2026年3月23日，中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局局长刘烈宏正式公布了Token的中文译名——“词元”。在很多人看来，这不过是一个技术术语的标准化动作。但在诺云集团企策通看来，这一宣示远比表面意义上更为深远：以词元为价值载体的智能经济，已经进入国家视野，其背后对应的是一场涵盖生产要素、产业结构和价值创造逻辑的全方位重构。

词元经济的崛起，不仅关乎我们对当前增长动能的解读，更直接决定了我国在全球智能经济竞争中的战略制高点。本文分上下两篇，上篇聚焦词元调用量的爆发式增长及其独特经济属性，下篇探讨治理挑战与系统性战略选择。

一、词元调用量：AI应用程度最真实的晴雨表

理解词元经济的起点，首先要看懂一组数字。

国家数据局的监测显示，我国日均Token调用量从2024年初的约1000亿激增至2026年3月的140万亿，短短26个月增长1400倍；相比2025年底的100万亿，三个月内又增长了40%以上。

更引人注目的是，中国已成全球词元调用量第一大国。2026年5月18日至24日，全球AI大模型周调用量达28.9万亿词元，其中中国模型为9.223万亿，是同期美国模型4.93万亿的近两倍。全球调用量排名前三的模型中，前两位均来自中国——DeepSeek-V4-Flash与腾讯Hy3 preview。摩根大通预测，2025至2030年，中国词元消耗量年复合增长率将高达330%，5年增长400倍。

词元调用量惊人的增长，底层逻辑是智能体的规模化落地。2026年被产业界普遍视为“智能体应用元年”。全国政协委员、360集团创始人周鸿祎指出，智能体将是AI落地的核心载体，其数量可能是百亿级的。Gartner预测，2026年将有40%的企业应用嵌入任务型AI智能体，中国企业级AI智能体市场规模突破480亿元。

智能体要分解复杂任务、不断试错、调用工具，其消耗的算力可能是普通AI对话场景的数百倍甚至上千倍。这意味着，词元调用量不再是一个孤立的技术指标，而成为衡量整个实体经济智能化程度的关键标尺。在“十五五”规划中，人工智能技术和“人工智能+”行动被置于前所未有的重要位置，词元的超快速增长正是这一战略落地的量化映射，也为各级政府精准评估行动成效提供了可操作、可追踪的新工具。

二、词元的独特经济属性：从技术参数到经济基本单元

如果说调用量是表象，那么词元独特的经济属性，才是理解词元经济深层规律的关键。

（一）从技术参数到经济基本单元的质变

在技术层面，词元是自然语言处理中离散化、结构化的基本单位。但正是这种技术定义赋予它深刻的经济意义：它实现了信息的标准化封装、建立了精确的计量体系、形成了透明的定价机制。按百万词元分档定价，已成全球行业惯例。模型的资产属性正从“权重文件”转向“持续产出词元的能力”。

词元还具有“按需生成”的特性——它不预存，而是在用户调用模型的瞬间动态产出。这使得价值高度依赖具体场景，呈现出极端的情境依赖性。

（二）数据要素的普遍属性在词元上的体现

非竞争性与无限复用性：同一模型可同时服务数百万用户，边际成本极低。这正是2024-2026年间主流模型API价格大幅下降而市场总收入反增的根本原因。

正外部性与强化型网络效应：更多调用→更多交互数据→模型优化→更多调用，形成自我强化的正反馈循环。

价值实现的强场景依赖性：当前跨场景价值差距已达十万倍——药物研发类词元均价约1000美元/百万词元，日常闲聊类仅约0.01美元/百万词元。

（三）词元作为极端化数据形态的特殊性

词元还展现出传统理论难以解释的四个极端化特征：

成本结构终极化规模经济：训练阶段天文数字级的固定成本，推理阶段边际成本极低且基本恒定。平均成本曲线持续下行，看不到传统制造业的规模不经济拐点。

动态非均衡的“赢家通吃”结构：基础模型层因数据飞轮和生态依赖形成高壁垒寡头格局（全球核心玩家不足10家），应用层则因开源和微调呈现充分竞争的长尾市场。

宏观层面的“成本通缩-资源通胀”分裂：AI大幅降低知识服务成本，但高端GPU、HBM、数据中心电力等资源价格持续上涨，传统CPI可能已严重失真，货币政策陷入两难。

核算、统计与监管的“三重失灵”：API调用常被记为费用而非资产；免费但高价值的AI服务未纳入GDP统计；传统反垄断工具难以应对控制关键API接口和生态锁定的“算法权力”垄断。

这种三重失灵对现行经济治理体系构成了系统性挑战。在下篇中，我们将进一步探讨应对这些挑战的统计、竞争政策和理论创新路径。