引擎。首要的驱动因素在于政策层面的顶层设计与制度创新。国家数据局已将推动词元经济发展纳入工作体系，并明确以行业高质量数据集建设和全国一体化算力网建设为着力点，深入推进数据要素市场化配置改革¹⁰⁸。2026年6月发布的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》首次在政策文件中提出“探索词元交易等新型交易模式”，旨在构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系^31,99。这标志着词元从技术概念正式进入国家制度设计和政策推进的主航道，为数据要素从“资源”到“资产”的范式跃迁提供了官方命名与路径认可^4,31。政策通过构建“数据飞轮”逻辑，即“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的良性循环，将引导商业模式发生根本性转变，从一次性售卖转向持续性的价值共创与收益分享^98,99。地方层面，如广东省已出台《释放数据要素价值 促进词元经济高质量发展若干措施》，提出到2027年底将广东打造为全国词元供给高地、智能应用标杆和词元出海枢纽，体现了地方政府对词元经济的战略布局⁴⁸。

其次，技术融合与应用深度的持续演进是词元经济爆发的内在动力。词元经济的增长不能简单地用“更多”来衡量，而必须追问“更好”，其核心驱动力在于应用从浅层问答向深度执行任务的跃迁³⁴。随着AI智能体（Agent）的规模化应用，词元调用正从辅助性环节走向核心生产环节²⁴。智能体能够分解任务、调用工具、完成复杂工作流，这使得单次交互的词元消耗从数百跃升至数万乃至更高，词元从“聊天问答的度量衡”变成了“驱动业务的燃料”²⁰。应用场景的结构性分层与扩散也驱动了需求增长，编程、非结构化信息处理、教育、内容创作等场景持续占据主流，同时个人用途及体育赛事、产品比较等日常查询增长明显，使用场景正向低门槛方向扩散³⁴。此外，模型能力的提升，特别是多模态能力的完善，以及工程化能力（如任务统领、经验沉淀机制）的增强，使得词元能够更高效地转化为实际业务价值，提升了单位词元的产出效率^20,109。

第三，市场需求的指数级扩张与商业模式的根本性变革共同构成了强大的需求侧拉力。我国日均词元调用量从2024年初的1000亿激增至2026年3月的140万亿，26个月增长约1400倍，这一指数级增长曲线背后是经济社会各领域智能服务需求的集中释放^1,34。艾媒咨询预测，2025年中国词元调用总量达24,619.3万亿次，预计2026年将增至111,799.5万亿次，2030年进一步攀升至7,046,680.4万亿次，2025–2030年复合增长率高达210%^104,110。与此同时，商业模式正经历从“模型收费”到“词元收费”、从“定额订阅”到“按量计费”的深刻转变¹⁰。由于单次交互成本差异达到数量级，早期包月订阅模式无法覆盖成本，主流企业正同步转向按词元消耗量计费³⁴。例如，GitHub Copilot、国内主要云厂商及大模型企业均已全面或部分转向按用量计价，这标志着词元作为结算单位的商业地位正式确立^34,95。这种定价模式的标准化正在催生“词元银行”、“词元期货”等创新金融工具，为锁定未来智能服务成本提供了风险管理手段²⁴。

第四，算力基础设施的协同发展与成本优势为词元经济的规模化提供了坚实的物理基础。词元生产高度依赖算力与能源，英伟达创始人黄仁勋提出的“收入=每瓦词元数×可用千兆瓦数”公式，凸显了单位能耗词元产出效率与整体产能规模的重要性^1,8。中国依托西部低成本绿电、完善电力基建与特高压调度优势，形成了显著的电力成本壁垒¹⁰⁴。国内主流大模型凭借成本优势，实现了高性价比供给，在全球算力通胀环境中保持竞争力，为词元规模化应用与出海奠定了基础¹⁰⁴。“东数西算”工程的推进，优化了算力布局，推动枢纽节点新建算力设施绿电应用占比达到80%以上，通过“算电协同”为词元经济的绿色集约发展提供了路径¹¹。此外，国产AI芯片替代进程的全面提速，以及全球AI服务器市场的高速增长，共同夯实了词元生产的硬科技底座¹¹⁰。

最后，产业生态的加速成型与价值闭环的激活是词元经济可持续发展的系统保障。围绕词元的生产、交易、消费全流程，已形成“上游造算力、中游转服务、下游做应用”的新型产业分工体系^1,8。上游芯片、服务器厂商直接受益于算力需求上涨；中游运营商与平台企业承担词元流通与转化核心职能，从“流量经营”向“词元经营”升级；下游千行百业的应用则最终完成价值闭环^1,24。城市级词元公共服务平台（如“词元超市”）的涌现，通过一站式多模型调用、统一标准化接口服务，大幅降低了中小企业AI应用门槛，激活了长尾市场需求^82,97。同时，词元经济与数据要素市场的深度融合，为数据贡献的量化评估和激励兑现提供了可行路径，推动形成“数据越好—词元越优—收益越高”的正向循环^16,114。

7.2. 词元经济面临的技术、商业与监管挑战

尽管词元经济前景广阔，但其发展仍面临来自技术、商业与监管等多维度的严峻挑战，这些挑战相互交织，制约着产业的规模化落地与高质量发展。

技术挑战首当其冲，核心在于词元质量的异质性与有效性的度量难题。词元作为异质服务，其价值密度天差地别³⁴。同样数量的词元，用于日常闲聊与用于关键决策辅助，所创造的价值可能相差数十倍³⁴。当前计量体系先行，但价值评价滞后，存在“重调用量、轻有效性”的风险，可能导致“词元虚胖”——即模型输出越冗长、任务过程越低效，账面调用量反而越高，但这并不等同于价值创造¹⁰。词元幻觉（语义脱节、凭空捏造事实）因大模型的分词机制与概率生成逻辑而存在，威胁着输出的准确性与可靠性¹¹²。此外，算力与能源的结构性压力日益凸显。每一次词元调用都对应着神经网络的计算消耗和电力消耗^10,11。随着日均调用量向千万亿级迈进，对算力基础设施和电力保障的要求持续攀升，行业面临潜在的能耗风险^11,97。全球范围内出现的“词元短缺”现象，一方面与芯片制造、电力供应等物理瓶颈有关，更关键的是AI需求的爆发式增长超出了现有供给的承载能力⁴。虽然模型轻量化、稀疏计算等技术能在一定程度上实现“增效不增耗”，但技术优化本身也存在瓶颈与成本¹¹⁴。

商业与市场挑战同样突出，集中体现在定价机制不透明、标准割裂以及商业模式可持续性等方面。当前，词元的定价机制尚不成熟，不同厂商、不同模型的词元质量缺乏统一的价值基准，计量与定价标准尚未统一¹⁶。定额付费模式在成本差异巨大的情况下已然失效，但按量计费又导致企业成本难以预测且波动较大^34,111。市场存在利用计量口径差异进行“隐形涨价”的乱象，计费过程的可观测性和透明性不足²⁶。标准割裂问题严重，不同模型、不同生态之间存在规则壁垒，形成了“词元孤岛”，阻碍了词元要素跨区域、跨平台的自由流动与高效配置^61,112。从产业链看，平台集中度提高与中小主体参与不足的风险正在积聚。词元经济的基础设施易向大型平台集中，而中小企业往往缺乏技术能力、资金能力和数据治理能力，可能面临新的技术门槛和成本壁垒¹⁰。此外，商业模式的探索仍处于早期，如何从简单的“按量计费”向更复杂的“按效果付费”、“价值导向分层服务”演进，并建立与之匹配的收益分配机制，是行业亟待解决的命题^26,100。

监管与治理挑战则涉及安全、合规与标准体系建设等多个深水区问题。数据安全与隐私风险是词元经济发展的首要顾虑。词元经济高度依赖数据的流通共享，但目前数据确权难、隐私保护弱的问题尚未根本解决¹⁶。词元交易、AI服务计费均在线上完成，数据、权限和资金链路深度绑定，安全风险激增¹⁵。不法分子可能通过漏洞利用、提示词注入等方式窃取词元，引发数据泄露、权限失控、财产损失等连锁风险¹⁵。在合规层面，高质量数据供给不足是长期瓶颈。AI训练需要“精细粮”，但垂直领域的专业化、标准化、高可信度数据依然稀缺，限制了专业场景下的词元应用效果¹⁶。合成数据的使用、训练数据的版权与合规性也缺乏清晰的规则边界⁹⁹。跨境数据流动与词元出海则面临复杂的国际规则适配问题，需要建立与国际接轨的合规体系^112,114。最为根本的挑战在于统一的计量、定价与质量评价标准体系的缺失。国家层面尚未出台统一的词元计量和定价标准，若各地缺乏协同，将导致市场分割、交易成本高企，不利于全国一体化算力网络建设⁶¹。建立一套科学、动态、场景化的词元质量评价标准体系，已成为破解智能经济定价之谜、激活数据要素的关键制度需求³⁹。当前，AI服务存在“度量危机”与“统计失灵”，国民经济核算体系难以区分词元消耗中的高价值创造与低价值消耗，导致宏观决策缺乏精准数据支撑³⁹。

7.3. 词元经济对产业格局与就业结构的潜在影响

词元经济的崛起不仅是一种技术或商业现象，更是对现有产业格局与就业结构的一次系统性重塑，其影响广泛而深远。

对产业格局的影响首先体现在产业链的重构与价值分配上。词元经济催生了“上游造算力、中游转服务、下游做应用”的新型产业分工体系^1,8。上游的芯片、服务器、绿色电力等硬件与能源产业直接受益，成为词元工厂的“基建方”；中游的云服务商、大模型厂商、运营商转型为“词元生产与流通平台”，竞争核心从模型参数转向服务交付效率与成本控制；下游则涌现出海量的AI原生应用、垂直行业解决方案提供商及“一人公司”（OPC），成为词元价值的最终兑现者^20,24。这种重构打破了传统软件行业的商业模式，词元经济的边际成本并非趋近于零，而是与算力消耗正相关，但其创造的是可量化的业务价值²⁰。其次，区域经济格局将因资源禀赋差异而分化。依托绿电成本优势的西部地区（如甘肃庆阳、内蒙古包头）正从“能源输出”向“词元输出”跃迁，打造“词元工厂”，吸引算力与AI企业集聚^24,61。而拥有丰富应用场景、数据资源或金融优势的地区（如长三角、粤港澳大湾区）则致力于打造词元生态型或数据场景型城市，构建从语料生产、算力转化到场景落地、金融结算的完整价值链^30,61。这可能导致数字产业产能的重新布局与区域协同新范式的形成。再者，企业竞争范式发生根本转变。传统行业正从“购买软件”转向“消费智能服务”，数字化投入更加灵活¹⁶。企业的核心竞争力部分将取决于其“单位词元价值”的创造能力，即如何用更少的词元消耗完成更高质量的任务，或让每个词元在业务中创造更高价值^34,109。数据驱动型创新成为主流，拥有高质量垂直数据并能够将其“词元化”的企业，将在生态中占据更有利的位置⁹⁹。

对就业结构的影响则更为复杂，表现为岗位重塑、技能升级与新兴职业涌现的并存。词元经济并非简单地替代人力，而是推动工作模式向“人机协同”深刻转变¹⁰⁹。大量重复性、规则性的脑力劳动（如基础代码编写、标准文书记录、初级数据分析）将被AI智能体高效处理，从而释放人力资源专注于更高价值的创造性、策略性和人际互动工作²⁰。例如，在金融领域，客户经理的角色可能从执行标准化流程，转向利用AI生成的洞察进行复杂决策和客户关系深化¹⁰⁹。这要求劳动力市场经历快速的技能升级与转型。熟练掌握AI工具、能够与智能体协同工作、具备提示词工程、智能体工作流编排、AI项目管理等能力，将成为未来劳动者的核心素养²⁰。教育体系需相应调整，加强复合型人才培养，特别是融合领域知识、数据科学和AI应用能力的“AI+行业”专家⁴⁸。与此同时，词元经济将催生一系列全新的职业与就业形态。围绕词元的计量、审计、定价、交易、合规将产生专业服务需求，如词元审计师、词元交易经纪人、AI服务合规专家等^10,24。“一人公司”（OPC）模式可能普及，个体创业者可以凭借智能体工具，单人成军地完成开发、创作、咨询等全链条工作，个人知识输出、创意贡献、数据提供都可能通过词元经济获得直接回报^16,112。然而，这一转型过程也伴随着结构性失业风险与就业极化的挑战。那些难以适应新技术、技能更新缓慢的劳动者可能面临岗位淘汰压力。政策制定需要前瞻性地布局职业培训、社会保障和就业引导体系，以缓解转型阵痛，确保增长红利共享¹⁶。

综上所述，词元经济对产业与就业的影响是双刃剑。它通过提升全要素生产率、催生新业态、优化资源配置来驱动经济增长，但同时也要求产业体系、企业组织、劳动力技能乃至社会制度进行深度适配与变革。成功驾驭这一变革的关键，在于能否通过技术创新、制度完善和教育投入，最大化其赋能潜力，同时妥善应对其带来的调整成本与社会挑战。

8. 面向不同从业者的策略建议

8.1. 对政府及监管机构的政策制定建议

政府及监管机构作为词元经济顶层设计与制度环境的主要塑造者，其政策制定需兼顾前瞻性、系统性与可操作性，以引导产业从规模扩张转向高质量发展，并有效应对新兴业态带来的挑战。

首要任务是加快构建统一、透明、可审计的词元计量、定价与治理标准体系。 当前词元经济面临的核心挑战之一是计量体系先行，但价值评价、价格机制、治理规则和收益分配相对滞后¹⁰。这导致了“重调用量、轻有效性”的问题，即单纯追求词元消耗量的增长，而忽视了词元输出所创造的真实价值，甚至可能催生“词元虚胖”¹⁰。因此，政府应牵头联合行业协会、第三方评估机构，加快建立“有效词元”评价体系¹⁰。该体系应超越简单的调用量统计，纳入任务完成率、结果准确率、人工返工率、响应时延、单位任务成本、安全合规水平等多维度指标，并根据不同行业（如办公、代码、工业、金融、政务）设置差异化权重¹⁰。同时，应定期发布“单位词元经济贡献”等宏观指标，即每百万词元调用所对应的国内生产总值增量、劳动生产率提升幅度或成本节约规模，以此作为引导社会资源从追求调用量转向提升转化效率的“指挥棒”¹¹。在定价机制上，应推动建立综合考虑词元消耗、服务质量和场景成效的复合定价规则，健全可追溯的结算链条和可信的计量审计体系，以解决“按量计费容易、按值计费困难”的困境^10,32。

其次，需强化制度创新，以激活数据要素对词元生产的赋能作用。 高质量数据是词元经济的核心“原料”¹¹。政府应加快建立公共数据授权运营机制，在教育、医疗、交通、气象、政务等条件成熟的领域开展试点，通过隐私计算、联邦学习等“可用不可见”的技术路径，在保障数据安全的前提下，向大模型训练和词元生产开放公共数据资源¹¹。更为关键的是，应探索建立以“词元贡献量”为核心的数据要素收益分配新机制¹¹。改变传统数据交易多为一次性买卖的模式，按照数据集在模型训练中对词元输出质量的提升贡献度，让数据提供方获得词元消耗分成的长期收益，形成“数据越好—词元越优—收益越高—数据越好”的正向循环¹¹。此外，在保障国家安全和个人隐私的前提下，应积极参与全球数据跨境流动规则制定，探索建立与国际接轨的“白名单”机制，为国内大模型引入高质量的多语言、多文化数据资源，提升词元输出的国际适配能力¹¹。

第三，必须统筹算力、能源与绿色发展，为词元经济提供可持续的底层支撑。 词元调用量的指数级增长带来了巨大的算力与能源需求²⁷。政府应通过“东数西算”等国家战略，优化算力布局，推动算力枢纽节点新建设施提高绿电应用占比¹¹。在宏观统筹上，应建立全国统一的词元生产效率和碳排放评估标准，定期发布各地区、各企业的“单位词元碳足迹”和“单位算力词元产出”排行榜，引导资源从盲目追求算力规模转向精打细算词元效率¹¹。对于新建智算中心项目，需严格审查其预期词元需求、能效指标和区域协同价值，避免重复建设¹¹。政策应鼓励大力发展模型轻量化、稀疏计算、量化压缩等技术，以及液冷、余热回收等绿色数据中心技术，推动全行业从“资源消耗型”增长转向“技术效率型”增长¹¹。

最后，需完善产业协同与安全治理框架，防范系统性风险。 政府应推动制定行业性能基准与验收标准，统一产业链上下游的质量语言³²。同时，必须高度重视词元经济带来的新型安全风险。随着词元交易、AI服务计费在线上完成，数据、权限和资金链路深度绑定，安全风险激增，不法分子可能通过漏洞利用、终端劫持等方式窃取词元，进而非法访问敏感数据、盗刷计费额度¹⁵。因此，亟需建立词元安全风险分级分类管理制度及全流程安全标准规范，清晰划分各环节主体责任¹⁵。监管机构应研究合成数据等新情况，完善人工智能训练阶段数据使用规则，为数据价值的合法释放扫清障碍⁹⁹。

8.2. 对行业协会与标准组织的引导建议

行业协会与标准组织是连接政府、学术机构与产业界的桥梁，在词元经济从概念走向成熟产业生态的过程中，扮演着规则制定者、生态协调者和价值传播者的关键角色。

核心职责是牵头构建并推广跨行业、跨平台的词元质量与价值评价标准。 当前词元市场缺乏统一的价值度量衡，不同厂商、不同模型的词元质量差异巨大¹⁶。行业协会应联合第三方评测机构、头部企业及学术专家，加快建立科学、动态、场景化的词元质量评价标准体系³⁹。该体系应彻底摒弃仅凭通用测试得分论英雄的思维，回归对AI服务全过程（输入—处理—输出—用户体验）的动态评价³⁹。可借鉴海外TokenMix、Awesome Agents等第三方评测平台的经验，发布模型“性价比排行榜”，以标准化任务的完成率除以每任务成本对模型进行排名³⁴。在国内，可由行业组织牵头建立面向编程、翻译、研报撰写等可验证场景的标准化能效基准，并将其纳入政府采购和公共服务的选型标准，用需求侧力量倒逼供给侧优化³⁴。这套标准体系不仅是技术规范，更是作为公共信息产品的社会信任基石，如同“安全认证”和“能效标识”，能极大降低社会甄别成本³⁹。

其次，应积极组织产业协同，制定并推广最佳实践，降低中小主体参与门槛。 词元经济的基础设施容易向大型平台集中，可能形成新的技术门槛和成本壁垒¹⁰。行业协会应发挥平台作用，组织“链主”单位以联合体形式推动产业链协同共建，完善产业协同评价指标，引导资源向算力利用率、数据流通效率等短板环节流动^32,99。针对中小企业技术能力、资金能力不足的问题，协会应编制并推广词元成本管理、词元优化（如提示词压缩、语义缓存）等方面的最佳实践指南¹⁶。同时，应推动建立涵盖词元计量、服务定价、质量评估、结算方式等内容的基础规则体系，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²⁷。

第三，需加强复合型人才培养与知识传播，为产业储备智力资源。 词元经济的健康发展离不开既懂人工智能技术，又熟悉垂直行业知识，还具备数据治理能力的复合型人才。行业协会应与高校、职业培训机构合作，设计并推广相关的课程体系与认证标准。同时，应通过举办研讨会、发布行业白皮书、组织案例分享等方式，及时向产业界传播词元经济的最新政策动向、技术进展、商业模式和风险警示，提升全行业的认知水平和应对能力。

最后，应在国际标准与规则制定中积极发声，争取话语权。 当前词元经济的价值核算标准仍由海外科技巨头主导，定价规则与模型评测体系存在明显的“西方中心”倾向⁵。中国的行业协会应依托我国日均词元调用量全球领先的实践基础¹²，主动参与甚至主导国际相关标准的研讨与制定，力争在词元经济的全球治理规则中发出“中国声音”，将我国的应用场景优势转化为规则制定的实际优势⁵。

8.3. 对算力企业与数据创新企业的发展建议

算力企业（包括芯片厂商、服务器供应商、数据中心运营商、云服务商）与数据创新企业（包括大模型厂商、数据服务商、垂直领域应用开发者）是词元经济价值创造的核心主体。面对激烈的市场竞争与快速的技术迭代，需采取差异化、聚焦核心能力的竞争策略。

对于算力企业而言，竞争焦点已从单纯比拼理论算力峰值转向追求“词元生产效率”。 英伟达创始人黄仁勋提出的公式“收入=每瓦词元数×可用千兆瓦数”清晰地指明了方向^1,19。因此，算力企业的优化目标应是持续提升“每瓦特电力支撑多少词元生产”、“每元硬件成本带来多少词元收益”等务实指标²⁴。芯片设计企业需将“单卡词元吞吐率”作为核心研发方向；数据中心运营商则需以“每千瓦时电产出的词元价值”考核运营效率，并通过算电协同，将绿色电力转化为绿色算力，再转化为可交易的词元，打造具有成本竞争力的绿色词元基地²⁴。云服务商等中游企业应加速从“卖算力”向“卖能力”转型⁸²。这意味着不能仅提供裸算力资源，而需将底层复杂的芯片、模型和调度能力，封装成标准化的、可按词元消耗量计费的Token服务¹⁹。应积极探索“词元银行”、“词元期货”等创新服务模式，并建设合规高效的词元交易平台，支持买卖、授权、租赁等多元模式，为企业客户提供灵活的算力成本管理工具^24,29。

对于数据创新企业，尤其是大模型厂商和应用开发者，竞争的关键在于将词元高效转化为可验证的业务价值。 企业需建立内部“单位词元价值”的衡量标准，审视同一笔词元消耗是提升了业务精度，还是只产出了低价值文本¹⁰¹。商业模式必须从早期的固定订阅制，向按用量、按效果计费的精细化模式迁移²⁰。应探索阶梯计费、按任务包计费、效果分成等多元定价策略，以满足不同场景的用户需求³⁴。在应用开发上，重心应从简单的接口调用转向构建智能体工作流。通过工具调用、上下文管理、工作流编排等工程化能力（即“工程化线束层”），将模型能力深度嵌入企业的具体业务流程，完成复杂任务，从而大幅提升单次业务消耗的词元所创造的价值²⁰。数据服务类企业则面临角色升维，需从提供原始数据或项目制报告，转向将数据能力封装为标准化的、可流通的“词元”产品⁹⁹。例如，可按照数据集在模型训练中对词元输出质量的提升贡献度，探索“按效果付费”的长期收益分成模式¹¹。

所有企业都必须将安全、合规与信任建设置于战略高度。 随着词元调用涉及越来越多的敏感数据和关键业务，企业需主动建立词元全流程的安全管理体系，防范数据泄露、权限失控和财产损失等连锁风险¹⁵。在数据使用上，应严格遵守人工智能训练阶段的数据使用规则，积极研究合成数据等新技术的合规应用⁹⁹。通过采用隐私计算、区块链存证等技术，实现数据“可用不可见”和词元流转过程的可追溯，构建企业与客户、合作伙伴之间的信任基石¹⁰⁵。

最后，中小企业应善于利用城市级“词元超市”等公共基础设施降低创新门槛。 对于技术能力和资金有限的中小企业及开发者，无需自建AI基础设施，应积极接入地方政府或运营商建设的“词元超市”或公共服务平台^16,82。这类平台提供一站式多模型调用、统一标准化接口和按量计费服务，能有效破解多模型适配难、对接流程繁杂、技术落地门槛高的痛点，大幅降低研发、人力和运维成本，让AI轻量化落地成为可能^82,97。企业可将资源聚焦于自身擅长的垂直领域应用创新和场景挖掘，从而在词元经济生态中找到差异化生存空间。