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【央视新闻客户端】
数据来源：国家发展改革委 、国家数据局
制图：沈亦伶
头条看点
词元（Token），大模型处理信息的最小信息单元 。我国日均词元调用量大幅增长 ，不仅折射智能经济的澎湃活力 ，也意味着一套新型商业逻辑正在加速演进 。智能时代，有了可计量 、可定价、可交易的词元，人工智能有望成为像水 、电一样支撑社会运转的基础资源。
用户端 ，查资料 、写代码、改文案；企业端 ，金融风控、智能客服 、代码修正……如今，人工智能应用落地的每一个场景 ，都离不开对词元（Token）的海量调用 。
词元 ，大模型处理信息的最小信息单元 。今年3月，中国日均词元调用量突破140万亿 ，两年增长超千倍。怎么理解词元？词元和人工智能产业的关系是什么 ，未来发展趋势如何？记者进行了采访 。
词元调用量爆发性增长，背后是模型能力提升
有人疑惑 ，词元和常见的数据有何不同？
“人工智能大模型的本质是一套复杂的数学运算系统 ，它无法像人类一样直接读懂文字 、听懂声音、看懂画面 。 ”中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长唐华斌说，人工智能大模型必须先将各类原始数据转化为自己能识别的“语言” ，再通过运算输出结果 ，词元就是这套“语言”中最基础的单元。
具体来看，文字词元像“乐高积木 ”，一个单词或一个汉字被拆成一块块词元；音频词元像“乐谱上的音符 ” ，一段声音被切成极短的时间片段 ，每一片包含音调 、音量；视频词元像“拼图碎片”，每一帧画面被切成一个个小方格 ，并且还要考虑时间上的连续性……
“在大模型看来 ，三种模态的词元完全没有差别 。在模型眼里，它不觉得自己是在读文字或看视频 ，它只觉得自己是在处理一串极其复杂的数字序列 。 ”火山引擎智能算法负责人吴迪表示。
一个个基础的词元 ，构成了智能经济运行的“细胞 ” 。今年3月，中国人工智能大模型周词元调用量连续3周占据领先地位 ，成为全球大模型应用活跃度最高的国家之一 。
“词元调用量爆发性增长 ，最直接的原因是模型能力的提升。每一次模型能力的提升，就会解锁更多应用场景 ，从而使大模型词元调用量进一步激增。”吴迪介绍 ，以Seedance（豆包视频生成模型）2.0为例，生成1分钟视频大约会消耗超过100万个词元 。
同时，新的应用形态 、新的商业模式 ，也会驱动大模型词元调用量大幅上涨 。唐华斌表示 ，最近兴起的智能体和传统单轮问答不一样，它的运行往往意味着更长的上下文、更频繁的模型调用 、更多轮次的任务拆解 ，以及工具执行过程中的持续反馈。
“简单任务 ，如果只需要单轮或几轮工具调用就能搞定，消耗词元只需要几千；如果需要几十轮工具调用 ，则需要至少消耗几万词元乃至更多 。 ”吴迪说 ，智能体等新业态的涌现，让词元调用量又进入了一个快速增长的通道 。
词元调用集中在信息密度高 、迭代周期快的领域
60亿 ，是爱问答科技创始人李加义过去一年的词元调用量。
走进位于北京海淀区的AI原点社区 ，一间约16平方米的工作室里，李加义团队正在调试刚刚设计完成的AI玩具 。
“这个玩具要具备交互能力 ，离不开相应的软件系统 。放在以前 ，同等体量的软件系统开发至少要半年，还得多人共同配合。 ”李加义说，在AI大模型与辅助编程的深度赋能下 ，消耗数亿词元 ，开发周期被压缩至两个月 。
2025年初，非计算机科班出身的李加义接触AI辅助编程工具后 ，借助新技术打破了软件开发的专业壁垒 。“一年间 ，我们高效地完成了两款APP和一个AI玩具的开发设计。前不久，我们还将自研的AI硬件产品推向了国际消费电子展（CES） 。”李加义说 ，AI助力不仅让开发成本大大降低 ，也让小微企业的创新探索有了更多可能 。
软件开发，是人工智能应用落地的典型场景之一。总体看 ，词元调用量的分布呈现出鲜明的行业与场景特征 ，主要集中在那些信息密度更高、产品迭代周期更快以及模型与生产系统之间联系更紧密的领域。
以豆包大模型2.0为例，吴迪介绍 ，从行业分类看 ，互联网行业词元调用比例最高，消费电子 、金融 、新零售和商务服务紧随其后 。
从场景来看，非结构化信息的处理和分析占比最大；教育、内容创作和“搜索与推荐 ”次之 。
观察未来的发展趋势 ，软件开发 、深度研究 、个人助理等智能体应用场景或将成为词元调用量爆发的重要领域。“特别是软件开发 ，当前人工智能正从简单写代码转向理解整个项目，不仅能排查错漏、自动优化 ，甚至能通过智能体自主完成整个开发任务 。代码上下文长、交互轮次多 ，企业为提升效率的付费意愿较强，这将成为一个巨大的需求增长点 。 ”唐华斌说。
词元可计量 ，人工智能有望成为社会运转基础资源
“今年1月底以来 ，有的模型企业创下20天收入超越2025年全年总收入的业绩纪录 。这组数字背后，是一套以词元计费为基础的新型商业逻辑正在加速演进 。”国家数据局局长刘烈宏表示。
回顾人工智能产业发展历程 ，过去一段时期 ，行业聚焦于模型性能的比拼，技术创新与商业落地之间缺乏可量化的衔接桥梁 ，难以形成“技术迭代—价值产出—持续投入 ”的良性循环 。
“词元本身具备可计量 、锚定算力能耗 、跨模态通用结算的特点 ，使其能够成为连接技术供给与商业需求的结算单位 。打个比方，大模型输出的智能好比电，智算中心好比发电厂 ，电用千瓦时来计量 ，智能调用就用词元来计费。 ”联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山表示，展望未来的智能社会 ，人工智能有望成为像水、电一样运转的基础资源 ，随取随用，用多少买多少 。
从词元的视角出发 ，打造智能经济新形态 ，我国有何优势？有哪些发展着力点？
算法创新持续实现突破，国产大模型通过底层架构优化 ，与全球顶尖技术的代差逐渐缩小 。吴迪说 ，我国的大模型厂商做了非常多的算法创新，在推理成本 、响应速度上不断优化 ，能以更少的词元完成复杂任务。
基础设施具备领先优势。每生成一个词元 ，都在调用数据中心的算力，伴随着电力消耗 。我国已建成全球门类最全 、规模最大的能源体系，电源足、电网强 、市场活 。唐华斌表示 ，我国发电供给持续提升 、电力成本不断降低 ，能够有效降低词元调用成本。
“能耗和算力是词元调用的两个关键成本 。让每个词元用更少的算力和更少的能耗生产出来，体现的是智算中心等基础设施的生产能力和效率 。”黄山表示 ，要构建起安全、高效 、普惠的人工智能基础设施 ，持续提升大模型推理效率 、降低单个词元成本，让人工智能最大程度走向规模化应用落地。（本报记者 王云杉）
《 人民日报 》（ 2026年04月03日 06 版）
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