问题——“词元”何以成为观察产业热度的新刻度？ 近期，“词元”成为产业界高频词。最新数据显示，今年3月我国日均词元调用量已突破140万亿。从2024年初的约1000亿，到2025年底约100万亿，再到如今的140万亿，短短两年增长超过千倍。词元是大模型处理信息时拆分出的最小信息单元，可由单个汉字、标点或词语片段构成。用户每一次提问、生成文本或调用智能体服务，都会形成词元消耗与处理。由此，词元调用量不仅是技术层指标，更逐渐成为衡量应用规模、算力效率与商业化进展的“温度计”。 原因——需求扩张、供给升级与制度环境共同驱动 一是应用端加速普及带来“高频使用”。随着大模型能力提升与工具化产品成熟，人工智能服务从少数行业试点走向日常化、规模化：教育场景用于备课与内容生成，农业生产用于病虫害识别与种植管理，企业侧用于客服、营销、供应链优化与研发辅助，普通用户用于文案、图像与办公处理。应用从“能用”走向“好用”“常用”，直接推高交互次数与词元规模。 二是供给端算力、算法与工程化能力上持续迭代，降低单位成本并抬升服务能力。算力基础设施增强带来更高吞吐与更低时延，模型训练与推理效率改善带动同等成本下可承载更多调用；算法优化与推理加速使生成质量更稳定，继续放大用户黏性与企业复用率。另外，电力供应稳定性与成本变化直接影响推理服务的边际成本，算力与能源的协同成为支撑词元规模化的重要底座。 三是数据要素市场化配置改革纵深推进，为高质量数据供给与合规流通创造条件。业内人士指出，词元调用量的跃升，背后是高质量数据集持续扩容与数据治理能力提升。截至2025年底，我国已建成高质量数据集超过10万个，总体量超过890PB，为模型迭代与应用落地提供了更充足、更可用的数据支撑，“数据供给—价值释放”的链条正在形成。 影响——从技术热度走向产业刻度与价值锚点 首先，词元调用量成为观察人工智能渗透广度与深度的直观指标。调用量越大，意味着服务触达的人群与行业越广，反映数字化、智能化转型的现实进度。 其次，词元正在强化产业链的可计量与可结算属性。一次调用背后关联算力消耗、算法能力与电力投入，成本、效率与质量可被量化对比。词元的可计量、可定价特征，使其逐步具备类似“结算单位”的意义：如同互联网按流量计费，人工智能服务也可在更细颗粒度上实现按使用量计费，从而推动商业模式更透明、产品定价更清晰、市场竞争更可比。 再次，词元规模化也带来新课题。调用量快速攀升意味着算力与电力需求同步增长，能耗约束、峰谷调度、绿色电力消纳以及安全合规压力上升；同时，模型生成内容的可靠性、数据安全与隐私保护、版权与标注规范等治理问题更为凸显，要求制度与技术同步完善。 对策——夯实“算力—数据—应用—治理”协同体系 业内建议，从四上着力：一是完善算力基础设施布局与跨区域协同，提升推理服务的弹性供给能力；推动算力与网络、存储协同优化，降低综合成本。二是强化绿色能源保障与能效管理，推进算电协同、绿电应用与能耗精细化核算，在扩大供给的同时守住节能降碳底线。三是加快数据要素流通制度与高质量数据供给体系建设，完善数据确权、合规使用、分类分级与安全审查机制，推动更多行业数据在可控前提下进入训练与应用闭环。四是健全词元计量、计费与服务质量标准，推动接口规范、评测体系与风险治理规则落地，提升市场透明度与用户信任度。 前景——智能经济新动能有望在规范发展中持续壮大 随着模型能力升级、智能体与行业应用深化、算力与能源体系改进，词元调用量仍有上行空间。未来一段时间，产业竞争的焦点或将从单纯追求规模，转向“更高质量的调用”：更低成本、更高可靠性、更强安全合规与更优用户体验。能否形成可持续的商业闭环、可复制的行业解决方案，以及更成熟的治理体系，将决定词元经济能走多远、走多稳。
日均140万亿词元的突破——不仅是技术进步的体现——更是产业生态和资源协同的结果。将增长转化为高质量发展，需要夯实基础设施、完善规则体系、推动应用创新，让AI技术真正实现“用得起、用得好、用得安心”，助力数字经济在更多场景落地。