清华大学杨斌最近接受了人民网记者的专访，他建议把“token”翻译成“模元”，来推动AI技术的全民普及。“我建议把‘token’翻译成‘模元’。”杨斌说，这个关键词在中文里缺乏统一、精准的翻译，让AI技术很难从专业圈子走向全民普惠。在英伟达举办的2026年GTC大会上，“token”这个词在黄仁勋的主题演讲里出现了超过70次。国家数据局统计显示，截至2025年9月底，我国每天消耗的“token”已经突破40万亿。和2024年初相比，增长了400多倍。杨斌提到了他对“token”这个词的看法，“token”作为AI时代的核心经济标尺，既是信息单位、也是算力单位和货币单位。它还是AI思考的最小单元和智能服务价值度量的基准。杨斌提到了他选择“模元”这个译法的原因：首先是它简洁直白、通俗易懂。他进一步解释了这个译名的优势：一是对大众友好，让普通人和非专业人员容易理解；二是对产业实用，可以直接对应AI产业核心指标；三是对未来兼容，能够适应智能体、多模态融合等全场景应用。杨斌强调，好的中文译名可以帮助人们更好地理解和接受AI技术。他希望大家在学术研究、产业分析、政策讨论还有媒体报道中都能有意识地使用这个词汇。杨斌是清华大学可持续社会价值研究院院长，也是经济管理学院的教授。他提到了“token”这个词的发展脉络：它源自古代英语，表示“标志”、“符号”，意思是可以被识别和承载特定信息或功能的基本单元。历经演变，“token”在进入AI大模型爆发后升级为可计算、可处理的最小通用单元。杨斌解释了为什么他不选择其他译法：“词元”局限于文本场景，“语元”窄化了模型处理单元的本质，“义节”过度聚焦语义，这些都无法承载“token”作为核心锚点的价值。至于为什么选择“模元”，杨斌认为这个译名能直指大模型和多模态应用形态，代表最小基本单元。简洁易懂的中文译名能帮助推动AI技术在中国更广泛地普及和应用。