问题：智能应用爆发带来“计量与结算”新课题 随着大模型应用从单一聊天问答延伸至办公协同、工业设计、编程开发、客服运营等场景，并更向可执行任务的智能体形态演进，模型推理调用呈现高频、碎片化、持续化特征；如何对调用规模、资源消耗与服务价值进行统一计量，成为产业迈向规模化发展的关键课题。国家数据局局长刘烈宏中国发展高层论坛2026年年会上指出，词元不仅是智能时代的价值锚点，也正在成为连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式落地提供可量化抓手。 原因：数据供给扩容与应用侧“推理需求”共振 词元调用量的跃升，既反映应用侧需求的快速扩张，也体现供给侧能力的持续增强。一上，我国数据要素市场化配置改革不断深化，高质量数据供给体系加快形成。刘烈宏介绍，截至2025年年底，全国已建成高质量数据集超过10万个，为模型训练、优化与行业落地奠定基础。另一方面，产业重心从“训练竞赛”转向“推理驱动”逐渐清晰，企业更关注可用、可控、可计费的服务能力，接口调用与线推理随之成为主流使用方式。数据显示，截至今年3月，我国日均词元调用量超过140万亿，较2024年初约1000亿增长逾千倍；与2025年底约100万亿相比，三个月增幅也超过40%。多重因素叠加，推动词元成为观察产业活跃度的重要指标。 影响：商业逻辑重塑叠加成本压力，产业链加速再平衡 业内普遍认为，词元作为模型处理信息的最小单元，天然具备可计量、可定价、可核算特征，为“按使用付费”的服务体系提供基础。国家信息中心有关人士表示，过去企业更多以购买软件授权的方式获取信息服务，如今越来越多企业选择直接调用大模型接口，根据消耗词元量支付费用，信息服务从“买产品”转向“买能力”。这种变化有利于降低应用门槛、扩大市场覆盖面，也推动供给侧从堆参数、比榜单转向拼稳定性、时延、成本和安全能力。 另外，词元需求激增直接推升算力成本。近期，国内多家云服务商对AI算力及对应的产品进行价格调整。公开信息显示，3月18日，阿里云、百度智能云先后宣布上调AI算力相关产品价格，涉及算力、存储等类别，调价幅度不等。这从一个侧面反映出推理侧需求释放对算力供需格局的影响正在加深。国际产业界也在强化对“词元经济”的认识。英伟达首席执行官黄仁勋在2026年GTC大会上提出“Token经济学”概念，认为数据中心正在从存储型设施转向“生产词元”的“智能工厂”。相关观点虽带有企业表述，但也映射出全球产业对计量单位与商业结算范式变迁的共同关注。 更深层的影响在于产业体系的系统性重构。机构研究指出，在推理需求爆发背景下，算力体系正加速向推理导向转型，并沿芯片自研、超大规模集群与长期算力绑定等方向演进。对企业而言，能否在单位词元成本、服务质量与交付稳定性之间取得平衡，决定其在新一轮竞争中的位置。 对策：以算电协同与基础设施优化化解约束、释放增量 词元调用量快速增长，也对电力资源、能源结构与基础设施布局提出更高要求。今年《政府工作报告》提出实施算电协同等新型基础设施工程，指向以更高效率、更低碳排的方式支撑算力产业发展。业内人士分析，算电协同的关键在于以绿色电力支撑数据中心运行，提升能源利用效率，降低单位推理成本。我国西部地区水电、风电、光伏等资源丰富，可为数据中心提供较低成本的绿色电力供给，具备承接算力集聚基础条件。 在工程实践层面，“东数西算”持续推进，通过引导东部旺盛的数据需求向西部能源富集、土地和电力成本相对较低地区布局，有助于优化全国算力资源配置，缓解局部区域电力与能耗压力。面向下一阶段，亟需在三上形成合力：其一，进一步夯实高质量数据供给与合规流通机制，推动“数据供给—价值释放”的闭环运行；其二，加快算力基础设施绿色化、集约化改造，完善电力保障与跨区输送能力；其三，完善以词元计量为基础的服务标准、计费规则与结算体系，提升市场透明度与可预期性，促进公平竞争与健康生态。 前景：词元或成智能时代“通用度量衡”，新机遇向应用与基础设施两端扩散 综合来看，词元调用规模的跃升意味着智能服务正从试验性探索走向规模化供给，产业商业化路径更为清晰。围绕词元的调用、分发与结算，一套新的价值体系正形成，可能带动云服务、算力芯片、存储网络、数据治理与行业应用的联动增长。中长期看，谁能在单位成本、能效水平、数据质量与场景交付上建立优势，谁就更可能在“可计量的智能服务”时代获得先发红利。与此同时，随着计量体系逐步完善，词元也有望成为跨平台、跨行业对比服务能力与成本结构的通用“度量衡”，推动产业从“能力展示”走向“价值兑现”。
词元经济的兴起不仅说明了人工智能技术的快速普及，更预示着数字经济新模式的到来。中国正通过数据要素改革和能源结构优化的双重驱动，探索具有自身特色的发展路径。如何在技术创新、商业应用和可持续发展之间取得平衡，将成为下一阶段的重要课题。