在智能经济蓬勃发展的当下，词元（Token）作为大模型处理信息的最小单元，正成为推动人工智能应用落地的关键要素。我国日均词元调用量呈现爆发式增长，不仅彰显了智能经济的强劲活力，更预示着一套新型商业逻辑正在加速形成。人工智能有望像水、电一样，成为支撑社会运转的基础资源。
从用户端到企业端，人工智能的应用场景无处不在。查资料、写代码、改文案，或是金融风控、智能客服、代码修正，这些场景的实现都离不开对词元的海量调用。今年3月，中国日均词元调用量突破140万亿，两年内增长超千倍，这一数据背后，是模型能力的显著提升和新应用形态的不断涌现。
中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长唐华斌解释道，人工智能大模型本质上是一套复杂的数学运算系统，它无法直接理解文字、声音或画面，而是需要将原始数据转化为自己能识别的“语言”——词元。文字词元如同“乐高积木”，音频词元像“乐谱上的音符”，视频词元则似“拼图碎片”。在大模型眼中，这些不同模态的词元并无差别，它们只是一串复杂的数字序列。
火山引擎智能算法负责人吴迪进一步指出，模型能力的每一次提升，都会解锁更多应用场景，从而推动词元调用量的激增。以Seedance（豆包视频生成模型）2.0为例，生成1分钟视频大约需要消耗超过100万个词元。同时，智能体等新业态的兴起，也带来了更长的上下文、更频繁的模型调用和更多轮次的任务拆解，进一步推动了词元调用量的增长。
词元调用量的分布呈现出鲜明的行业与场景特征。互联网行业是词元调用的“大户”，消费电子、金融、新零售和商务服务紧随其后。在场景方面，非结构化信息的处理和分析占比最大，教育、内容创作和“搜索与推荐”次之。软件开发作为人工智能应用落地的典型场景之一，其词元调用量尤为突出。爱问答科技创始人李加义团队在开发AI玩具时，借助AI大模型与辅助编程工具，将开发周期从半年压缩至两个月，词元调用量达数亿。
展望未来，软件开发、深度研究、个人助理等智能体应用场景或将成为词元调用量爆发的重要领域。唐华斌认为，随着人工智能从简单写代码转向理解整个项目，代码上下文长、交互轮次多的特点将使得企业为提升效率的付费意愿增强，这将成为词元调用量增长的新动力。
词元的可计量性，为人工智能的商业化落地提供了可能。国家数据局局长刘烈宏表示，今年1月底以来，部分模型企业创下20天收入超越全年总收入的业绩纪录，这背后是一套以词元计费为基础的新型商业逻辑正在加速演进。词元作为连接技术供给与商业需求的结算单位，如同电用千瓦时来计量一样，使得人工智能的调用有了明确的计费标准。
我国在打造智能经济新形态方面具备显著优势。算法创新持续突破，国产大模型通过底层架构优化，与全球顶尖技术的差距逐渐缩小。在推理成本、响应速度上，国产大模型不断优化，能以更少的词元完成复杂任务。我国在基础设施方面也具备领先优势。每生成一个词元，都需要调用数据中心的算力，并伴随着电力消耗。我国已建成全球门类最全、规模最大的能源体系，发电供给持续提升、电力成本不断降低，为降低词元调用成本提供了有力保障。
联想中国基础设施业务群战略管理总监黄山表示，能耗和算力是词元调用的两个关键成本。要构建起安全、高效、普惠的人工智能基础设施，持续提升大模型推理效率、降低单个词元成本，让人工智能最大程度走向规模化应用落地。随着词元调用量的不断增长和新型商业逻辑的加速演进，人工智能正逐步成为推动社会进步的重要力量。
