编者按词元（Token）正成为人为智能服务的主题计量、结算与统计单元。当前，词元经济出现发作式增长态势，各类利用场景层出不穷，但“有流量、无质量”“有亏损、难评价”等问题日益凸显：词元亏损量难以反映AI服务真实价值、定价机造混乱、高质量供给不足有效激励。
近日，国度数据局召开词元经济座谈会，明确将词元经济纳入工作系统，开释出推动行业从规模扩张转向高质量发展的强烈信号。中国经济时报社等机构的专家学者和部门驰名企业代表应邀参会讲话。本期《智荟月刊》以“让词元更有质量——推动词元经济高质量发展”为主题，出格约请四位与会专家，萦绕词元经济健康发展的主题议题发展深刻钻研，并从政策、技术、经济与治理等维度带来前沿思虑与求实建议，以飨读者。
我国词元经济健康发展面对着计量定价、数据供给、技术自主、算电协同、安全防护等诸多关键关口。能否逾越这些关口，决定着我国词元经济能否实现量质齐升，也在肯定水平上决定了我国智能经济发展质量。
词元是大模型处置信息的最幼信息单元。我国日均词元挪用量从2024岁首的1000亿，到2025年底的100万亿，再到今年3月突破140万亿，两年间增长超千倍。萦绕词元的出产、挪用、分发与结算所衍生形成的新型经济状态——词元经济，在从理论探求进入产业实际阶段，反映了人为智能正从技术攻坚阶段迈向价值兑现新阶段。然而，和任何新滋事物一样，词元经济的健康发展绝非坦途。从当前实际看，我国词元经济健康发展面对着计量定价、数据供给、技术自主、算电协同、安全防护等诸多关键关口。能否逾越这些关口，决定着我国词元经济能否实现量质齐升，也在肯定水平上决定了我国智能经济发展质量。
词元经济之所以可能成为现实，关键在于词元自身具备可计量、可定价、可买卖属性，为正本难以怀抱的数据活化水平、智能服务规模提供了“怀抱衡”。词元计量尺度的统一性与定价机造的科学性，是整个词元经济赖以健康运行的造度基石。
从计量层面看，词元不足统一的尺度系统。词元是分词算法对输入文本进行切分后形成的产品。不外，具体切分逻辑内嵌于模型架构之中，对表部参加者而言通明度不高。而统一语义内容在分歧模型的切分逻辑下，可能对应数量相差数倍的词元。这种技术上的“黑箱”个性，使得词元这一本应客观中立的计量单元，在现实中容易被把握分词规定造订权的平台方影响，进而形成一种非对称计量权势关系。
从定价层面看，词元经济面对成本结构的非对称性、量与质脱钩的局面。词元出产的成本结构出现极端的“L型”特点：大模型预训练阶段成本巨大，而一旦模型训练实现，天生额表词元的边际成本较低。随着用户持续增多，前期投入的巨额成本被不休摊薄，理论上可趋近于零。与此同时，一样数量的词元在分歧场景中可能价值迥异：一份贸易合约分析与一次日常闲聊所亏损的词元可能相近，但前者产生的经济价值可能是后者的成千上万倍。然而，当前无论是按量计费、订阅造还是混合式的大模型计价模式，性质都是基于词元亏损数量，而对词元天生质量陷入无差距定价，导致量质脱钩问题凸起。这种计价单元的“均质化”如果，可能诱发开发者为节约成本而刻意缩短词元长度，而非着力提高回覆质量，出现“劣币摈除良币”的逆向裁减。
从造度层面看，词元经济的治理能力滞后于市场实际。词元定价权高度集中于平台尤其是头部平台，用户与数据贡献者不足议价能力。平台单方面面造订计价规定，即便不直接调整名义价值，也能通过微调分词器设计、高低文缓存战术等关键技术参数而间接影响买卖，形成传统反垄断工具难以有效识此外新型市场权势，容易导致收益分配的结构性失衡。
破解计量定价困局，必要加快尺度建设、美满定价机造、加强监管治理协同发力。在尺度建设层面，尽快了了词元统计口径、核算步骤与分词规定的规范，成立分词器登记与计量审计造度。在定价机造层面，引入响应精度、工作实现率、安全合规性等质量指标，进行复合评价，使词元定价从单纯的数量计费走向量质并沉计费。在监管治理层面，明确平台披露词元计量规定、通知价值调整、留存计费日志等方面要求，并成立健全第三方核验机造，切实保险用户的知情权与在分歧平台间比价的能力。
从数据质量看，词元经济健康发展不止于数据规模扩大，更依赖于数据质量的提升。2025年，我国年度数据出产总量达52.3泽字节，同比增长27.3%，数据出产总量占全球约27.4%。然而，我国数据供给面对数据规模扩张与高质量数据集不及的量质失衡困境。AI必要“精密粮”，相对线性增长的高质量数据却难以匹配AI的超线性发展预期，好比高端造作、教育培训、医疗诊断等垂直领域专业化、尺度化、高可信度的数据依然稀缺，影响了专业场景下的大模型利用成效，造约着词元经济从通用服务领域扩大到专业赋能领域。
从数据流通看，“数据孤岛”景象依然存在。公共数据开发利用仍需加力推动，公共数据盛开共享和安全�；さ钠胶饽讯冉洗�。大量高价值数据沉淀在当部门门、社会组织、企业等的内部系统中，因安全顾虑、利益博弈或技术问题而无法有效流通。
从数据权利分配机造看，贡献与回报失衡的问题日益凸显。用户在消费词元时所产生的交互数据，可反哺上游模型的优化，通过“消费即出产”形成正反馈循环。然而，在这一价值共创链条中，用户贡献若何确认、平台能否无偿吸收用户在使用服务过程中形成的知识经验，是有待厘清的涉及出产关系的深档次问题。
破解数据供给困局，必要从提升质量、推进流通、强化激励等层面系统推动。在提升质量层面，深入行业高质量数据集建设行动，以场景需要为牵引，构建覆盖高端造作、教育培训、医疗诊断等高价值场景的“数据粮仓”。在推进流通层面，深入数据身分市场化配置鼎新，激励公共部门、科研机构、头部企业在安全前提下有序盛开脱敏后的高价值数据，协同词元服务开发者共建解决规划，持续索求“词元买卖”等新型买卖模式。在强化激励层面，索求成立用户数据贡献的回馈机造，使用户可能凭据其产生的数据价值而获得相应的合理报答。
词元的出产、挪用等效力高度依赖芯片机能、算法效能与算力协同调度水平。若是主题技术受造于人，词元经济的发展容易陷入“数字技术凭借”。技术自主可控是词元经济健康发展的关键。
从供给链安全看，硬件、软件等层面存在分歧水平的对表依赖。在硬件层面，高端GPU、EUV光刻机、高端EDA工具、光刻胶等产品的主题技术仍被国表少数大型厂商垄断，国产代替尚需时日。在软件层面，操作系统、IDE等同样面对对表依赖。在算法层面，主题算法仍被国表少数技术寡头垄断。
从基础钻研看，底层原创能力不及是造约技术自主可控的关键瓶颈。大模型架构、高效分词算法、散布式训练框架等原创性突破仍重要源于国表。固然我国在利用层创新层面极度活跃，涌现出一批优良的模型和利用场景，但在基础理论、底层架构、算法范式等“根技术”领域，原创性累积不够。这种“利用强、基础弱”的创新结构，意味着我国词元经济的发展在相当水平上是在他国启发的技术路线上进行优化和追赶，新技术方向启发不及。而一旦技术范式产生沉大刷新，或国际科技合作环境恶化，我国词元经济的技术系统可能面对被动局面。
从技术生态看，研发、利用等各环节之间的协同不及造约技术水平整体提升。一个健康的技术生态不仅必要单点突破，更必要多点发作、协同演进。不然，单个环节的自主可控难以转化为整个技术系统的自主可控。当前，我国在芯片设计、算法研发、利用开发等多个环节之间还存在协同不及的问题。好比，在软硬件协同方面，我国国产大模型与国产算力芯片之间的适配度不高，而算法框架和芯片架构之间的不适配会直接拉低训练效能、推高推理成本。
破解技术“卡脖子”困局，必要从补齐供给链短板、强化基础钻延注优化技术生态等方面加力。在供给链层面，加大对关键软硬件研发等沉点领域的搀扶，着力突破瓶颈造约。在基础钻研层面，加强对基础理论、底层架构等的前瞻性钻研，激励索求新技术范式，为下一代技术刷新储蓄原创性成就。在技术生态层面，推动算法、芯片、利用等环节协同演进，构建良性技术生态。
算力的终点是电力。词元出产成本中电力支出比沉较高。据测算，电力成本占数据中心运营成本的50%至70%，这险些是算力最大的刚性支出。算力与电力的深度协同，不仅关乎词元经济当下的发展速度，更关乎这一新状态可持续发展能力。
从跨区域调度看，算力需要与电力资源区域散布存在空间错配问题。东部地域算力需要全国占比相对较高，但电力资源严重；西部地域电力资源富集，但算力需要全国占比相对较低。而电网调杜纂算力调度实时交互机造尚不美满，跨区域绿电买卖通路容量有限，跨区域算电系统协同调节效能依然不高。
从匹配效能看，绿电供给间歇性特点与算力中心陆续用电需要之间存在内涵矛盾。风电、光伏等新能源发电拥有显著的间歇性和颠簸性。而算力中心的运行刚好必要陆续、不变的电力供给，断电或电压颠簸可能导致训练工作中断、数据迷失甚至硬件败坏。储能技术固然能够在肯定水平上平抑颠簸，但大规模储能的成本依然较高。
从技术支持看，算电深度融合仍存在多项技术瓶颈。当前，超万卡规模智算集群在面对负载动态迁徙时，存在效能低、时延高的问题，而电力系统要求急剧响应。同时，绿电溯源尺度化、智能化水平偏低，难以支持绿色算力认证与买卖。
破解算电协同难题，必要从加强规划、美满机造、提升技术水平等方面着力。在规划层面，加强算力布局与电力规划两全衔接，推动算力设施向西部绿电富集区集群布局，提高可再生能源利用水平，缓解算电分离情况。在机造层面，加快跨区域电力市场建设，美满绿电买卖机造。在技术层面，加快突破算电结合调度等关键技术瓶颈，美满绿电溯源、消费核算等配套技术。
词元出产、挪用等过程涉及面广，安全风险点多，高度依赖全链条的安全可控。一旦安全底线失守，不仅可能导致用户隐衷泄露、企业贸易损失，更可能引发虚伪信息舒展、社会认知混乱甚至威胁意识状态安全。
在隐衷泄露风险方面，在模型输入、处置、输出端均存在隐衷泄露可能。在输入端，用户提醒词可能蕴含涉及隐衷的敏感信息；在处置端，大模型可能“影象”敏感信息，形成“影象泄露”潜在风险；在输出端，大模型可能在“无意”中泄录感信息。模型被攻击、数据被捕获也可能造成隐衷泄露。
在数字天堑方面，词元接入差距可能成为造约智能普惠的结构性成分。只有那些有能力职守相应词元亏损量的机构和个别，才有机遇利用具备更强推理能力、可能实现更复杂工作的模型，而无能力职守的其他用户只能使用仅能实现单一工作的模型。这种词元接入上的差距有可能演变为最终的收益天堑。
从认知错位风险看，将词元出产、挪用等嵌入知识、文化传布过程，从而将可能的风险延长至价值观等认知层面。大模型并非价值中立的语义机械，其训练语料的组成、知识关联的选择、天生内容的偏差，都影响着使用者的认知框架。在这个意思上，词元经济可能影响知识建构、文化表白、价值阐释。若是模型预设的文化观点和价值态度与主流认知存在误差，用户可能在潜移默化中受到影响。
构筑词元经济的安全防线，必要从加强隐衷防护、降低使用门槛、守护认知安全等方面推动。在加强隐衷防护方面，成立覆盖数据采集、模型训练、模型推理、内容输出等全链条的防护系统，加强数据加密、隐衷推算等技术伎俩的利用。在降低使用门槛方面，通过公共算力补助、词元套餐普惠化、村落地域服务下沉等方式，让词元经济的发展成就惠及更宽泛的社会群体。在守护认知安全方面，加快建设高质量中文语料库系统，把中华优良传统文化、社会主义主题价值观等转化为规范齐全的高质量语义资源，加强我国词元服务系统的文化自主性与价值判断力。
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