以词元为引擎推动智能经济高质量发展
唐 杰
7月17日，习近平总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上发表主旨讲话，强调要“全面促进人工智能科技创新、产业发展、场景应用”，“让人工智能赋能千行百业”。当前，以大模型、智能体为主要技术支撑的智能经济正在加快重塑全球经济结构。词元（Token）作为人工智能生成式内容的基本单位，已超越单纯的技术概念范畴，正在成为促进我国智能经济发展的新型数据要素，不仅带来人工智能产业的商业模式变革，更为未来产业开辟了以智能化为特征的新增长空间。要坚持创新思维和系统观念，更好发挥模型智能水平、应用程序编程接口（API）调用量、智能转化效率的乘数效应，让词元迸发出更加丰沛的经济价值，更好推动我国智能经济高质量发展。
一、何为词元
词元源于自然语言处理，是当前大模型处理信息的最小单元。它作为连通人类自然语言与机器智能运算的桥梁，正在成为衡量智能服务交易量的核心指标和智能经济价值创造的微观载体，有着鲜明的生产力属性。
首先，词元具备可计量、可定价、可交易特性，重构了技术供给与商业需求的衔接机制。作为大模型调用规模的统计单位，它精确量化了智能服务的消耗。作为计费单位，它推动软件商业模式从传统的授权订阅向按需调用转变，使得智能服务如同水电般即取即用，为人工智能产业规模化落地提供了清晰的量化基础与交易可能。
其次，词元是动态生成的、高密度的数据要素。与传统数据作为静态记录的生产要素不同，词元代表正在生成的、经过模型活化后的知识。它不仅包含文本语义切片，也涵盖图像、音视频等多模态信息的向量化表达，蕴含了模型在特定任务上的推理、生成和决策过程，是数据要素经由大模型加工后形成的、可直接服务于生产生活的智能形态。
再次，词元具有长期稳定性与技术中立性，具备智能时代价值锚点和计量语言的属性。词元不绑定特定技术路线或单一厂商，具有高度普适性。如同石油时代的“桶”与电力时代的“度”，掌握词元这一计量单位，实质上等同于掌握了智能经济基础设施的定义权与计量权。确立基于词元的数字经济底座，对于我国在全球智能经济竞争中掌握标准制定权与定价主导权具有重要意义。
二、词元作为智能经济发展引擎的三个维度
词元在生产、生活、产业和商业各环节的全面渗透中推动智能经济蓬勃发展，不仅催生了智能体服务、“一人公司”等人工智能原生新业态，也在人工智能赋能存量产业的过程中形成词元化价值增量，并对存量产业的价值链与协作分配方式进行重构。词元对智能经济发展的贡献效能，主要由模型智能水平、API调用量、智能转化效率三个因素共同决定。
2026年4月29日至30日，以“加快数智技术创新发展，深入推进数字中国建设”为主题的第九届数字中国建设峰会在福建省福州市举行。2025年全国日均词元调用量从年初的超1万亿增长到年末的100万亿，2026年3月进一步提升至140万亿，这表明数据要素价值在加速释放。图为4月29日，参观者在峰会现场体验区参观国产化算力底座。 中新社记者 王东明/摄
模型智能水平决定了单个词元所承载的智能密度与价值含量。模型智能水平越高，生成的词元在逻辑性、准确性、创造性上就越强，其解决复杂问题、辅助科学决策的能力就越显著，生成的内容使用价值就越高。模型智能水平可以通过其在综合知识、复杂推理、代码工程、多模态处理以及智能体自主执行等能力基准测试中的表现来衡量。去年以来，全球主流大模型迭代速度加快，不断刷新基准测试得分，测试结果为观察不同模型的智能相对水平提供了重要参考。
API调用量是智能经济的规模基础，是对模型算力消耗和数据吞吐规模的度量，反映了大模型的普及程度和人工智能产业活跃度。当前，全球各大模型厂商均对外提供按调用量计费的API服务并积极向产业端开放，词元通过API这一通道在不同行业、区域和组织间流动，成为智能要素跨场景配置的主要方式。海外用户也能够通过API远程调用我国境内模型和算力获得推理服务，并按词元消耗量付费，实现“词元出海”。
智能转化效率反映了智能经济中的价值实现率，它衡量的是词元生成与经济价值创造之间的转化效能，与模型应用对行业的渗透率、在场景中的适配度等因素紧密相关。模型的智能水平越高、与行业融合越充分，用户人机协同能力越强，就越能够以更少的词元消耗产出更大经济价值，实现更高的智能转化效率。而智能转化效率越高，意味着词元越能精准匹配产业需求，与千行百业深度融合并推动扩产降本增效，更充分地促进生产力提升和经济效益增长，完成智能经济的价值闭环。
上述模型智能水平、API调用量和智能转化效率三个因素，从工具质态、行为规模、产出效能三个维度塑造了劳动者利用人工智能从事生产、创造经济价值的活动特征。当大模型与产业场景深度结合，词元就能从数字成本转化为智能资产，其增长驱动效应会以提高生产效率、改善服务质量和催生新业态的形式在智能经济中体现出来，并开辟未来产业更加广阔、可落地和可持续的增长空间。
三、在词元驱动下我国智能经济发展呈现新特征
当前，词元驱动我国智能经济发展已具备总体规模领先、应用场景丰富等显著优势，呈现出量级爆发、应用深化、结构优化和模式创新等显著特征，带动我国智能经济从概念普及期加速迈入规模化价值创造阶段。
国产开源模型综合竞争力不断取得新突破，以词元供给服务智能经济的能力显著增强。今年4月，国产大模型在软件工程基准测试专业版中得分排名全球第一，超过同期美国闭源旗舰模型；6月，在全球百万用户参与盲测的前端开发评估系统上，国产大模型又在全球可用模型中摘得第一。与美国政府禁止外国实体访问其领先闭源模型不同，国产大模型坚定高举开源开放旗帜，为全球用户提供优质、可及、可信赖的大模型服务。与此同时，国产开源模型服务价格相比美国闭源模型旗舰版本也具备跨数量级优势。技术差距收窄、极致性价比和稳定开放共同构成了国产模型综合竞争力的核心支撑。
API调用量指数级爆发，成为全球最大词元消费市场。近两年来，我国大模型应用快速普及，智能体生态加速孕育，词元调用量爆发式增长，这是我国超大规模市场优势在智能经济中的直接映射。2024年初我国日均词元调用量为1000亿，2025年底跃升至100万亿，2026年3月突破140万亿，两年增长超千倍。据全球大模型聚合平台OpenRouter统计，2026年4月下旬以来，中国大模型周词元调用量已连续三个月超过美国并稳居全球首位。这种爆发式增长标志着我国形成了规模庞大的智能消费市场，成为全球智能经济最活跃和最具潜力的词元消费中心之一。
应用场景从对话交互走向生产环节，智能转化路径愈加清晰。词元通过嵌入具体的生产、服务和贸易环节，转化为看得见的真实经济增量，反映了智能经济从技术供给端单向推动转向需求端价值验证拉动的演进态势。在企业级应用中，智能研发助手、智能运营中枢等新型应用形态不断涌现，词元消费加速嵌入业务主流程和高价值环节。有分析报告显示，2025年下半年我国企业级大模型日均词元调用量升至上半年的3.6倍。2025年以来，我国主要模型企业营收大幅增长，也显示出模型即服务平台可以通过API调用定价，将词元消耗直接转化为可计量的营业收入，能力领先的模型正在实现“量价齐升”。
当前，尽管我国智能经济发展势头迅猛，但以词元为引擎推动智能经济高质量发展也面临一些制约因素。一是模型智能水平提升面临瓶颈，偏重工程优化而原理突破不足，在自主推理、长程规划、多模态融合、安全对齐等方面与国际领先水平存在差距，在基础理论、底层技术、核心算法等方面创新仍有不足。二是词元调用存在结构性矛盾，聊天、文生图等消费级应用的调用量大而商业收益低，中小企业级应用市场虽然增长迅速但整体渗透率仍有待提高，大量高价值调用沉淀在企业内部封闭系统中，未能转化为开放平台API生态红利。三是词元产出向实体经济价值的转化率不高，特别是在工业制造、科研创新等高附加值领域渗透率偏低，等等。解决好这些问题，才能进一步发挥好词元的引擎作用，为我国智能经济发展注入更强驱动力。
四、充分发挥词元驱动智能经济高质量发展的引擎作用
“十五五”时期是我国人工智能从技术爆发转向应用成熟的重要战略窗口。智能经济的内生增长动力来自“智能水平—API调用量—智能转化效率”的正反馈循环，应紧扣词元引擎功能，推高词元价值释放的智能上限，扩大生成词元内容的利用规模，提升词元与实体经济的融合水平，并构建与此相适配的治理体系，推动我国智能经济从规模领先向质量引领的转型升级。
推高智能上限，提升模型智能水平。智能水平本质上是通用技术资本积累的反映，对智能水平的投入就是积累智能资本存量，其回报具有长期递增特征。应更加专注于从感知智能向认知智能的跨越，大力推动模型架构与算法的原始创新，在大模型长程任务能力、自治智能体系统、自我进化和自主训练等方面寻求突破。加快建设高质量、多模态、覆盖重点行业的中文语料和知识库，探索安全合规的数据共享和“数据要素×”模式。加强政策引导与制度供给，支持高校、科研院所与领军企业协同开展前沿基础研究，加大对大模型研发、算力建设、数据要素市场的资金支持力度，完善知识产权制度，激发创新活力。
创新服务模式，扩大API调用量。API调用量本质上是对“智能即服务”这一新型消费品的需求规模，用户数量增加会加快模型改进，模型改进又会吸引更多用户，形成需求侧规模经济。应降低模型接入和切换成本并实行差异化定价，培育更成熟的API市场。构建自主可控的“模芯能一体化”人工智能基础设施，推进全国一体化算力网建设和集约高效利用。建设开源开放的高性能算力服务平台，持续优化API服务生态，为广大中小企业提供普惠算力支持。大力发展智能体，鼓励智能体在各类垂直领域的规模化应用，让能够自主驱动、协同作业、全天候运转的智能体集群成为新的产业形态，从“智能助手”真正走向“数字员工”。完善词元计量与交易市场，加快建立统一的词元计量标准和交易规则，进一步激活词元的生产、流通与消费。
强化场景牵引，提升智能转化效率。词元从消费端向生产端渗透，早期集中在易于量产的文案生成、代码补全等标准化任务，后期则需要解决行业知识、业务流程、监管约束等“最后一公里”的适配性问题。提升智能转化效率的关键在于设计“词元—任务”匹配机制，使词元生产尽可能贴近价值创造场景。以先进制造业集群、国家级经开区、自贸试验区等为重点，以现代农业产业园、现代服务业集聚区为广泛延伸，系统梳理产业及企业业务流程，针对痛点堵点形成词元驱动型解决方案，打造一批智能经济标杆场景，推动提升智能转化效率。构建智能经济转化效率评价体系，探索将单位词元消耗对国内生产总值拉动效应、重点行业人工智能渗透率等若干新指标纳入国家统计体系。
加强治理护航，构建智能经济持续健康发展生态。聚焦产权、交易、风险层面，加快构建激励相容、公私兼顾、权责清晰的词元治理体系。同步建设与模型智能水平相适应的对齐能力，把国家法律法规、社会规范、道德伦理等作为底层公理写入模型的价值函数，确保人工智能技术推动智能经济向善发展。建立健全算法安全监管体系，防范算法歧视、隐私泄露、虚假信息传播等风险。坚持开放合作，积极参与全球人工智能治理规则制定，推动形成开放、公平、非歧视的国际智能经济发展环境。
作者：清华大学计算机科学与技术系教授
