| 信息分类 | 科技资讯 / AI政策与数字经济 |
| 信息来源 | 求是网 / 《求是》2026/16（微信公众号转载） |
| 原文发布时间 | 2026-08-18 |
| 作者 | 唐杰，清华大学计算机科学与技术系教授 |
| 本站采集时间 | 2026-08-19 |
| 原文链接 | 点击阅读原文 |
“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。”
《求是》2026年第16期刊发清华大学计算机科学与技术系教授唐杰文章《以词元为引擎推动智能经济高质量发展》。文章提出，以大模型、智能体为主要技术支撑的智能经济正在重塑全球经济结构，词元正在成为可计量、可定价、可交易的新型数据要素，并从模型智能水平、API调用量、智能转化效率三个维度发挥乘数效应。
一、什么是词元：AI时代的“度”和“桶”
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，也是连通人类自然语言与机器智能运算的桥梁。文章将词元定位为“智能经济价值创造的微观载体”，并概括其三重属性。
| 属性 | 含义 |
|---|---|
| 可计量、可定价、可交易 | 精确量化智能服务消耗，推动软件商业模式从授权订阅走向按需调用，使智能服务如同水电般即取即用 |
| 动态生成的高密度数据要素 | 不同于静态数据，词元代表经过模型活化后的知识，包含文本、图像、音视频等多模态信息，以及模型推理、生成和决策过程 |
| 长期稳定与技术中立 | 不绑定特定技术路线或厂商，具有高度普适性；掌握词元计量标准，实质上等同于掌握智能经济基础设施的定义权与计量权 |
二、词元驱动智能经济的三个维度
文章提出，词元对智能经济的贡献由三个因素共同决定：模型智能水平、API调用量、智能转化效率。三者分别对应工具质态、行为规模和产出效能。
| 维度 | 作用 | 观察指标 |
|---|---|---|
| 模型智能水平 | 决定单个词元承载的智能密度与价值含量。模型越强，逻辑性、准确性、创造性越强，解决复杂问题能力越高 | 综合知识、复杂推理、代码工程、多模态处理、智能体自主执行等基准测试 |
| API调用量 | 智能经济的规模基础，度量算力消耗和数据吞吐规模，反映大模型普及程度与产业活跃度 | API调用量、企业与个人用户规模、跨行业/跨区域调用流量、词元出海规模 |
| 智能转化效率 | 衡量词元生成与经济价值创造之间的转化率，体现AI与行业场景的适配程度 | 单位词元产出、降本增效效果、行业渗透率、任务完成率、业务价值增量 |
核心公式：当大模型与产业场景深度结合时，词元就能从“数字成本”转化为“智能资产”。其增长驱动效应通过提高生产效率、改善服务质量和催生新业态体现出来。
三、我国智能经济的关键数据
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 全国日均词元调用量（2024年初） | 1000亿 |
| 全国日均词元调用量（2025年底） | 100万亿 |
| 全国日均词元调用量（2026年3月） | 140万亿 |
| 两年增长倍数 | 超千倍 |
| 全球比较 | 据OpenRouter统计，2026年4月下旬以来，中国大模型周词元调用量连续三个月超过美国并稳居全球首位 |
| 企业级调用变化 | 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 |
| 国产模型成绩 | 2026年4月国产大模型在软件工程基准测试专业版中得分全球第一；6月在全球百万用户参与盲测的前端开发评估系统中全球可用模型第一 |
四、发展新特征：从概念普及到规模化价值创造
- 国产开源模型竞争力突破。技术差距收窄、极致性价比和稳定开放构成核心支撑。与美国禁止外国实体访问其领先闭源模型不同，国产大模型高举开源开放旗帜，并在服务价格上具有跨数量级优势。
- API调用量指数级爆发。智能体生态加速孕育，词元通过API在不同行业、区域和组织间流动，海外用户也能远程调用我国模型和算力，实现“词元出海”。
- 应用从对话交互走向生产环节。智能研发助手、智能运营中枢等企业应用嵌入业务主流程和高价值环节；领先模型企业通过API定价实现“量价齐升”。
五、当前制约因素
| 问题 | 具体表现 |
|---|---|
| 模型智能提升瓶颈 | 偏重工程优化而原理突破不足；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；基础理论、底层技术、核心算法创新仍不足 |
| 词元调用结构性矛盾 | 聊天、文生图等消费级应用调用量大但商业收益低；中小企业级应用渗透率仍待提高；大量高价值调用沉淀在企业内部封闭系统中，未转化为开放API生态红利 |
| 实体经济转化率不高 | 工业制造、科研创新等高附加值领域渗透率偏低，词元产出与真实产业价值之间仍有“最后一公里”适配问题 |
六、“十五五”时期四点政策建议
文章认为，“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，应构建“智能水平—API调用量—智能转化效率”的正反馈循环。
| 方向 | 重点举措 | |
|---|---|---|
| 推高智能上限 | 推动模型架构与算法原始创新，突破长程任务、自治智能体、自我进化和自主训练；建设高质量多模态中文语料和知识库；支持高校、科研院所与领军企业协同开展前沿基础研究 | |
| 创新服务模式，扩大API调用量 | 降低模型接入和切换成本，差异化定价；构建自主可控“模芯能一体化”AI基础设施，推进全国一体化算力网；发展智能体，让智能体集群从“智能助手”走向“数字员工”；建立统一词元计量标准和交易规则 | |
| 强化场景牵引 | 设计“词元—任务”匹配机制；以先进制造业集群、国家级经开区、自贸试验区等为重点打造标杆场景；探索将单位词元消耗对GDP拉动效应、重点行业AI渗透率等纳入统计体系 | |
| 加强治理护航 | 围绕产权、交易、风险构建词元治理体系；将法律法规、社会规范、道德伦理写入模型价值函数；防范算法歧视、隐私泄露、虚假信息；参与全球AI治理规则制定 |
文章最后强调，应更好发挥模型智能水平、API调用量、智能转化效率的乘数效应，让词元迸发更丰沛的经济价值，推动我国智能经济从规模领先向质量引领转型升级。
来源：《求是》2026/16，求是网；作者：唐杰，清华大学计算机科学与技术系教授。