工业和信息化部信息技术发展司副司长王威伟在9月11日的新闻发布会上披露，截至2026年6月，我国日均词元调用量已突破500万亿。这一数据将大模型服务的计量问题推到台前：当智能走向生产现场，词元（Token）正在成为连接模型服务、推理算力与数据供给的计量接口，但单一的词元单价并不足以衡量智能作业的真实成本。
词元是模型对文本等信息进行编码和处理时使用的离散单位。在大模型API服务中，输入和输出通常按词元统计与计费，图像、声音和动作也可采用各自的词元化或其他表征方式，但不同模型的词元并不天然等价。清华大学教授、智谱AI创始人唐杰指出，词元具备可计量、可定价、可交易特性，可类比石油时代的“桶”和电力时代的“度”。
计量方式的变化首先影响企业采购模型服务的路径。上海移动推出“算力豆”，让用户以额度方式购买和使用模型服务，使用量可计入通信服务账单。对企业而言，按词元计价意味着能够拆分不同部门、不同任务的模型使用成本，支撑精细化预算管理。价格体系也在细化，DeepSeek自8月起探索峰谷时段定价，9月10日调整Flash系列模型价格，闲时每百万词元的缓存命中输入价为0.02元，高峰时段为其两倍。该价格对应特定模型、特定时段与特定缓存条件，并不代表所有词元的统一价格。
国际科技企业同样开始以词元观察需求与效率。谷歌在2026年第二季度业绩披露中表示，Gemini模型每分钟处理约220亿个API词元。英伟达同期数据中心业务收入为890亿美元，其负责人强调AI算力正形成可持续商业收入，并披露新平台在降低单词元生成成本方面的技术进展。调用量、收入与单词元成本虽属不同指标，却共同反映推理服务正走向规模化经营。
不过，词元计量的尺子仍需校准。不同模型的分词方式、缓存策略、模态类型、输出质量和计费口径各异，难以用“每百万词元多少钱”横向判定性价比。Token计量规范的编制与探索，正是着眼于跨模型用量比对和平台计费透明度等问题。这意味着词元经济学的第一层含义在于让智能服务更容易计量和定价，而最终决定采购与部署的，仍是同等质量下的总成本以及为用户创造的实际效果。
对算力产业而言，核心问题正从建成多少算力转向能稳定交付多少有效推理。9月11日，扎根上海的燧原科技登陆科创板，开盘市值超1700亿元。上市当天的行业报道指出，市场评价算力的方式正逐步从硬件配置转向词元生成效率和交付质量。燧原科技董事长赵立东重点提及持续推进的“芯模协同”，这一上下游深度合作模式推动国产算力适配、芯片开发与模型开发同步进行。据其回忆，合作早期客户模型升级后补齐算子和功能往往需要一至两个月，如今部分适配已缩短到两三天，个别场景只需数小时。
芯片架构与系统调度层也在探索效率空间。7月18日浦东人工智能产业融合创新推介会上，张江企业东方算芯的DF1000近存计算芯片作为区域人工智能标志性成果展示，近存计算旨在减少数据搬运产生的时间与能耗开销。无问芯穹披露的跨集群异构推理架构，在特定测试条件下将首词元等待时间降低51.5％，单词元成本降低37.5％，相关数据反映其测试场景的优化效果，不宜直接推算为所有业务的普遍收益。吞吐量、首词元延迟、连续输出速度、可用率、能耗、模型质量以及每项任务的综合成本，只有多指标一起看，算力效率才具备商业意义。
模型与端侧的协同进一步改变成本结构。在智元2026年9月公开的具身模型中，一帧画面可编码为24个视觉词元，相关实验展示了模型生成连续动作的低延迟能力。视觉编码更紧凑，可能减少后续推理所需处理的信息量，但词元少并不必然意味着动作更快，还取决于模型架构、硬件运行和控制闭环。9月15日发布的一款开源端侧推理引擎，在公开测试中将一款具身模型的端到端推理延迟由278毫秒压缩至26毫秒以内。总部位于张江的芯原股份则将重点放在前端数据处理，其首席战略官、执行副总裁戴伟提出，应让前端感知与后端算力有效配合，通过在“小脑”侧预处理信息降低“大脑”侧的计算负担。
语料环节决定模型从何种经验中学习。在具身智能中，多模态语料远不止文本，还包括视频、传感器记录、动作轨迹、任务标签与失败反馈等数据。浦东拥有500多个公共数据集，据有关部门披露，截至2026年8月，全国已建成高质量数据集超过12.6万个。从数据集到高质量数据集，从有效训练量到具体场景中的表现，每一步都需要系统性优化迭代，数据是否可用、可授权、能否覆盖真实场景，往往比单纯的规模更重要。2026年8月27日，国家标准化指导性技术文件《人工智能 具身智能数据质量规范 第1部分：真实数据》发布，规则体系随之跟进。
从计量接口到算力交付，从模型架构到端侧推理，再到语料与标准建设，词元经济学正在把智能服务的成本拆解为可观察、可比较的多个维度。其价值不在于提供一个统一的价格标签，而在于推动产业链各方围绕同等质量下的综合成本展开优化。当词元调用规模持续攀升，能否把计量能力转化为真实的现场生产力，将成为下一阶段智能经济竞争的关键分水岭。
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