詞元經濟研究 | 詞元經濟：打開技術進步“黑箱”的智能時代新范式

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。

■高澤龍

在經濟學漫長的演化史中，技術進步作為一個核心變量，長期被視為理論模型中的“黑箱”——我們知道它驅動增長、創造價值，卻難以透視其內部運行機理，更無法精確計量知識參與價值創造的具體方式與程度。2026年春天，隨著國家數據局正式將Token的中文譯名確定為“詞元”，并將其定位為“智能時代的價值錨點”和連接技術供給與商業需求的“結算單位”，這一長期存在的理論盲區開始被照亮。詞元經濟的崛起，正在讓經濟學中長期被視為黑箱的技術進步過程首次變得可觀測、可計量。

所謂詞元經濟，是以詞元為要素投入與產出載體，圍繞其開展生產、交換、流通、分配等一系列經濟活動的新型經濟形態。詞元作為大模型處理信息的最小計算單元，其意義遠超技術參數的范疇——它使AI能力從一種邊界模糊的技術形態，轉變為可計量、可定價、可交易的新型數字資產與標準化生產要素。2026年政府工作報告首次提出“打造智能經濟新形態”，詞元經濟正是這一新形態的重要子集，其核心功能在于為智能經濟提供量化工具與運行尺度。

站在“十五五”規劃開局之年的歷史節點上，我國詞元經濟正以前所未有的速度發展。2024年初，中國日均詞元（Token）調用量為1000億；至2025年底，躍升至100萬億；今年3月，已突破140萬億，兩年增長超千倍。這一增速不僅反映著“人工智能+”行動的深入推進，更折射出智能經濟從概念走向實質的深刻轉向。與此同時，詞元經濟的快速發展也帶來了一系列新變化、新問題，亟須理論界的前瞻回應。本文將從詞元經濟的理論緣起、運行機制、產業生態與治理路徑四個維度展開，嘗試勾勒這一新興經濟形態的基本輪廓，為后續研究提供初步的分析框架。

詞元經濟的理論緣起：從知識經濟到智能經濟的必然演進

詞元經濟的出現并非憑空而來。1990年代，聯合國研究機構和OECD先后明確“知識經濟”概念，標志著知識作為第一生產要素的地位得到系統性認可。在長達半個世紀的演進中，知識經濟不斷以新的形態呈現——信息經濟、互聯網經濟、數字經濟各有側重，智能時代終于到來了。

知識經濟的本質是知識創新及其應用。隨著AI智能體的發展，創新的起源從人的大腦延展到AI的“大腦”，創新主體從人延展到AI類人，創新知識從硬知識延展到AI生成知識。正是這種知識生產方式的深刻變革，催生了以詞元為價值載體的新型經濟形態。在詞元經濟中，基于詞元數據類型結構和AI算力與能源、大模型與智能體的“大腦”，場景應用者發出需求指令后即可瞬時獲得精準的知識服務。

作為一個與經濟中長期被視若“黑箱”的技術進步過程密切相關的新概念，詞元經濟的根本性突破在于其計量功能。此前，知識創造的價值難以被標準化衡量，知識與價值的對應關系模糊而主觀。而token使人工智能可以成為一種可計量、可定價、可交易的新型數字資產與標準化生產要素。從技術邏輯來看，Token構建了語言信息標準化計量單元，Word Embedding則通過向量表征實現了知識的語義可計算化，二者共同構成智能時代知識量化的技術底座。從創造的價值內容來看，知識創新依靠的是人的大腦，而AI智能體的發展已經將創新起源延展到AI的“大腦”，創新主體也拓展為“人+AI”的類人協同，基于AI算力與能源、大模型與智能體“大腦”，知識服務得以瞬間精準供給。

詞元經濟的運行范式：價值形成的內在機制

詞元作為智能時代的基礎計量單位，其價值形成遵循“能力供給”與“場景兌現”雙向錨定的核心邏輯。這一邏輯既區別于工業時代物質產品的成本定價模式，也超越了信息時代比特、字節的物理屬性定價框架。

從供給端來看，詞元的價值根植于模型的能力密度。比特和字節所計量的始終是信息的物理屬性——它存在多少、傳輸多快；而詞元計量的是大模型將算力、數據與訓練積累轉化為可用認知輸出的過程和結果，即智能活動本身產出了多少“能力單元”。同一數量的詞元，承載的知識復雜度、任務難度和結果可靠性可能天壤之別。正因如此，詞元經濟的核心競爭從一開始就指向能力密度而非規模堆砌，這一特征深刻影響著其后價值體系建構的整體邏輯。

從需求端來看，詞元的價值最終在各類應用場景中兌現。詞元的“可編程性”——同一要素因接收的指令不同而產出價值萬倍的智力成果——是理解這一機制的關鍵。同一單位詞元用于日常閑聊、代碼生成、專業法律研判等不同場景，價值收益可呈現數倍乃至數十倍差異，傳統生產要素難以具備這種場景價值彈性。斯坦福大學經濟學家Brynjolfsson等人的研究佐證了這一反直覺事實：在其意愿支付實驗中，僅2024年生成式AI就為美國消費者創造了約970億美元的消費者剩余，而2026年進一步躍升至1720億美元，但AI企業的賬面收入遠低于此。這種“使用價值遠大于賬面價值”的張力，正是理解當前詞元經濟結構性矛盾的關鍵命題。

詞元經濟的核心特征：智能時代的經濟新標的

詞元經濟展現出多重區別于傳統經濟形態的核心特征，這些特征共同構成了智能時代經濟運行的新標的。

特征一：量質互構的計量邏輯。詞元計量具有量與質的雙重維度。在量的維度上，詞元調用量真實反映AI應用的程度和深度——日均詞元調用量的指數級增長是對“人工智能+”行動落地的直接量化映射。在質的維度上，詞元攜帶的語義密度使其具備比特所不具備的質量屬性，詞元經濟的核心競爭從一開始就指向能力密度，智能經濟的有效性由此得以量“質”。

特征二：知識服務的具象化。在傳統的知識服務模式中，知識產品的價值高度依賴于供給者的個體能力與用戶的主觀評價，缺乏統一的定價基準。而在詞元經濟中，知識服務首次獲得了標準化的計量單位——每一輪與大模型的交互、每一次智能體應用的調用，都可以被量化為具體詞元的消耗與產出。這種轉變意味著知識參與價值創造的方式從“不可見”變成“可追蹤”，知識服務的定價邏輯從“聲譽溢價”轉向“能力定價”，知識生產者的貢獻邊界也從模糊趨于清晰。

特征三：邊際成本趨近于零與大規模定制并存。與傳統制造業的邊際成本遞增規律不同，詞元生產呈現出典型的知識經濟特征：固定成本巨大（模型訓練的資本投入），但邊際復制成本極低。與此同時，詞元的價值卻因應用場景的不同而產生巨大差異，這種“邊際成本趨近于零+價值差異極大”的矛盾組合構成了智能經濟規模報酬遞增規律的微觀基礎。傳統經濟學中成本決定價格的邏輯在詞元經濟中被顛覆——價值由使用場景決定，價格則受制于算力供需與競爭格局，而成本僅僅構成了一條底線。

詞元經濟的產業圖景：從生態結構到市場動態

當前詞元經濟已形成從硬件到應用的多層次產業生態，產業格局正經歷從“模型軍備競賽”到“Token產能競賽”的深刻轉型。

產業層次結構。行業普遍形成“能源 — 芯片 — 算力基礎設施 — 大模型 — 應用” 五層產業架構，詞元被視作貫穿各層級的通用價值度量與交易單元。運營商正完成從“數據管道”到“能力管道”的轉型，三大運營商已全面轉向“Token經營”。

供需邏輯：從價格戰到供需錯配。詞元產業用短短兩年時間完成了從燒錢內卷、產能過剩到供不應求、量價齊升的驚天逆轉。2024年之前，行業陷入“賣Token不如賣礦泉水”的畸形競爭，各大廠商通過免費送Token搶占市場。2026年，隨著Agent智能體（特別是OpenClaw“龍蝦”）的全面爆發，詞元需求呈“三級火箭”式增長——個人用戶日均Token消耗從幾十升至幾千乃至數萬，企業月耗Token可超萬億甚至數萬億，而環境端的智能體協作更將使用量推至新的量級。

然而，供給端的突破遠慢于需求的爆發。這種“需求爆發”與“供給受限”之間的剪刀差，構成了當前Token量價齊升的結構性基礎。

成本曲線與價格拐點。高盛2026年5月發布的業內譯為《解碼智能體經濟學》報告指出，AI產業正迎來利潤率拐點。調查數據顯示，大模型推理Token定價歷經大幅下探后在2025年趨于穩定，部分高端模型甚至出現價格回升；與此同時，芯片層面每Token算力成本持續下行，定價與成本之間的剪刀差正在為行業打開利潤空間。這意味著AI經濟學已從 “持續燒錢、等待變現”切換到“使用量爆炸+邊際利潤擴張”的新敘事。市場傳聞稱，月之暗面、智譜AI等頭部大模型企業單月收入已突破10億元，其中月之暗面2026年2月的20天收入即超越2025年全年。

生產力維度的深刻變革。詞元正成為智能時代重要的效率標尺。芯片、算力、電力、數據等生產資料的結合方式發生深刻轉變，其目標不再是簡單的存儲或計算，而是規模化、高效率地生產高質量詞元。提升每單位時間、每單位能耗的有效詞元產出日益成為衡量智能生產力的關鍵指標。2025年初以DeepSeek為代表的中國大模型之所以轟動世界，正是因為大幅提高詞元生產效率——用更少算力、更低成本產出同等甚至更高質量的詞元。在國內市場，DeepSeek更在2026年4月推出API定價擊穿底價，V4-Flash每百萬輸入緩存命中僅0.02元，以極致性價比將競爭推向新的烈度。這種不計成本地追求算法效率極限的努力，正是詞元經濟競爭走向深水區的直觀體現。

中國機遇與戰略路徑

在詞元經濟這一全球競爭新賽道上，中國具備獨特的比較優勢。全球最大的單一市場體量、海量而多元的應用場景、日趨完善的數字基礎設施，以及逐步釋放的政策創新空間，共同構成了中國引領詞元經濟全球發展的基礎條件。

一是強化核心技術自主創新。算力瓶頸是當前中國詞元經濟面臨的最大結構性約束。加大部分公有云與新型算力基礎設施的投入力度，形成規模經濟效應；持續加大在AI底層技術、算力芯片等關鍵領域的研發投入，讓企業真正成為技術研發主體，將豐富的應用場景優勢轉化為技術落地和產業升級的實際優勢。

二是深化詞元經濟與實體經濟融合。詞元經濟只有與實體產業深度結合，新技術才能商業化、形成規模效應、真正落地生根。智能經濟發展應發揮制造業場景豐富的獨特優勢，推動AI技術與實體經濟深度融合，避免詞元經濟陷入概念炒作的“兩張皮”陷阱。中央與地方政策協同正在加速推進——貴陽貴安已召開詞元經濟發展推進大會，保定將詞元經濟納入城市數智化戰略新賽道。政策端應持續以應用為牽引帶動詞元經濟發展，提供高質量數據集與算力支撐，積極支持智能體發展，同時建設“模數工廠”“數據工廠”等基礎設施。

三是構建自主的詞元價值計量與核算體系。當前詞元經濟的價值核算標準仍由海外科技巨頭主導，定價規則與模型評測體系存在明顯的“西方中心”傾向。我國應依托日均詞元調用量全球領先的實踐基礎，加快建立符合中國產業實際和國家利益的Token調用指標體系、大模型評測基準以及AI生產數據集分級分類管理制度，力爭在詞元經濟的全球治理規則制定中發出“中國聲音”。

四是推動綠色Token與“東數西算”戰略融合。將綠色Token認證和碳排放核算嵌入全國一體化算力網絡的制度設計，利用西部綠色電力資源優勢大力發展綠色算力，構建算電協同、跨域調度的詞元生產格局，既服務于“雙碳”目標，也有利于形成具有全球競爭力的低碳AI能力供給體系。

對于中國而言，詞元經濟的興起既是時代給予的重大發展機遇，也是一場深刻的制度能力考驗。如何在技術創新與制度創新的協同中搶占智能經濟發展制高點，如何在全球詞元經濟治理規則形成期貢獻中國智慧，如何讓詞元經濟真正服務于實體經濟高質量發展與全體人民的共同福利，這些問題不僅需要產業界迅速迭代、政府穩妥施策，更需要學術界以前瞻性的理論研究予以回應。

（作者系早稻田大學訪問學者、北京工業大學耿丹學院教授、東方企業創新發展中心特邀副理事長）

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