编者按
■高泽龙
在经济学漫长的演化史中，技术进步作为一个核心变量，长期被视为理论模型中的“黑箱”——我们知道它驱动增长、创造价值，却难以透视其内部运行机理，更无法精确计量知识参与价值创造的具体方式与程度。2026年春天，随着国家数据局正式将Token的中文译名确定为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”和连接技术供给与商业需求的“结算单位”，这一长期存在的理论盲区开始被照亮。词元经济的崛起，正在让经济学中长期被视为黑箱的技术进步过程首次变得可观测、可计量。
所谓词元经济，是以词元为要素投入与产出载体，围绕其开展生产、交换、流通、分配等一系列经济活动的新型经济形态。词元作为大模型处理信息的最小计算单元，其意义远超技术参数的范畴——它使AI能力从一种边界模糊的技术形态，转变为可计量、可定价、可交易的新型数字资产与标准化生产要素。2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，词元经济正是这一新形态的重要子集，其核心功能在于为智能经济提供量化工（850102）具与运行尺度。
站在“十五五”规划开局之年的历史节点上，我国词元经济正以前所未有的速度发展。2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这一增速不仅反映着“人工智能（885728）+”行动的深入推进，更折射出智能经济从概念走向实质的深刻转向。与此同时，词元经济的快速发展也带来了一系列新变化、新问题，亟须理论界的前瞻回应。本文将从词元经济的理论缘起、运行机制、产业生态与治理路径四个维度展开，尝试勾勒这一新兴经济形态的基本轮廓，为后续研究提供初步的分析框架。
词元经济的理论缘起：从知识经济到智能经济的必然演进
词元经济的出现并非凭空而来。1990年代，联合国研究机构和OECD先后明确“知识经济”概念，标志着知识作为第一生产要素的地位得到系统性认可。在长达半个世纪的演进中，知识经济不断以新的形态呈现——信息经济、互联网经济、数字经济（885976）各有侧重，智能时代终于到来了。
知识经济的本质是知识创新及其应用。随着AI智能体（886099）的发展，创新的起源从人的大脑延展到AI的“大脑”，创新主体从人延展到AI类人，创新知识从硬知识延展到AI生成知识。正是这种知识生产方式的深刻变革，催生了以词元为价值载体的新型经济形态。在词元经济中，基于词元数据类型结构和AI算力与能源（850101）、大模型与智能体的“大脑”，场景应用者发出需求指令后即可瞬时获得精准的知识服务。
作为一个与经济中长期被视若“黑箱”的技术进步过程密切相关的新概念，词元经济的根本性突破在于其计量功能。此前，知识创造的价值难以被标准化衡量，知识与价值的对应关系模糊而主观。而token使人工智能（885728）可以成为一种可计量、可定价、可交易的新型数字资产与标准化生产要素。从技术逻辑来看，Token构建了语言信息标准化计量单元，Word Embedding则通过向量表征实现了知识的语义可计算化，二者共同构成智能时代知识量化的技术底座。从创造的价值内容来看，知识创新依靠的是人的大脑，而AI智能体（886099）的发展已经将创新起源延展到AI的“大脑”，创新主体也拓展为“人+AI”的类人协同，基于AI算力与能源（850101）、大模型与智能体“大脑”，知识服务得以瞬间精准供给。
词元经济的运行范式：价值形成的内在机制
词元作为智能时代的基础计量单位，其价值形成遵循“能力供给”与“场景兑现”双向锚定的核心逻辑。这一逻辑既区别于工业时代物质产品的成本定价模式，也超越了信息时代比特、字节的物理属性定价框架。
从供给端来看，词元的价值根植于模型的能力密度。比特和字节所计量的始终是信息的物理属性——它存在多少、传输多快；而词元计量的是大模型将算力、数据与训练积累转化为可用认知输出的过程和结果，即智能活动本身产出了多少“能力单元”。同一数量的词元，承载的知识复杂度、任务难度和结果可靠性可能天壤之别。正因如此，词元经济的核心竞争从一开始就指向能力密度而非规模堆砌，这一特征深刻影响着其后价值体系建构的整体逻辑。
从需求端来看，词元的价值最终在各类应用场景中兑现。词元的“可编程性”——同一要素因接收的指令不同而产出价值万倍的智力成果——是理解这一机制的关键。同一单位词元用于日常闲聊、代码生成、专业法律研判等不同场景，价值收益可呈现数倍乃至数十倍差异，传统生产要素难以具备这种场景价值弹性。斯坦福大学经济学家Brynjolfsson等人的研究佐证了这一反直觉事实：在其意愿支付实验中，仅2024年生成式AI就为美国消费（162415）者创造了约970亿美元的消费（883434）者剩余，而2026年进一步跃升至1720亿美元，但AI企业的账面收入远低于此。这种“使用价值远大于账面价值”的张力，正是理解当前词元经济结构性矛盾的关键命题。
词元经济的核心特征：智能时代的经济新标的
词元经济展现出多重区别于传统经济形态的核心特征，这些特征共同构成了智能时代经济运行的新标的。
特征一：量质互构的计量逻辑。词元计量具有量与质的双重维度。在量的维度上，词元调用量真实反映AI应用的程度和深度——日均词元调用量的指数级增长是对“人工智能（885728）+”行动落地的直接量化映射。在质的维度上，词元携带的语义密度使其具备比特所不具备的质量属性，词元经济的核心竞争从一开始就指向能力密度，智能经济的有效性由此得以量“质”。
特征二：知识服务的具象化。在传统的知识服务模式中，知识产品的价值高度依赖于供给者的个体能力与用户的主观评价，缺乏统一的定价基准。而在词元经济中，知识服务首次获得了标准化的计量单位——每一轮与大模型的交互、每一次智能体应用的调用，都可以被量化为具体词元的消耗与产出。这种转变意味着知识参与价值创造的方式从“不可见”变成“可追踪”，知识服务的定价逻辑从“声誉溢价”转向“能力定价”，知识生产者的贡献边界也从模糊趋于清晰。
特征三：边际成本趋近于零与大规模定制并存。与传统制造业的边际成本递增规律不同，词元生产呈现出典型的知识经济特征：固定成本巨大(模型训练的资本投入)，但边际复制成本极低。与此同时，词元的价值却因应用场景的不同而产生巨大差异，这种“边际成本趋近于零+价值差异极大”的矛盾组合构成了智能经济规模报酬递增规律的微观基础。传统经济学中成本决定价格的逻辑在词元经济中被颠覆——价值由使用场景决定，价格则受制于算力供需与竞争格局，而成本仅仅构成了一条底线。
词元经济的产业图景：从生态结构到市场动态
当前词元经济已形成从硬件到应用的多层次产业生态，产业格局正经历从“模型军备竞赛”到“Token产能竞赛”的深刻转型。
产业层次结构。行业普遍形成“能源（850101）—芯片—算力基础设施—大模型—应用”五层产业架构，词元被视作贯穿各层级的通用价值度量与交易单元。运营商正完成从“数据管道”到“能力管道”的转型，三大运营商已全面转向“Token经营”。
供需逻辑：从价格战到供需错配。词元产业用短短两年时间完成了从烧钱内卷、产能过剩到供不应求、量价齐升的惊天逆转。2024年之前，行业陷入“卖Token不如卖矿泉水”的畸形竞争，各大厂商通过免费送Token抢占市场。2026年，随着Agent智能体(特别是OpenClaw“龙虾”)的全面爆发，词元需求呈“三级火箭”式增长——个人用户日均Token消耗从几十升至几千乃至数万，企业月耗Token可超万亿甚至数万亿，而环境端的智能体协作更将使用量推至新的量级。
然而，供给端的突破远慢于需求的爆发。这种“需求爆发”与“供给受限”之间的剪刀差，构成了当前Token量价齐升的结构性基础。
成本曲线与价格拐点。高盛（GS）2026年5月发布的业内译为《解码智能体经济学》报告指出，AI产业正迎来利润率拐点。调查数据显示，大模型推理Token定价历经大幅下探后在2025年趋于稳定，部分高端模型甚至出现价格回升；与此同时，芯片层面每Token算力成本持续下行，定价与成本之间的剪刀差正在为行业打开利润空间。这意味着AI经济学已从“持续烧钱、等待变现”切换到“使用量爆炸+边际利润扩张”的新叙事。市场传闻称，月之暗面、智谱（HK2513）AI等头部大模型企业单月收入已突破10亿元，其中月之暗面2026年2月的20天收入即超越2025年全年。
生产力维度的深刻变革。词元正成为智能时代重要的效率标尺。芯片、算力、电力、数据等生产资料的结合方式发生深刻转变，其目标不再是简单的存储或计算，而是规模化、高效率地生产高质量词元。提升每单位时间、每单位能耗的有效词元产出日益成为衡量智能生产力的关键指标。2025年初以DeepSeek为代表的中国大模型之所以轰动世界，正是因为大幅提高词元生产效率——用更少算力、更低成本产出同等甚至更高质量的词元。在国内市场，DeepSeek更在2026年4月推出API定价击穿底价，V4-Flash每百万输入缓存命中仅0.02元，以极致性价比将竞争推向新的烈度。这种不计成本地追求算法效率极限的努力，正是词元经济竞争走向深水区的直观体现。
中国机遇与战略路径
在词元经济这一全球竞争新赛道上，中国具备独特的比较优势。全球最大的单一市场体量、海量而多元的应用场景、日趋完善的数字基础设施，以及逐步释放的政策创新空间，共同构成了中国引领词元经济全球发展的基础条件。
一是强化核心技术自主创新。算力瓶颈是当前中国词元经济面临的最大结构性约束。加大部分公有云与新型算力基础设施的投入力度，形成规模经济效应；持续加大在AI底层技术、算力芯片等关键领域的研发投入，让企业真正成为技术研发主体，将丰富的应用场景优势转化为技术落地和产业升级的实际优势。
二是深化词元经济与实体经济融合。词元经济只有与实体产业深度结合，新技术才能商业化、形成规模效应、真正落地生根。智能经济发展应发挥制造业场景丰富的独特优势，推动AI技术与实体经济深度融合，避免词元经济陷入概念炒作的“两张皮”陷阱。中央与地方政策协同正在加速推进——贵阳贵安已召开词元经济发展推进大会，保定将词元经济纳入城市数智化战略新赛道。政策端应持续以应用为牵引带动词元经济发展，提供高质量数据集与算力支撑，积极支持智能体发展，同时建设“模数工厂”“数据工厂”等基础设施。
三是构建自主的词元价值计量与核算体系。当前词元经济的价值核算标准仍由海外科技巨头主导，定价规则与模型评测体系存在明显的“西方中心”倾向。我国应依托日均词元调用量全球领先的实践基础，加快建立符合中国产业实际和国家利益的Token调用指标体系、大模型评测基准以及AI生产数据集分级分类管理制度，力争在词元经济的全球治理规则制定中发出“中国声音”。
四是推动绿色Token与“东数西算”战略融合。将绿色Token认证和碳排放核算嵌入全国一体化算力网络的制度设计，利用西部绿色电力（885936）资源优势大力发展绿色算力，构建算电协同、跨域调度的词元生产格局，既服务于“双碳”目标，也有利于形成具有全球竞争力的低碳AI能力供给体系。
对于中国而言，词元经济的兴起既是时代给予的重大发展机遇，也是一场深刻的制度能力考验。如何在技术创新与制度创新的协同中抢占智能经济发展制高点，如何在全球词元经济治理规则形成期贡献中国智慧，如何让词元经济真正服务于实体经济高质量发展与全体人民的共同福利，这些问题不仅需要产业界迅速迭代、政府稳妥施策，更需要学术界以前瞻性的理论研究予以回应。
(作者系早稻田大学访问学者、北京工业大学耿丹学院教授、东方企业创新发展中心特邀副理事长)
