本报记者  张译心

2026年，人工智能浪潮席卷全球的第四年，一种极客圈的计量单位——Token（词元），正重构经济运行的底层逻辑。国家相关部门最新披露的数据显示，我国日均词元调用量已突破140万亿次，而2024年初仅为1000亿次。短短两年多，超千倍的狂飙式增长，宣告着一个由词元驱动的新经济形态已从概念走向现实。

词元，原本只是大语言模型理解和生成文本的最小语义单元。如今，它被国家数据局界定为智能时代的“价值锚点”和“结算单位”。从科技公司的薪酬年包到产业效率考核，从平台结算到宏观统计，词元开始扮演一种近乎“一般等价物”的角色。当一种技术参数升格为生产要素和交换媒介，它便不再是工程师独享的技术术语，而成为经济学必须严肃回应的命题。词元的出现，究竟是对传统价值规则的小修小补，还是一场根本性的范式颠覆？学术界正试图给出理论回应。

改写价值规则的“新组合”

“同一个词元，用于闲聊和用于编写代码或法律分析，价值差异巨大。”南开大学法学院副院长陈兵如此形容词元迥异于传统生产要素的特质。他将词元的根本特性归结为两点：可编程性和价值动态性。

在古典经济学框架中，土地、劳动、资本的价值相对稳定——它们由物理属性、社会必要劳动时间或市场交易条件等因素锚定。而词元的价值取决于被部署在何种场景、执行何种指令。当文本被大模型转化为一连串词元，它产生的可能是闲聊时的情绪价值，也可能是法律合同中的精密分析，抑或一段代码带来的生产力跃升。陈兵解释：“这种因指令不同而价值万变的特性，是任何传统要素都不具备的。”

在陈兵看来，词元的本质是大规模、标准化、智能化的“认知服务计量单位”。它使得提问能力，即人们设计提示词的能力，变成比算力本身更为稀缺的生产要素。更重要的是，一旦大模型和算力底座搭建完成，新增词元的边际成本将趋近于零。而词元大规模使用过程中产生的高质量反馈数据，又会反哺模型迭代优化，形成持续的价值倍增效应。换言之，这是一种越用越多、越用越好的全新生产要素。

在清华大学社会科学学院经济学研究所教授汤珂看来，国家层面对“词元”概念的标准化认定，是一次具有深远意义的“经济学转译”——把技术术语转化为经济学可处理的基础计量对象。“这不只是统一译名，而是为智能服务中的信息、算力、模型调用和用户行为提供了共同尺度。”汤珂判断，词元未来可能成为成本核算、合同设计、平台结算和跨系统比较的微观单位。由此，价值理论将从传统的实物、货币和数据，进一步延伸到“可计算语义单元”的生产、交换与消费。随之而来的是词元的产权界定、收益分成、监管计量和宏观统计等全新的理论与实践议题。

云南大学云南数字经济研究院研究员张国胜认为，词元将数据、算力、算法等进行了一次从未有过的“新组合”。从马克思主义货币理论审视，词元作为一种数字时代的特殊商品形式，在人工智能产业链中成为度量吞吐量、单位成本的通用尺度，因而具备了表征人工智能发展水平的某种功能——“一种类似于货币的‘一般等价物’的功能”。

这一定位冲击着既有的经济学框架。大连理工大学经济管理学院教授孙晓华系统梳理了词元带来的多重理论挑战。在制度经济学层面，词元作为标准化计量单位能够大幅降低交易费用和契约执行成本，使得用户、开发者、投资者和消费者的身份界限变得模糊，直接冲击着“企业替代市场”的传统逻辑。在产业组织层面，词元打破了行业壁垒，降低了进入门槛，单一寡头主导的平台垄断逻辑被弱化，分布式共治结构浮现。在价值链层面，词元让产业链价值变得可拆分、可追溯、可精准分配，拓展了数智时代产业价值链与治理的研究疆域。孙晓华认为，要构建理想的词元理论框架，必须走向经济学、数据科学、法学的深度协同。

“热现象”下的冷思考

在产业界，词元正被快速具象化为一种新型硬通货。在硅谷，“入职附带多少词元配额”成为顶尖人工智能人才谈判桌上的热门条款。国内也传出企业尝试将词元用量纳入员工绩效考核体系的消息。词元，似乎正经历一场从技术单元到经济通货的加冕。

中国社会科学院工业经济研究所工业发展研究室主任邓洲认为，词元的“生产函数”本质上是算力、算法、数据三要素的协同函数；而其货币属性，则取决于网络规模、治理透明度和跨行业可行性。词元的价值源于算力消耗的大小、数据贡献的多寡和算法迭代的速度。

“从产业维度看，词元消耗规模的增长直观反映了人工智能技术的普及广度、用户使用频次与商业落地渗透深度，是衡量人工智能产业活跃度的重要参考。”对于市场中“用量即价值”的乐观情绪，汤珂持明确的审慎立场。他认为，词元在本质上仅是人工智能运行过程中的消耗型计量指标，属于输入消耗维度的参考，而非价值产出维度的衡量标准。

一个棘手的现实是，词元计量本身还存在定义不统一、统计规则不透明、核算口径不一致等缺陷。在汤珂看来，单纯以消耗量计价，无法兼顾数据质量、技术成本与场景价值的巨大差异；片面以词元消耗作为核心评价导向，极易催生盲目增加调用频次、冗余运算和低效输出等行为；而在资源配置层面，高频低价值应用持续挤占稀缺算力资源，可能造成系统性浪费。

事实上，围绕词元经济的学术研究，明显滞后于实践提出的挑战。陈兵指出当前研究存在多个薄弱环节。首先是概念界定的混淆风险。部分研究未能严格区分大语言模型语境下的“词元”与区块链领域的“加密代币”，两者的技术基础、经济功能与法律规制全然不同。“此种混淆容易将生产力问题误置为金融资产问题，导致政策讨论和制度回应发生偏差。”陈兵提醒。

其次是统计与核算体系的盲区。陈兵举了一个生动的例子：“用人工智能低成本甚至免费生成一份商业计划书，节省了数万元的咨询费，这部分价值创造在现有GDP统计中完全消失了。”与此同时，人工智能服务价格快速下降可能制造出“服务通缩”的表象，而支撑其运行的算力、电力、芯片和数据中心投入却在持续扩张。传统GDP、CPI等宏观指标，难以准确呈现这种“价格下降—能力提升—资源消耗增加”的复杂并存现象。

再次是既有经济理论工具解释力明显不足。陈兵认为，劳动价值论、边际成本定价、边际报酬递减等理论并非完全失效，而是在面对智能产出时显得捉襟见肘，“学术界尚未建立起一套能够统一解释智能产出的新理论范式”。

最后是定价机制研究仍停留在表层。目前，人工智能服务普遍按算力成本定价，而非按其为使用者创造的价值定价。“这导致价格严重偏离价值。高价值场景的用户获得巨大的消费者剩余，而厂商却可能陷入‘增产不增收’的困境。”陈兵说。

词元经济理论有待突破

“词元一旦成为智能时代的‘算力货币’，就可能重构全球数字资源分布规则以及数字价值的分配逻辑。”邓洲认为，中国经济学界必须从底层生产函数到顶层定价权实现体系化的理论突破，这既是智能时代国家产业安全与要素安全的理论保障，也是构建经济学自主知识体系的重要内容。

在邓洲看来，一系列紧迫课题已被推向前台：词元计价博弈机制研究，包括设计并优化“算力—能耗—碳排”模型，探索基于人民币计价的词元汇率机制等；词元的成本控制与配置优化，包括科学测算词元单位产出的算力与电力弹性系数，构建国家算力调度与词元交易流动的优化机制等。这些课题的指向非常清晰，即词元经济是关乎数字时代定价权与资源配置权的战略议题。

中国人民大学法学院院长杨东从基础设施竞争的维度审视这一命题。“词元经济不能被简单理解为模型调用的计费方式，而应被看作‘数据—算力—模型—应用—结算’一体化基础设施的竞争。”杨东认为，学术界应重点研究词元价值形成、算力成本控制和产业安全保障等关键课题。在他看来，词元定价必须与数据要素市场结合起来。未来，词元价值不仅取决于模型参数和调用次数，更来自高质量的行业数据、定制化语料、知识库和场景服务能力。同时，词元经济离不开低成本、稳定、安全的算力供给。在此基础上，产业安全需要嵌入全流程，涵盖数据确权、模型可控、智能体身份认证、区块链审计结算，以及金融、能源、政务等关键行业的人工智能系统。

张国胜认为，词元既具有传统基础设施的基础性和公共性，又存在新的特性，如其作用的发挥必须建立在大规模电力消耗之上，需要与其他基础设施深度融合。学术界一方面要系统探讨词元作为新型基础设施的一般性与异质性规律、功能属性、供给规律和定价原则；另一方面要立足中国特色社会主义制度、超大规模市场等优势，研究促进词元高质量发展的一揽子政策，同时制定旨在抢占国际规则标准话语权的激励政策。

针对市场主体和行业需求，陈兵给出一张从理论到落地的路线图。企业必须研究如何从按成本定价转向按价值定价，建立“单位词元产出价值”的评价体系。这首先要求构建基于应用场景的词元效能评估模型，通过跨学科协作，让词元像电力一样自由流通；同时，面向金融、医疗、研发等高价值场景定义“高质量词元”，建立可信度、安全性、合规性评估框架，帮助企业将算力精准配置到产出最高的环节。

陈兵还特别提到一个前沿法律问题，即当智能体开始自主消耗甚至交易词元时，其法律主体资格、合同与侵权责任如何界定，直接关系到未来商业交易的安全与稳定。此外，词元经济下的风险合规研究同样不可或缺。一方面，要防止上游算力供应商、中游模型厂商或下游场景入口利用网络效应实施排他性行为，制定适应智能经济的反垄断规则；另一方面，市场中存在的灰色套利行为，可能引发数据泄露与服务质量降级，急需为企业构建合规的人工智能采购与使用指引。

面对当前词元价值来源与收益分配研究不足、整体治理研究滞后等短板，杨东引入了他提出的“共票”理论和PDA范式作为有益参照。“共票”理论通过贡献计量、权益表达和收益共享，为建立数据贡献、模型能力、服务效果与词元价格之间的度量关系提供了可能的解释框架；PDA范式则从平台、数据、算法三个维度，将数据确权、模型可控、智能体身份认证、审计结算和行业合规纳入统一的治理视野。

当词元从技术术语走向经济计量单位，它的价值锚定功能尚需经受理论与实践的反复校准。词元经济的真正命题在于，人类社会能否在技术演化中建立起一套兼顾效率与公平、激励与规范的治理框架。正如多位学者所警示的，倘若理论未能及时跟上实践的脚步，我们很可能在盲目的消耗竞赛中透支算力、能源与信任。这既是摆在经济学界面前的紧迫理论隘口，也是数智时代留给所有人的一道全新思考题。