■刘晨曦
7月9日，由中国经济时报社主办的“推动词元经济高质量发展”闭门研讨会在京举行。中国经济时报社总编辑、党委副书记车海刚作开场发言。以下是发言摘要：
词元经济正在打开传统经济学中长期被视为“黑箱”的技术进步图景，让知识创造价值变得可观测、可计量、可治理。可以说，词元经济正处在从0到1突破、从1到N放大的关键窗口期。因此，发展词元经济已经不是一道选择题，而是关系到国家竞争力和产业话语权的一道必答题。今天，我们召开闭门研讨会，是我们为凝聚各方智慧、推动词元经济深入研究和高质量发展做的新尝试。借这个机会，我想从智库媒体的角度，跟大家交流分享三个方面的思考。
第一，认清方位：词元经济已经从概念走向国家战略。
大家都知道，词元经济是智能经济新形态的重要组成，短短两年时间，全国日均词元调用量已从2024年年初的1000亿次突破到了140万亿次，增幅超过1000倍。今年5月，国家数据局正式将词元经济纳入工作体系。6月，国家数据局发布的行业高质量数据集建设方案当中，首次纳入了“词元”概念，明确提出探索词元交易等新型交易模式。这意味着词元正在从技术术语上升为制度性概念，词元经济也正在从产业实践走向国家战略。
从理论上看，词元经济是知识经济发展的高级形态。长期以来，知识创造和技术进步被视为经济增长当中的“黑箱”，而词元首次使知识生产过程具备可观测、可计量、可交易的特征，推动知识从抽象资源转变为可计算、可配置的新型生产要素。如果词元经济这条路能够走通走顺，那么这将是中国为全球智能经济治理贡献的一项重要制度创新。
第二，正视挑战：高质量发展亟须突破三重难题。
我们在看到词元经济发展的广阔前景时，也应该认识到，当前词元经济确实面临着流量有余、质量不足的核心矛盾。实现词元经济的高质量发展，需要努力突破三重难题。
首先是度量之难。词元消耗量只能反映AI服务的流量，却很难衡量它的质量和价值。为什么使用相同的模型，效果却差别很大？为什么耗费了巨量词元，产出却不尽如人意？根源可能就在于缺乏客观的、可信的标准来度量AI服务的内在品质。词元是在动态的AI服务过程当中产生的，智能体的介入又使得问题更加复杂——中间过程词元不直接面向用户，却对最终的结果质量产生非常重要的影响。
其次是定价之难。价格和价值脱钩，高价值专业服务（884257）的提供者无法获得合理的回报，市场在流量计价的粗放模式下陷入低水平内卷，这是我们在调研、交流的过程当中专家、企业界反映比较普遍的问题。正如有的学者所指出，从为算力付费到为词元付费，这背后是数据价值评估和兑现方式的深刻演进。
再次是激励之难。高质量数据、高可靠模型贡献者，在质量信号缺失的“黑箱”当中，投入巨大的成本研发，但它的价值很难被市场捕捉、识别和定价。这种状况会对高质量要素的供给产生严重的影响和制约。构建词元质量评价标准体系，已经从行业发展的需要上升为一项非常紧迫的政策需求。
第三，凝聚共识：以制度创新引领词元经济高质量发展。
“十五五”时期，系统性谋划词元经济高质量发展，必须统筹战略引领、研究筑基、数据赋能和科产融合。
凝聚共识可以从三个方面入手：
一是词元经济应该从规模领先走向质量引领。不能总盯着词元调用的总规模，更要关注单位词元的价值密度——在同等的资源消耗下，词元的调用能够完成多少有效任务、创造多少业务价值，这才应该是我们未来关注的焦点。推动词元经济健康发展的关键，就在于引导词元调用从规模扩张转向价值创造。
二是构建词元质量评价标准体系应该成为破局的关键。这不仅仅是一项技术规范，更关乎产业竞争秩序、价值公平分配以及社会信任构建，是一项制度性基础设施。我们需要搭建能力、底线、价值三维评价框架，通过分类、分级、动态的方式逐步形成标准体系，让词元服务真正实现可测量、可比较、可追溯。
三是词元经济需要多方协同的敏捷治理。标准的构建和完善需要国家、行业、企业、社会协同共治，按照急用先行、滚动迭代的方式推进。
作为国家高端智库旗下的智库媒体，中国经济时报社将持续聚焦词元经济与实体经济相融合、数字技术赋能产业升级、新型经济规则构建等重点方向，为社会各界尤其是学界和产业界搭建权威交流平台，为行业发展提供理论支撑和决策参考。
