黄卓、周鼎：词元经济的发展逻辑与时代意义

随着新一轮科技革命和产业变革向纵深推进，人工智能由技术创新进入规模化落地新阶段，深刻重塑着生产方式、产业形态与价值逻辑。2026年3月，国家数据局正式将Token这一人工智能产出单元命名为“词元”，将其作为智能服务的标准化计量单元与价值载体，推动“词元经济”从产业概念上升为国家战略议题。词元经济并非简单的技术应用延伸，而是智能时代价值形成机制、产业运行方式、要素配置体系的系统性变革。它以词元为价值枢纽，串联数据、算力、模型、场景四大核心要素，推动智能服务可计量、数据价值可定价、产业生态可协同，既是人工智能技术落地应用的重要依托，也是智能经济新形态的重要具象体现。深刻把握词元经济的发展逻辑与时代意义，科学谋划制度供给与生态培育，对于抢占智能经济发展制高点、推动高质量发展具有重要战略价值。

词元经济的内涵特征、演进脉络与运行逻辑

词元经济是智能经济从技术驱动转向价值驱动、制度驱动的重要标志。它以词元为核心价值单元与计量标尺，依托大模型技术与算力基础设施，围绕词元生成、流转、消耗、结算、交易全链条，统筹数据、算力、模型、场景等关键资源，搭建起要素联动的完整产业闭环。作为一种可计量、可定价、可交易、可监管的新型经济形态，其既能推动智能服务摆脱传统定制化合作模式，走向按量取用、按需付费的普惠发展路径，也能依托统一规则破除平台壁垒，构筑开放互通的产业生态。本质上是依托标准化价值载体，破解智能服务价值模糊、要素配置低效、商业逻辑不清晰等行业痛点，助力智能服务实现高效流通、合理定价与规范交易。

从产业发展脉络来看，词元的解释内涵与概念定位历经持续演变，逐步完成从行业技术单元向顶层价值载体的转变。本次新一轮人工智能技术蓬勃发展的早期，词元仅作为大模型训练与推理过程中的内部技术计量单位，主要用于文本拆分、语义解析与算力消耗核算，功能局限于技术研发层面。随着人工智能产业化进程不断提速，以英伟达、阿里为代表的全球头部科技企业，将词元视作人工智能产业发展的核心流通要素，提出了Token经济学、Token工厂、Token事业群等概念，明确其产业核心价值，使其成为行业竞争、商业定价与业态布局的重要载体。伴随我国智能经济新形态持续发展，Token正式进入国家顶层规划视野，在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局正式给予其权威定义“词元”，由此催生了“词元经济”这一新经济形态，并为我国词元经济后续进一步的规范化、体系化发展奠定了概念基础与行业共识。

在发展实践中，词元经济初步形成较为完备的内在运行逻辑，构建起“价值生成—价值流转—价值实现—生态反哺”的发展链条。在价值生成环节，依托优质原始数据，借助充足算力与大模型运算能力，加工形成标准化词元产品。在价值流转环节，通过统一调度、平台分发与通用接口，实现词元跨领域、跨平台高效流通调配。在价值实现环节，海量词元资源深度融入实体经济、政务服务、民生服务等各类场景，切实转化为现实生产力与社会经济效益。在生态反哺环节，各类场景应用产生的实践数据、市场需求与使用反馈，反向推动大模型迭代优化、算力布局调整与行业标准完善，形成良性循环的发展格局。

词元经济兴起的时代意义：价值重构与生态演进

词元经济兴起最核心的时代意义，集中体现为价值重构与生态演进两大维度，既重塑了智能经济的价值底层逻辑，也推动了产业结构、商业范式与治理体系的系统性升级。

价值重构：确立智能经济的价值底层与定价范式。一是重构数据要素价值实现路径。长期以来，我国数据要素普遍存在确权界定模糊、定价机制缺失、流通流转受限等痛点，大量原始数据难以完成要素化转化。词元通过标准化封装与量化计量，将碎片化、非结构化的数据加工为可定价、可交易的标准化价值单元，打通了“数据—词元—价值”传导链路，为数据要素市场化配置提供了可落地范式。

二是重构智能服务商业定价逻辑。传统智能服务多采用项目交付、打包收费、年度订阅的商业模式，普遍存在成本透明度低、价值难以量化、通用性不足等问题。词元推动行业定价由传统打包计费转向价值化动态结算，构建按量核算、按质定级、按需付费的市场化机制，降低智能服务普惠使用门槛，完善人工智能产业商业化结算范式。

三是重构生产要素收益分配体系。词元经济疏通了数据要素的价值转化渠道，同时将电力、算力、智能模型等要素载体纳入整体价值测算体系。过去较长一段时间，国内经济分配高度倚重土地要素，收益划分主要以劳动力与资本两大要素为核心。面向智能时代，词元经济将在坚守劳动者价值创造主体地位的基础上，进一步提升数据要素收益比重，充分体现数智化高阶劳动的实际价值，逐步形成适配新质生产力发展要求的新型分配体系。

生态演进：塑造协同开放的智能产业新形态。一是推动产业链分工走向协同化、专业化。通过词元打通上游算力供给、中游模型加工、下游场景应用之间的行业壁垒，助力产业链形成成熟的专业化分工体系。产业链各市场主体以词元为联动枢纽开展高效协作，清晰划定自身职能边界，避免重复建设与资源错配，系统性提升全产业链运行效能。

二是推动商业发展模式由封闭转向开放。借助词元确立统一的计量核算与交易结算标准，推动各类平台开放交互端口，实现智能模型互通调用与智能服务跨域流转，培育开放共享、良性竞争的产业市场生态。中小企业无须自购算力资源、自研模型技术，仅凭成熟的词元服务便可融入智能产业体系，大幅激发市场创新活力。

三是推动产业边界深度融合，实现应用场景全域拓展。词元经济逐步打破虚拟产业与实体产业的发展隔阂，消解数字服务与实体经济的发展界限。依托标准化服务能力，为制造、医疗、交通、教育、城市治理等实体行业深度赋能，持续延伸智能技术落地应用范围，稳步打造全域覆盖、虚实相融、业态多元的稳健型智能产业发展新格局。

四是推动全球竞争从算力比拼转向规则主导。当前全球智能经济竞争，已从模型、算力等硬件比拼，转向价值规则、标准体系、生态主导权的制度竞争。词元作为价值锚点与计量标准，成为全球智能经济规则制定的核心抓手。我国依托超大规模市场优势推进词元标准与生态建设，有利于抢占全球规则话语权，塑造国际竞争新优势。

我国词元经济发展的现状基础与实践堵点

当前，我国词元经济已步入规模化落地的成长阶段，依托政策、市场、算力、产业四重支撑形成良好发展根基，产业成长动能充沛、发展优势显著。同时，行业处于早期培育阶段，仍存在部分共性实践堵点，制约产业高质量进阶。

从发展基础来看，一是政策指引持续夯实，国家将人工智能、数据要素纳入顶层战略部署，伴随词元官方定名与概念界定完成，行业规范化发展拥有清晰政策导向；二是市场体量优势突出，国内智能服务调用规模全球领先，近两年词元日均调用量实现千倍级增长，消费、政务、服务业通用场景落地成熟，市场活跃度持续领跑；三是算力底座不断筑牢，依托“东数西算”工程布局，全国智算中心、绿色算力集群加速投产，充足、低成本、规模化的算力供给保障词元高效量产；四是产业生态雏形显现，国内模型厂商、算力平台、应用服务商形成联动格局，智能体、自动化调度、行业定制化解决方案等新业态快速迭代，产业协同链条持续完善。

就实践堵点而言，当前行业仍存在标准体系不统一、市场化定价机制不成熟等共性问题，上下游要素协同效率偏低。同时，相关治理规则、高端场景适配能力仍有待完善，整体产业尚未进入高度规范化、成熟化的发展阶段。

推动我国词元经济高质量发展的路径建议

结合我国现状禀赋，应立足词元经济价值重构与生态演进主线，以制度完善夯实底层基础，以机制创新激活市场活力，以生态协同释放产业势能，以安全治理保障行稳致远，推动我国词元经济在规范化、标准化、市场化轨道上持续健康发展。

健全统一标准规则体系，夯实价值重构制度根基。加快构建覆盖词元计量、拆分转换、质量分级、计费结算、安全认证的全国统一标准体系，统一计量口径、规范计费方式、推动跨平台互认互通。建立词元质量分类评价机制，按智能密度、可靠性、场景适配性实施分级分类管理，推动词元供给从“重数量”向“重质量”转变。积极参与词元相关国际标准研制，推动我国技术实践、治理经验转化为国际规则，提升我国在全球智能经济治理中的话语权与影响力。

完善市场化价值定价机制，提升要素配置效率。构建以成本为基础、质量为核心、场景为导向、供需为调节的多层次定价体系，统筹算力消耗、模型效率、数据合规成本、场景价值兑现等因素，建立公允、透明、稳定的价格形成机制。规范市场定价行为，遏制恶性价格竞争与平台垄断定价，维护公平竞争市场秩序。探索高质量词元、绿色词元、合规词元的市场化溢价机制，引导资源向高价值、高效率、低能耗领域倾斜，推动词元市场从规模扩张向高质量发展转型。

培育协同开放产业生态，深化全域场景赋能。强化数据、算力、模型、场景全链条协同，加快建设高质量、合规化、专业化词元专用数据集，提升低碳智算中心供给能力，支持大模型高效生成高质量词元。推动平台企业有序开放接口、降低接入门槛，健全大模型、云平台、开发者、中小企业协同共生的产业生态，形成龙头引领、中小支撑、创新活跃的良好格局。深化词元在智能制造、科研攻关、金融服务、民生保障、城市治理等高价值领域的融合应用，推动词元经济与实体经济深度融合，拓展价值实现空间。

健全审慎包容治理体系，筑牢安全发展底线。坚持发展与安全并重，加快完善词元确权、数据流通、隐私保护、反垄断与公平竞争规则，明确权责边界，稳定市场预期。构建词元生成、流转、交易、使用全生命周期监管机制，运用区块链、溯源技术实现全程留痕、风险可管、责任可溯。实行包容审慎监管，鼓励新业态新模式在守牢安全底线前提下先行先试，平衡创新活力与治理效能。加强风险预警与应急处置，严防数据泄露、算法滥用、无序扩张等风险，保障词元经济健康可持续发展。

（黄卓为北京大学国家发展研究院副院长、BiMBA商学院院长，经济学教授；周鼎为北京大学长沙计算与数字经济研究院智库中心主任助理、国家发展改革委创新驱动发展中心求真访问学者。）

文章来源 | 《清华金融评论》2026年7月刊总第152期