在不久前举行的中国发展高层论坛年会上，国家数据局局长刘烈宏给一个人工智能领域的核心概念Token赋予了中文名——词元。那么，Token（词元）到底是什么？人工智能和数据产业的未来会怎样？请听中国工程院院士王坚在央视财经频道“中国经济大讲堂”上的解读。
中国工程院院士王坚。（资料图片）
『大模型处理文本的最小单元』
人类发展的速度非常快，之前是信息时代，很快又进入了AI时代。可是，在很长时间里，我们并没有把信息和数据进行很好的区分。我们过去讲的比特、字节都是信息的计量单位，在很长时间里我们也用这些计量单位来计算数据。而Token（词元）这一概念的出现，使数据有了明确的计量单位。这是把数据和信息区分开来的一个非常重要的分水岭。
Token（词元）是大模型理解、处理、生成信息的最小单元。打个比方，在过去的信息领域，一般情况下我们是用两个字节表达一个汉字，所以，如果要表达“我喜欢你”，加起来就是8个字节。而在AI模型中，如何把“我喜欢你”这4个字拆成最小的数据单元呢？按照我们的理解，“我”是一个最小的单元，“喜欢”是一个最小的单元，“你”是一个最小的单元。但是从Token的角度来看并不是这样，“我喜欢”可能是一个最小的单元，那么“我喜欢你”就变成了两个Token。在很多场景中，它跟我们平时的经验是不一致的。所以，Token（词元）是以它自己的方式组合、供模型处理信息的最小基础单元，它更像是一个“词块”，可以是一个完整的词、一个常见短语，甚至是一个标点符号或特殊字符。
同时，Token（词元）也是AI领域的计量单位。用通俗的话来说，Token（词元）这个概念像我们平时讲的斤、两之类的计量单位。而且，就像生活中一斤肉比一斤青菜贵一样，不同的Token（词元）也有不同的价值。如果一种Token（词元）背后消耗的资源比较多、生成比较复杂，那么它本身就比较有价值，可能这种Token（词元）就会贵一些。所以，Token（词元）不能简单地等同于货币，它是数据的通用计量单位。
Token（词元）在人工智能领域被大家所认识，是因为2017年发表的一篇文章《你所需要的只是注意力》。这篇文章由谷歌的8位科学家创作，其中提出的Transformer架构成为人工智能模型的基石，同时也提出了Token（词元）这个概念。Token（词元）的出现，意味着数据有了自己的“人格”，数据有了自己独立的身份。也就是说，任何数据如果没有Token（词元）的身份，就进不了人工智能模型。
我们平时使用的普通的数据，也称为原始数据。人工智能模型使用原始数据之前，首先必须把所有的数据Token（词元）化。我们可以把模型理解成一个“文字翻译器”，但它并不像人类那样直接理解句子或段落，它必须先将输入的文字切分成一个个小块，然后给每个小块分配一个唯一的数字ID，再把这些数字交给神经网络进行计算。这些被切分出来的“小块”，就是Token（词元）。它既不是英文里的单词，也不是中文里的字，它是以它自己的方式组合的最小单元。
人工智能模型的运行逻辑，就是找到不同Token（词元）之间的关系。试想一下，要训练一个大语言模型，可能要用上亿个Token（词元），所以就要找准它们之间的关系，并且很好地在模型中表达出来。当大模型与某个应用结合时，比如你向大模型提问，它就会在算力“算”完后输出相应的Token（词元）作为答案。
总之，Token（词元）是大模型处理文本的最小单元，它综合反映了数据的价值以及模型的好坏、算力的多少，所以，Token（词元）是AI系统运行的核心。
（视觉中国供图）
『标志着数据要素市场的开启』
在人工智能大模型领域，Token（词元）是衡量算力与成本的计量单位，因此它具有可计量、可定价、可交易的特征。
在Token（词元）出现之前，数据的价值很难界定。但随着人工智能的发展，原始数据变成了Token（词元），Token（词元）通过大模型以一定的方式进行流通，并向那些应用人工智能的消费者收取一定的费用。可以说，Token（词元）使数据本身完成了华丽转型。
如果没有基本的计量单位，是不可能形成一个新兴产业的。打个比方，你跑到菜市场去买菜，如果没有计量单位，称不出几斤几两，这个菜市场就不成立。卖鱼的、卖肉的、卖鸡鸭的都没有统一的计量单位，那是难以形成一定的经济规模的。这也是过去数据要素市场一直没有建立起来的主要原因。
因此，Token（词元）的出现，事实上标志着数据要素市场的开启。这是一件具有深远意义的事情。我们知道，一个东西在市场上流通时，它会经过很多人的手，每次过手的时候，它都要做一次结算。有了Token（词元）这么一个可计量、可计价的单位，就意味着所有的数据在流通过程中可以自动结算，这将使产业链的成本大大降低，流通速度大大加快，并成为人工智能产业商业化的重要路径。将来，当一个企业为另一个企业生产Token（词元）时，它们在网络上可以轻松完成交易，因此，数据要素市场将比其他要素市场更加高效。
没有任何一家企业是可以不和生产要素市场打交道的。所以，我们一定要把Token（词元）放到数据要素市场的背景下，而不是简单地放到人工智能的背景下去理解。
我认为，新的数据要素市场的出现，对创新型企业、中小企业、初创企业可能会更加友好。因为，大多数传统企业会更多享受传统要素市场的好处，而对新的数据要素市场可能会有一定的惰性。所以，这是企业创新发展的一个最好的时机。
从数据要素市场的角度来说，它还将有利于数据和算力的全球流通。比如，你今天拿着手机到南美一个地方应用了AI，这就意味着Token（词元）从中国到了南美。如果一个南美的开发者用中国的模型开发了应用，并向南美消费者提供服务的话，自然而然Token（词元）就流通到了南美。所以，当人工智能平台服务全球的时候，Token（词元）就变成了一种结算方式。
此前，很多人对人工智能的关注大多停留在大模型的技术竞速上，而Token（词元）的价值显现正在把一场深层的产业变革带到所有人的面前，它不仅反映在技术层面，更将重构整个行业、整个产业的成本结构、商业模式和协作方式，继而全面影响人们的生活。
『“小龙虾”突然爆火的背后』
2026年1月底，一款名为Open Claw（昵称“小龙虾”）的开源AI智能体突然爆火，从技术圈迅速席卷全网，开启了全民“养虾”时代。这款以卡通小龙虾为Logo的智能体，彻底打破了传统AI只会聊天、不会干活的局限，凭借感知、决策、执行的闭环能力和24小时自主运行，成为能够接收指令、调用工具、读写文件、执行脚本的全功能数字助手。
但是，真正用过“小龙虾”的开发者和用户都知道一个痛点：Token（词元）消耗太猛了。一个看似简单的查询，就能消耗几十万Token（词元），从而让消费者收到超出想象的高额账单。
其实，在过去几年，人工智能的背后已经有Token（词元）的概念了。人们使用豆包或千问时，你问一句，它答一句，Token（词元）的消费量没那么大，也就是说算力的消费量没那么大，所以公众可以免费使用豆包或千问。
但是，像“小龙虾”之类的应用，意味着人工智能发展到了一定水平，它对数据的需求大大增加。为什么这次“小龙虾”的出现会引爆Token（词元）这个概念呢？因为“小龙虾”的Token（词元）消耗不是按需触发，而是持续产生的，所以其消费的Token（词元）量大大超出了原来那些人工智能的应用，从而导致使用者需要为消耗的巨量Token（词元）支付账单。“小龙虾”在本质上与其他的人工智能应用相比，由于Token（词元）调用量特别大，才使这个问题暴露出来。
无独有偶，2026年3月25日，美国人工智能公司OpenAI宣布终止旗下AI视频生成模型Sora所有的服务与运营。事实上，自2024年2月首次亮相以来，Sora在约25个月的运营时间里，应用程序的总收入仅约210万美元。而据福布斯测算，Sora项目年化运营成本高达50多亿美元。每日数亿级的Token（词元）消耗，让即使获得了大量投资的OpenAI仍感不堪重负，只能忍痛将其关停。像Sora这样的事件，正是因为生成视频需要耗费比大家想象多得多的Token（词元），结果，耗费那么多Token（词元）生成的视频的价值还抵不过Token（词元）本身的价值，所以商业逻辑无法成立。
AI大模型出现以后，大家一直有这样一个困惑的问题：到底用什么形式、什么方法来使用人工智能模型呢？这在过去是一个问题。而“小龙虾”的出现，说明人工智能有它自己独特的应用方式。比如，“小龙虾”把过去App的概念颠覆了，使用人工智能应用不需要再去装一个个App。一个“小龙虾”实际上做了过去十几个、二十几个App做的事情。可以说，“小龙虾”的形态和构建方式与人工智能是相匹配的。
随着“小龙虾”从小众工具成为大众应用，国家互联网应急中心与中国网络空间安全协会于2026年3月发布了《Open Claw安全使用实践指南》，面向普通用户、企业用户、云服务商以及技术开发者等提出安全防护建议，为这一新兴生态系上“安全带”。
『Token爆发式增长意味着什么』
国家数据局局长刘烈宏在今年3月24日国务院新闻办举行的新闻发布会上公布了一组令人震惊的数据：2024年初，中国日均Token（词元）调用量为1000亿，至2025年底该数据跃升至100万亿，到今年3月已经突破140万亿。两年间，增长超过1000倍。
Token（词元）的爆发式增长意味着什么？
首先，意味着人工智能应用本身发生了质的变化。
在软件时代，一个软件有多少行代码，基本上代表了这个软件的复杂度，也就是它的价值。今天，当我们用AI模型的时候，Token（词元）就会产生流通，这个流通既显示出原来训练模型时所消耗的算力，同时也显示出其本身运行需要消耗的算力。所以，Token（词元）的消费量激增，代表人工智能应用发展到了一个新的水平。
拿电来打比方。早期的时候，家里只有一个电灯，只用一点点电，后来有了冰箱、洗衣机、空调，用电量大增，这代表了生活水平的提高，也说明电对社会生活和经济的影响。Token（词元）的爆发式增长也是一样，这是一个非常可喜的巨大变化。所以说，Token（词元）的消耗量是人工智能时代的标尺。
其次，意味着人工智能在中国的发展到了一个非常重要的拐点。在国内，开发、使用人工智能的人越来越多，每个人使用的量也越来越多。日均Token（词元）调用量的大量增加，充分表明中国的人工智能发展已经进入了快速增长的阶段。从能对话的语言大模型到能决策执行的智能体，随着应用场景的不断深化，中国人工智能产业的竞争力也显著增强。
另外，需要指出的是，Token（词元）的爆发式增长是需要强大的物质基础来支撑的，因此，单个Token（词元）的成本一定要降低。大家设想一下，如果用电成本不降到足够低的话，老百姓是不可能普遍使用空调的。而单位Token（词元）成本的降低，除了进一步提升人工智能技术、算力技术外，还需要不断改进人工智能模型的应用。这就像早年我们用白炽灯，大部分的电都被热量消耗掉了，所以现在我们普遍使用节能灯。我相信未来的人工智能应用也会不断改进，尽量控制Token（词元）的消费量，这是一个不断迭代、不断发展的过程。
『一种新经济模式可能会出现』
在信息时代，软件在很长一段时间里不知道怎么才能挣钱。在微软公司出现之前，软件只是硬件的附庸，所以软件产业一直没有发展起来，直到微软公司成为第一家挣钱的软件企业。所以今天，我们不能用静态的方式来看待人工智能，因为这是一个变革性的产业，就像当年软件产业突然诞生并迅速发展那样，可能人工智能产业的发展也会出现这样的局面。
我认为，人工智能的变革将远远超出之前所有技术带来的变革，这可能是自人类发明电以来最大的一次变革。大家想一下，自从发明电以后，产生了多少产业，产生了多少不同的工业门类，人工智能也会有那么大的能量。
以“小龙虾”为例，它本质上使我们的工作方式发生了一次很大的改变。以前我们经常讲，要提高工作效率或者改变工作方式，而以“小龙虾”为代表的智能体的出现，甚至改变了工作本身，几乎每一项工作都会面临大的变化。
这里需要强调的是，“智能体”这个词的翻译不太准确，其实它原本的意思是“代理”，翻译成“智能代理”应该更合适。从这个角度来看，将来会出现各种各样不同的“智能代理”，比如“旅行代理”“看病代理”等，可以帮助我们解决生活中方方面面的问题。
设想一下，我们的工作有多少分工，将来就会出现多少不同形式的工作代理。“小龙虾”只是其中的一种代理而已。但是有意思的是，“小龙虾”完成的一部分工作是以前没有人做过的。如果你用过“小龙虾”就会发现，以前没有人会把自己所有硬盘上的东西都看一遍，把自己几十年的照片都看一遍，但“小龙虾”可以做到，只要它觉得这件事跟工作是有关系的。所以我认为，将来“智能代理”会完成一些没有人做过的工作。这样的话，一种新的经济模式可能会出现。
总而言之，Token（词元）在人工智能时代是一个非常关键的概念，它与技术、商业、应用以及产业发展都息息相关。希望大家能够了解Token（词元），用好我们手里非常宝贵的资源——数据资源。
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