編者按

詞元經(jīng)濟(jì)正在打開經(jīng)濟(jì)學(xué)中長期被視為“黑箱”的技術(shù)進(jìn)步過程，使知識參與價值創(chuàng)造的方式首次變得可觀測、可計量。當(dāng)前，圍繞詞元經(jīng)濟(jì)涌現(xiàn)的一系列新問題，呼喚理論研究的前瞻回應(yīng)。自本報有關(guān)詞元經(jīng)濟(jì)研究系列報道及征稿啟事發(fā)布后，我們得到廣大讀者的積極回應(yīng)，已經(jīng)收到大量高質(zhì)量來稿。稿件研究視角多元，反映出詞元經(jīng)濟(jì)作為智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)的核心議題，已引起學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。鑒于報紙版面容量有限，同時為增強(qiáng)研究成果發(fā)布的時效性，中國經(jīng)濟(jì)時報在微信公眾號推出“詞元經(jīng)濟(jì)研究”欄目，選登部分優(yōu)秀來稿及后續(xù)系列文章，旨在匯聚各方智慧，為智能時代的產(chǎn)業(yè)實踐與政策治理提供分析框架與決策參考。敬請關(guān)注！

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■張閎肆

詞元經(jīng)濟(jì)正在成為人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)化進(jìn)程中的新命題。所謂詞元，即Token，是大模型處理信息的最小信息單元。2024年初我國日均詞元調(diào)用量為1000億，到2025年底躍升至100萬億，2026年3月已突破140萬億，兩年增長超過千倍。這意味著，人工智能產(chǎn)業(yè)正在從模型能力展示走向服務(wù)能力結(jié)算，從參數(shù)規(guī)模競爭走向調(diào)用效率、成本結(jié)構(gòu)和價值產(chǎn)出的綜合競爭。詞元不再只是技術(shù)工程中的內(nèi)部概念，而是正在成為人工智能服務(wù)可計量、可定價、可交易、可監(jiān)管的重要單位，當(dāng)下迫切要回答一個基礎(chǔ)性的問題：如何用詞元準(zhǔn)確衡量人工智能服務(wù)的投入、產(chǎn)出、成本、效率和價值。推動詞元成為詞元經(jīng)濟(jì)的度量衡，不能僅看統(tǒng)計調(diào)用量，關(guān)鍵在于建立有效詞元的計量體系。

一、現(xiàn)狀及趨勢

當(dāng)前詞元經(jīng)濟(jì)的興起，首先來自大模型應(yīng)用規(guī)模的快速擴(kuò)大。無論是文本生成、代碼開發(fā)、圖像處理、智能客服、知識檢索、辦公協(xié)同，還是企業(yè)經(jīng)營分析、工業(yè)設(shè)計輔助、金融風(fēng)控、政務(wù)服務(wù)和科研輔助，都需要通過模型調(diào)用產(chǎn)生詞元消耗。

這使詞元具備了三重經(jīng)濟(jì)屬性。第一，詞元是人工智能服務(wù)的計量單位。互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)常以流量、點擊、帶寬、用戶數(shù)等方式計量，大模型服務(wù)則不同，其成本直接體現(xiàn)為推理計算、上下文處理、輸出生成和多輪調(diào)用。詞元能夠較好地刻畫大模型服務(wù)的使用強(qiáng)度，成為衡量人工智能服務(wù)規(guī)模的基礎(chǔ)單位。第二，詞元是人工智能服務(wù)的成本單位。詞元背后對應(yīng)的是算力、芯片、服務(wù)器、電力、數(shù)據(jù)中心、算法優(yōu)化、模型訓(xùn)練和推理調(diào)度等一系列成本。輸入越長、上下文越復(fù)雜、推理步驟越多、多模態(tài)任務(wù)越重，詞元消耗和算力成本就越高。詞元經(jīng)濟(jì)不是無成本的信息復(fù)制，而是以算力和能源投入為支撐的服務(wù)經(jīng)濟(jì)。第三，詞元是人工智能服務(wù)的結(jié)算單位。詞元具有可計量、可定價、可交易的特征，圍繞詞元的調(diào)用、分發(fā)與結(jié)算，一套新的價值體系正在加速形成，正在從技術(shù)指標(biāo)進(jìn)入商業(yè)制度層面。

從發(fā)展趨勢看，詞元經(jīng)濟(jì)正在呈現(xiàn)三個轉(zhuǎn)向。第一，從“模型收費”轉(zhuǎn)向“詞元收費”。過去，人工智能產(chǎn)品更多按軟件訂閱、接口套餐或企業(yè)項目收費。隨著模型調(diào)用量快速增長，按輸入詞元、輸出詞元、上下文長度、模型等級、調(diào)用頻次進(jìn)行定價，正在成為更透明、更細(xì)顆粒度的商業(yè)模式。第二，未來詞元經(jīng)濟(jì)的競爭重點，不應(yīng)是單純比誰消耗更多詞元，而應(yīng)是比誰能用更少詞元完成更高質(zhì)量任務(wù)，即單位詞元產(chǎn)出效率。第三，從“單次調(diào)用”轉(zhuǎn)向“任務(wù)鏈計量”。隨著智能體、工作流工具和企業(yè)級應(yīng)用發(fā)展，一個完整任務(wù)往往包含檢索、推理、生成、驗證、調(diào)用外部工具、結(jié)果反饋等多個環(huán)節(jié)。

二、發(fā)展詞元經(jīng)濟(jì)面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)前詞元經(jīng)濟(jì)面臨的突出問題，是計量體系先行，價值評價、價格機(jī)制、治理規(guī)則和收益分配仍相對滯后。

重調(diào)用量、輕有效性的問題。詞元天然可計量，但可計量并不等于有價值。一個模型可以生成大量文本、圖片或代碼，但如果輸出質(zhì)量不高、事實錯誤較多、需要大量人工返工，那么這些詞元就只是成本，而非價值。因此，詞元經(jīng)濟(jì)不能把“消耗多少詞元”直接等同于“創(chuàng)造多少價值”。如果只追求調(diào)用量增長，就可能出現(xiàn)“詞元虛胖”：模型輸出越冗長，調(diào)用量越高；任務(wù)過程越低效，消耗越多；無效生成越多，賬面規(guī)模反而越大。這樣的詞元增長，不僅會誤導(dǎo)市場判斷，也可能推高企業(yè)使用成本和社會資源消耗。

按量計費容易、按值計費困難的問題。當(dāng)前較常見的詞元定價方式，是按照輸入詞元、輸出詞元、模型類型、上下文長度和調(diào)用次數(shù)收費。這種方式簡單清晰，有利于快速推廣。但在高價值場景中，詞元數(shù)量與經(jīng)濟(jì)價值并不完全對應(yīng)。例如，同樣是一百萬詞元，用于普通文案潤色、企業(yè)投研分析、工業(yè)缺陷識別、藥物研發(fā)輔助、金融風(fēng)險預(yù)警，其價值差異極大。如果只按詞元數(shù)量計價，就難以體現(xiàn)不同場景的價值差別，也不利于高質(zhì)量模型、高質(zhì)量數(shù)據(jù)和高質(zhì)量應(yīng)用獲得合理回報。

成本可見、能效不足的問題。詞元的每一次調(diào)用都對應(yīng)算力和能源消耗。模型上下文越長、推理鏈條越復(fù)雜、多模態(tài)生成越頻繁，詞元背后的算力成本就越高。特別是在企業(yè)級應(yīng)用中，如果缺乏任務(wù)優(yōu)化、模型路由、緩存復(fù)用、推理壓縮和算力調(diào)度機(jī)制，詞元消耗可能迅速放大，導(dǎo)致企業(yè)使用成本上升，也增加數(shù)據(jù)中心能源壓力。詞元經(jīng)濟(jì)不僅要看調(diào)用規(guī)模，還要看單位詞元成本、單位任務(wù)成本和單位價值能耗。

技術(shù)結(jié)算先行、規(guī)則體系滯后的問題。當(dāng)詞元成為計費和結(jié)算單位后，一系列制度問題會隨之出現(xiàn)：詞元如何準(zhǔn)確計量？輸入詞元和輸出詞元如何分別定價？長上下文、緩存調(diào)用、工具調(diào)用、多模型協(xié)同如何核算？模型輸出錯誤時如何計費？用戶數(shù)據(jù)參與模型優(yōu)化后，是否應(yīng)獲得收益？平臺是否應(yīng)公開詞元計量規(guī)則？企業(yè)客戶是否擁有審計權(quán)？這些問題如果缺乏統(tǒng)一規(guī)范，詞元經(jīng)濟(jì)就可能出現(xiàn)計量不透明、價格不可比、服務(wù)不可審計、責(zé)任不清晰等問題。

平臺集中度提高、中小主體參與不足的風(fēng)險。詞元經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施包括大模型、算力平臺、數(shù)據(jù)資源、分發(fā)渠道和應(yīng)用生態(tài)，這些環(huán)節(jié)容易向大型平臺集中。大型企業(yè)可以自建模型、采購算力、開發(fā)智能體系統(tǒng)，而中小企業(yè)往往缺乏技術(shù)能力、資金能力和數(shù)據(jù)治理能力。如果詞元經(jīng)濟(jì)只由少數(shù)平臺主導(dǎo)，就可能形成新的技術(shù)門檻和成本壁壘。

三、對策與建議

讓詞元成為詞元經(jīng)濟(jì)的度量衡，必須避免兩個誤區(qū)：一是把詞元簡單當(dāng)作流量，二是把詞元過早概念化、金融化。詞元經(jīng)濟(jì)的重點應(yīng)當(dāng)是產(chǎn)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化、價值化和規(guī)范化。建議從以下幾個方面推進(jìn)。

建立“有效詞元”評價體系。詞元經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)指標(biāo)不能只是調(diào)用量，而應(yīng)是有效詞元量。所謂有效詞元，是指在特定任務(wù)中能夠產(chǎn)生真實價值、滿足質(zhì)量要求、符合安全合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)的詞元。有效詞元評價可以包括六類指標(biāo)：任務(wù)完成率、結(jié)果準(zhǔn)確率、人工返工率、響應(yīng)時延、單位任務(wù)成本、安全合規(guī)水平。不同行業(yè)應(yīng)設(shè)置不同權(quán)重。辦公場景可重點關(guān)注效率提升和用戶滿意度；代碼場景可重點關(guān)注可運(yùn)行率、缺陷率和維護(hù)成本；工業(yè)場景可重點關(guān)注質(zhì)量改進(jìn)、故障識別和流程優(yōu)化；金融場景可重點關(guān)注風(fēng)險識別、合規(guī)審查和責(zé)任追溯；政務(wù)場景可重點關(guān)注辦事效率、公眾體驗和數(shù)據(jù)安全。

推動詞元定價機(jī)制從“按量計費”走向“復(fù)合定價”。詞元經(jīng)濟(jì)初期可以采用按輸入詞元、輸出詞元、模型等級、調(diào)用次數(shù)計費的方式，但成熟階段應(yīng)逐步形成復(fù)合定價機(jī)制。基礎(chǔ)模型服務(wù)可按詞元數(shù)量計費，體現(xiàn)成本透明；企業(yè)級應(yīng)用可采用“詞元費+服務(wù)費+任務(wù)費”的方式，體現(xiàn)系統(tǒng)集成和服務(wù)保障；高價值場景可探索按結(jié)果付費，如按節(jié)約工時、降低風(fēng)險、提升準(zhǔn)確率、減少故障率等方式結(jié)算。詞元是結(jié)算基礎(chǔ)，但不能成為唯一價格依據(jù)。詞元經(jīng)濟(jì)真正成熟的標(biāo)志，不是所有服務(wù)都按詞元收費，而是能夠把詞元消耗與任務(wù)價值合理連接起來。

制定詞元的可信計量標(biāo)準(zhǔn)和審計規(guī)則。詞元經(jīng)濟(jì)要成為可信市場，必須解決計量透明問題。建議推動形成統(tǒng)一或相對統(tǒng)一的詞元計量規(guī)范，包括分詞規(guī)則、輸入輸出詞元統(tǒng)計、上下文復(fù)用計量、緩存調(diào)用計量、工具調(diào)用計量、多模型協(xié)同計量、異常調(diào)用處理等。同時，應(yīng)建立面向企業(yè)客戶的詞元賬單透明機(jī)制。平臺應(yīng)向用戶提供清晰賬單，說明不同任務(wù)、不同模型、不同環(huán)節(jié)的詞元消耗。對于大客戶和重點行業(yè)，可提供第三方審計接口，允許用戶核驗計量準(zhǔn)確性、價格合理性和服務(wù)穩(wěn)定性。

推進(jìn)詞元經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施降本增效。詞元經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，依賴高效、低成本、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)設(shè)施。建議從模型側(cè)、算力側(cè)、數(shù)據(jù)側(cè)和應(yīng)用側(cè)同時發(fā)力。模型側(cè)，應(yīng)鼓勵小模型、專用模型、蒸餾模型和混合模型路由，避免所有任務(wù)都調(diào)用高成本大模型。算力側(cè)，應(yīng)加強(qiáng)推理優(yōu)化、算力調(diào)度、緩存復(fù)用和綠色數(shù)據(jù)中心建設(shè)。數(shù)據(jù)側(cè)，應(yīng)提升高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給水平，減少低質(zhì)量數(shù)據(jù)導(dǎo)致的無效推理和重復(fù)調(diào)用。應(yīng)用側(cè)，應(yīng)優(yōu)化提示詞、任務(wù)流程和智能體鏈路，減少無意義調(diào)用和冗余生成。

建設(shè)面向中小企業(yè)的普惠詞元服務(wù)體系。中小企業(yè)是產(chǎn)業(yè)生態(tài)的重要組成部分，但往往缺乏模型開發(fā)、數(shù)據(jù)治理和算力采購能力。建議依托產(chǎn)業(yè)園區(qū)、行業(yè)協(xié)會、龍頭企業(yè)和公共服務(wù)平臺，建設(shè)面向中小企業(yè)的詞元服務(wù)平臺，提供低門檻、低成本、可審計的模型調(diào)用和行業(yè)應(yīng)用服務(wù)。可以探索“普惠詞元額度”“行業(yè)詞元券”等機(jī)制，支持中小企業(yè)在研發(fā)設(shè)計、客戶服務(wù)、財務(wù)管理、法律合規(guī)、市場營銷、質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)使用人工智能服務(wù)。

完善詞元經(jīng)濟(jì)治理體系。詞元經(jīng)濟(jì)涉及數(shù)據(jù)安全、內(nèi)容安全、知識產(chǎn)權(quán)、用戶隱私、價格透明、服務(wù)質(zhì)量和責(zé)任劃分等問題。治理重點是提高透明度和可追溯性。在一般應(yīng)用場景中，應(yīng)強(qiáng)化用戶告知、內(nèi)容標(biāo)識和服務(wù)說明；在企業(yè)級應(yīng)用中，應(yīng)強(qiáng)化數(shù)據(jù)隔離、調(diào)用日志、權(quán)限管理和安全評估；在金融、醫(yī)療、教育、政務(wù)等重點領(lǐng)域，應(yīng)建立更嚴(yán)格的模型評估、人工復(fù)核、責(zé)任追溯和風(fēng)險分級機(jī)制。同時，要防止詞元經(jīng)濟(jì)被過度金融化。詞元首先是人工智能服務(wù)的計量和結(jié)算單位，不宜被簡單包裝成投機(jī)性資產(chǎn)。

探索詞元經(jīng)濟(jì)的價值共享機(jī)制。詞元經(jīng)濟(jì)的價值并非只由模型平臺創(chuàng)造。高質(zhì)量數(shù)據(jù)提供者、行業(yè)場景開放者、應(yīng)用開發(fā)者、專業(yè)知識貢獻(xiàn)者和終端用戶反饋者，都參與了價值形成。尤其在行業(yè)應(yīng)用中，場景數(shù)據(jù)和專業(yè)經(jīng)驗往往決定模型服務(wù)能否真正落地。因此，應(yīng)探索更加合理的價值共享機(jī)制。對于高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源，可通過授權(quán)使用、收益分成、數(shù)據(jù)合作空間等方式釋放價值；對于行業(yè)專家和應(yīng)用開發(fā)者，可通過插件市場、智能體市場、任務(wù)市場等方式獲得回報；對于企業(yè)用戶，可通過數(shù)據(jù)不出域、模型私有化、收益共享等方式增強(qiáng)參與意愿。

（作者系中國工程院—清華大學(xué)聯(lián)合博士后）

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監(jiān) 制丨陳 波 王 彧 楊玉洋

主 編丨毛晶慧 編 輯丨陳姝含