日前，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏明确将Token称为“词元”，并将它定义为“结算单位”。作为一名长期跟踪人工智能发展的研究人员，我一下子就捕捉到这个表述的变化。这个变化背后的分量很重。

它意味着，我国人工智能正在从“能力布局”迈向“能力结算”，从模型好不好，转向智能服务如何计量、如何定价、如何交易。过去，很多企业采购软件，买的是许可证、账号数和部署周期；如今，越来越多企业采购的，是可调用、可核算、可复盘的智能服务量。

词元，正是那个把智能服务折算成成本与价值的刻度。真正值得重视的，不只是一个译名，而是一个计量体系正在成形。

数据显示，2024年初，中国日均词元调用量为1000亿；到2025年底，跃升至100万亿；到2026年3月，已突破140万亿，两年增长超过1000倍。自2026年1月底以来，有的模型企业创下20天收入超过2025年全年总收入的业绩纪录。

短短两组数据，已经足以说明一个事实：词元不再只是技术指标，而正在成为人工智能商业化速度、应用深度和产业景气度的重要观测值。

中文语境下，给Token定名为“词元”，格外有意义。它比“词”更准确，也比“令牌”“标记”更贴近语言处理场景。特别是强调了“基础单元”这个属性，既方便公众理解，也有助于产业、媒体和政策口径统一。

但如果把2026年3月23日看成“词元”横空出世的时刻，也并不准确。事实上，Token并不是大模型爆红后才临时冒出来的新词。

往前追溯，在学理脉络上，它可追溯至20世纪初研究者提出的type-token区分，随后进入语言学、计算语言学和自然语言处理领域，成为文本处理的基础概念。在中文规范体系，2018年已有计算机学科术语规范工具书，将相关场景下的Token译为“词元”。

词元本质上是大模型处理信息的最小信息单元。人类说出一句话之后，模型要先把文本切分成词元，再把词元映射成编号，随后才能完成关联、推断和生成。

这也是为什么同样一句中文，在不同模型里，词元数量往往并不相同。切分规则不同，成本就不同，速度就不同，可容纳的上下文长度也会不同。

为何词元调用量快速攀升到140万亿？答案不是简单的“聊天变多了”，而是应用形态变了。对话应用消耗词元，长流程任务更消耗词元，调用工具、读取文档、连续规划、多轮反馈，同样都要反复吃进上下文、生成新输出。表面看，用户只是让模型“帮我做件事”，而系统内部，实际上是一次次高密度的信息拆分、调用和结算。

正如刘烈宏在同一场演讲中所说的：人工智能正从“对话”走向“决策执行”，智能体正在驱动中国大模型应用规模爆发式增长。

另一方面，词元调用增长越快，越说明数据供给体系正在跟上模型推理与应用消耗的节奏，也说明数据、模型、场景与商业闭环开始贯通，“词元经济”雏形正在显现，“数据供给—价值释放”的良性循环已初现端倪。

但词元多，并不自动等于智能强。

我在和企业交流时，常会碰到一种误解：是不是词元消耗得越多，模型就越聪明、答案就越好？

事实并非如此。词元更像水表和电表，负责记录消耗，不负责保证质量。真正决定结果的，仍然是模型能力、数据质量、任务设计和提示组织方式。

一句话：没有高质量数据，词元只是空转；没有合适场景，再便宜的词元也难以转化出真正的生产力。

词元像是一块很小的砖，却可能正在垫高一个时代的门槛。很多人第一次听见“词元”时，会觉得它抽象、陌生。但从此刻起，词元正像“字节”“流量”“千瓦时”那样，成为普通人必须逐步理解的新单位。这也意味着人工智能开始被纳入更成熟的经济叙事。

2025年8月28日，参展商与观展者在2025中国国际大数据产业博览会会场交流城市数智化实践情况。新华社记者陶亮 摄

我第一次强烈意识到词元的这种叙事改变，不是在实验室，而是在一张预算表前。

前段时间，我和几位企业负责人讨论大模型接入方案。大家谈完模型能力、幻觉率、知识库召回率，财务负责人忽然指着一行费用问我：为什么这套系统不是按账号数收费，也不是按调用次数收费，而是按“月度词元消耗量”核算？

那一刻，我意识到，词元已经像工业时代的度电、互联网时代的流量一样，成为企业理解人工智能时代“成本”的新度量衡。它不只服务于技术研发，也会越来越多地出现在预算表、采购单、报价单和监管语境里。

我们当然不能把一个时代的变化，全部压缩进一个术语里。但有些时候，一个术语的正式定名，恰恰标志着一个产业阶段已经悄然切换。今天的词元，也许就站在这样的节点上。

等到更多人读懂词元，人工智能的落地方式也会被重新理解。以后再听到“这个模型很费词元”“上下文又超了”“本月词元预算不够了”时，我们不妨少一点陌生感。这也在提醒我们：人工智能已经不只是在展示聪明，它正在像水、电、网络和云资源一样，被精确计量，被持续调度，被大规模交易。　

真正变化的，也从来不只是一个中文名字。（作者系赛迪研究院人工智能研究中心副研究员钟新龙）