詞元經濟研究 | 從三個維度深化認識詞元經濟

編者按

詞元經濟正在打開經濟學中長期被視為“黑箱”的技術進步過程，使知識參與價值創造的方式首次變得可觀測、可計量。當前，圍繞詞元經濟涌現的一系列新問題，呼喚理論研究的前瞻回應。自本報有關詞元經濟研究系列報道及征稿啟事發布后，我們得到廣大讀者的積極回應，已經收到大量高質量來稿。稿件研究視角多元，反映出詞元經濟作為智能經濟新形態的核心議題，已引起學術界與產業界的廣泛關注。鑒于報紙版面容量有限，同時為增強研究成果發布的時效性，中國經濟時報在微信公眾號推出“詞元經濟研究”欄目，選登部分優秀來稿及后續系列文章，旨在匯聚各方智慧，為智能時代的產業實踐與政策治理提供分析框架與決策參考。敬請關注！

征稿持續進行中，投稿郵箱：892720943@qq.com。期待您的真知灼見。

■李躍

從技術詞源到產業基石，再到經濟理論的革新前沿，“詞元”的誕生串聯起編程、區塊鏈與人工智能的演進脈絡。其正式定名，不僅標志著算力成為可計量、可交易的核心生產要素，更昭示著以算力為支撐的詞元經濟正引領人類文明從工業時代邁向數智時代的新紀元。

從“詞元”詞義的維度深化認識詞元經濟

上世紀60年代，在計算機高級編程語言中，“Token”作為技術術語被定義為編程語法上計算機能理解的不可再分的最小詞法單元。進入21世紀后，隨著區塊鏈技術的發展，特別是比特幣、以太坊等數字資產和數字權益的出現，“Token”又被賦予成為數字資產和數字權益的價值單元。近年來，隨著人工智能的爆發式發展，“Token”再次成為核心概念。從技術層面來看，“Token”被定義為人工智能大模型處理信息的最小單元。從商業化層面來看，“Token”被定義為對人工智能大模型產出的算力產品進行計量和交易的基本單位。Token作為連接算力供給與算力需求的結算單位，為人工智能廣泛深度的商業化落地提供了可量化、可計價的工具。2026年3月，國家數據局正式將“Token”命名為“詞元”。

從編程最小詞法單元到數字資產權益的價值單元再到人工智能算力的計量、交易與結算的基本單位，從作為一種專業技術術語到作為一種新興經濟形態的經濟術語，“詞元”及“詞元經濟”的誕生具有標志性意義。從生產力及經濟形態演進的角度來看，人類社會經歷了從采集狩獵文明、游牧文明到農業文明再到工業文明的演進過程。“詞元”這一新詞的誕生既是人工智能技術催生的新興經濟形態即詞元經濟全面興起的客觀需要，又是這一新興經濟形態全面興起的產物。以人工智能為引領的新一輪科技革命和產業變革催生了新質生產力的發展，新質生產力的發展又進一步催生了詞元經濟這一新質經濟形態的興起。詞元經濟的興起標志著新一輪科技革命和產業變革已經對生產力和經濟形態的發展和變革帶來革命性影響，同時也標志著人類文明已經由工業文明跨入數智（數字+智能）文明的新紀元。在采集狩獵文明時代，人力是生產力的核心支撐力；在游牧文明和農業文明時代，畜力和人力是生產力的核心支撐力；在工業文明時代，石油和電力是生產力的核心支撐力；在數智文明時代，以電力為基礎的算力則成為生產力的核心支撐力，也是詞元經濟的要義所在。

從人工智能產業化的維度深化認識詞元經濟

2026年3月17日，英偉達首席執行官黃仁勛在英偉達GTC 2026大會上的演講中提出，人工智能的價值，不在于技術本身，而在于技術的落地、在于技術對社會的改變。數據中心將不再是簡單的 “存儲中心”，而成為提供算力產品與服務的“Token 工廠”。隨著算力成本持續下降，人工智能正在成為所有行業的底層基礎設施，就像過去的電力、互聯網一樣，從技術探索走向產業落地。預計2026—2027年，全球算力需求將從5000 億美元上調至1萬億美元，算力需求進入 “百萬倍增長” 階段。

人工智能技術大規模商業化應用催生了詞元經濟。從人工智能技術商業化、產業化的維度來看，詞元經濟的基本含義就是圍繞詞元即算力產品的生產與消費、供給與需求所形成的算力產業或算力經濟。簡單來說，詞元經濟直接表現為算力產業。從產業性質上看，算力產業是為用戶提供智力產品與服務的產業門類，可以視為網絡信息服務業向智能化升級的結果，屬于新興高端服務業范疇。

從算力產業需求端來看，有兩類不同性質的用戶，即個人用戶和機構用戶。近年來相繼涌現的豆包、DeepSeek、千問、元寶等通用大模型，為個人用戶提供信息查詢收集、知識問詢、疑難咨詢等服務，此類面向個人用戶的算力服務對用戶而言屬于服務消費，此類算力產業則相應屬于生活性服務業范疇，可以稱之為生活性算力產業。以OpenClaw（俗稱“龍蝦”）為代表的個人智能體掀起“養蝦”熱潮，預示著生活性算力產業正在由目前的以問答咨詢為主的“顧問型”服務向以代理個人事務（如叫車、訂票、訂餐、回復信息等）“管家型”服務的方向升級，邁入個人智能體新階段。面向機構用戶（如企業、金融機構、學校、醫院、科研機構、政府部門等）的算力服務進入到了這些機構的生產、制造、經營、服務、研究、管理等職能性活動之中，提高了這些機構的效率和效能，購買算力服務的費用進入其相應成本，可以稱之為生產性算力產業，屬于生產性服務業范疇。與生活性算力產業相比，發展生產性算力產業需要兩個基本支撐要件，一是功能更強大、具備推理與規劃能力、能夠模擬物理規律和行動后果的人工智能行業模型，二是能夠實現行業共享的行業大數據，最終形成比生活性算力產業更高階的算力產業。大模型在通用對話中表現驚艷，但一旦進入工業檢測、醫療診斷、金融風控等對精度與可靠性要求嚴苛的領域，能力缺陷便凸顯出來。隨著類腦智能技術的突破，人工智能技術實現從語言理解到物理認知的范式躍遷，將為生產性算力產業發展開辟廣闊空間。

從經濟理論維度深化認識詞元經濟

由新科技革命的主引擎人工智能直接催生的詞元經濟即算力產業發展給經濟理論的創新與發展注入了新動力。

第一，人工智能及算力產業的發展帶來生產力的革命性變革，促進了以新質生產力這一重大理論創新為代表的生產力理論實現新發展。在經典的生產力理論中，科學技術作為生產力的構成要素不是直接體現出來，而是通過將科學技術物化在生產工具中和掌握一定科技知識與勞動技能經驗的勞動者在生產過程中間接發揮作用。在詞元經濟中，構成新質生產力要素的不僅有大模型這一高度凝結最新科技成果的新質生產工具和能夠熟練掌握它的高素質勞動者，還包括數據這一新質勞動對象和新質生產要素。數據這一新質生產要素具有兩個新的突出特征：其一，數據是包括科學技術在內的人類智力成果首次直接地而不是間接地成為生產力的構成要素；其二，數據具有可復制、可重復使用、可部分共享、可無限增值的性質。

第二，詞元經濟豐富拓展了勞動價值論的理論內涵。從勞動價值論的視角來看，詞元經濟的實質就是人工智能大模型對腦力勞動的部分替代并產出新的智力成果。一方面，這種替代將以往腦力勞動過程中巨量的信息收集、整理、分類、統計等工作剝離出來，交給大模型去完成并且創造出比人腦高得多的、難以估量的工作效率。將一般性非創造性的而且是人工智能大模型更擅長的腦力勞動交給大模型去完成，將人腦解放出來去做人腦更擅長的創造性腦力勞動，這是人類歷史上一次劃時代的勞動分工和腦力勞動方式的前所未有的革命性變革。另一方面，以往腦力勞動看不見摸不著，無法觀測和無法計量，不能通過腦力勞動的社會必要勞動時間去衡量其價值，而只能通過腦力勞動的智力成果由市場和社會去評價其經濟價值和社會價值。在詞元經濟中，詞元作為算力的基本計量單位和價值單位，既解決了知識作為生產資料的計量問題，又解決了腦力勞動的計量問題。當然，詞元及詞元經濟只是解決了那部分被替代的非創造性腦力勞動的觀測與計量問題，而沒有被替代的創造性腦力勞動的觀測與計量問題仍然沒有解決。

第三，詞元經濟對傳統經濟增長理論提出新挑戰。在傳統經濟增長理論中，資本、土地、勞動等傳統要素投入在經濟增長過程中存在邊際報酬遞減規律，而人工智能打破了這一魔咒，技術突破與應用擴散相互強化，形成了“越用越強”的正反饋循環。

第四，詞元經濟發展對現行知識產權理論與知識產權制度提出新挑戰。數據是詞元經濟的主要生產要素之一。從鼓勵和保護創新的角度來看，數據資產的產權應該受到保護，而為了訓練大模型、提高其學習能力客觀上又需要開放數據和共享數據，因為開放數據和共享數據并形成一個良好發展生態，既能讓所有參與者都從中獲益又有利于促進創新。據調查，目前高質量數據集仍難滿足模型發展需求。全球可用私有數據規模遠遠大于公開數據規模，但受制于數據標準不統一、授權機制不健全、合規邊界不清晰等制度性障礙，大量高價值數據被困于“孤島”。為了促進詞元經濟發展，迫切需要從理論上、法律上、機制上破解這一“數據產權悖論”，構建起有利于促進詞元經濟健康發展的知識產權理論與知識產權法律制度機制。

（作者系中共長沙市委黨校經濟學教授）

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