发展词元经济须避免两类误区丨第1落点·聚焦智能经济新形态

发展词元经济须避免两类误区

□ 王春晖

●提要：必须厘清核心认知：词元计量的是算力工作量与资源消耗水平，回答的是“消耗多少资源”，而非“创造多少价值”。要规避两类典型认知误区：一是误将词元直接等同于价值货币，把词元交易曲解为代币交易；二是陷入唯词元数量论误区，将词元产量、调用规模作为单一考核指标。

当前，智能经济正加速走向规模化产业落地。近期，一场围绕“词元经济”的地方竞速正在展开。厘清词元的核心要义，划清资源投入与价值产出的边界，剖析词元经济发展的内在机理，是保障智能经济健康可持续发展的前提。

“消耗多少资源”≠“创造多少价值”

“词元”（Token）本质上是信息被拆解至不可再分的原子单位。文本、图像、代码等多元信息输入大模型，必须转化为词元序列，机器方可完成语义解析、逻辑推理与计算输出。从技术经济学视角来看，词元是驱动AI模型持续运转的数字燃料，也是智能体开展任务规划、工具调用、长周期任务执行的基础原材料，属于典型新型生产资料。因此，必须厘清核心认知：词元计量的是算力工作量与资源消耗水平，回答的是“消耗多少资源”，而非“创造多少价值”。它是资源投入的度量标尺，并非用于财富存储、价值交换的价值载体。

词元消耗与最终产出价值之间不存在简单正向对应关系，二者时常呈现反向特征：高度凝练、逻辑严密、边界清晰的高质量提示词，仅消耗少量词元，即可引导模型和智能体高效完成复杂任务，释放可观商业价值与实用价值；冗长冗余、逻辑混乱、诉求模糊的低效输入，会耗费海量词元与算力资源，却几乎不产生实际价值。同等词元消耗规模下，产出价值可能有天壤之别。这意味着，单纯追逐词元生产规模、盲目比拼词元调用消耗量，并不等同于产业高质量发展。

人工智能规模化落地的背后，不断加剧的资源环境压力构成词元经济发展必须直面的现实约束。2026年6月，联合国大学水、环境与健康研究所发布《人工智能能耗的环境成本：碳、水和土地足迹》报告指出，伴随AI应用持续扩张，四年内数据中心能源、水资源消耗及相关污染将实现翻番；预测至2030年，全球数据中心用电需求将达到945太瓦时，对应耗水量约等于13亿人一年基本生活用水，土地占用面积将突破14500平方公里。词元作为算力消耗的直接计量单元，每一次词元调用背后都对应电力、水资源等多重资源的综合消耗，这也决定我国词元经济不能走“重规模、轻效能”的粗放扩张道路，必须走绿色词元发展路径，将绿色化内嵌于词元经济全链条，实现智能化与绿色化协同推进。

由“重规模”转向“重效能”

纵观国内多地发布的词元经济政策文件，地方政府已充分洞察词元经济的战略价值，探索形成差异化的实践路径。但政策落地过程中，需要牢牢锚定词元的生产资料属性，规避两类典型认知误区——

一是误将词元直接等同于价值货币，把词元交易曲解为代币交易，混淆生产要素流通与金融价值交换。词元交易的实质是算力推理服务流转，交易标的为AI推理计算服务，并非财富凭证，必须坚守数据要素、算力服务合规流通边界，防范金融化异化风险。

二是陷入唯词元数量论误区，将词元产量、调用规模作为单一考核指标，忽视提示词工程、模型能力、场景适配度与应用实际成效，漠视词元调用背后的碳、水、土地综合环境代价。

智能产业的核心竞争力不取决于词元消耗总量，而在于能否以更少词元投入输出高价值智能服务。政策考核应当由“重规模”转向“重效能”，鼓励高效推理、优质提升工程、垂类智能体创新，约束低效冗余调用造成的算力浪费与资源透支。

系统探索“绿色词元”实现路径

面向智能体规模化落地新阶段，发展词元经济，需要实现技术逻辑、产业逻辑、绿色逻辑、治理逻辑协同共进，系统探索“绿色词元”实现路径。

第一，夯实高质量数据供给与算力底座，筑牢词元生产源头根基，布局绿色算力供给体系。词元是数据经模型激活后形成的动态产出，数据集质量直接决定词元供给质量。各地建设词元工厂，不能仅聚焦算力硬件堆叠，要同步推进行业高质量数据集建设，打通数据合规供给渠道，保障词元工厂优质原料供给，打通“数据、场景、模型、词元”正向数据飞轮，化解算力硬件充足但高质量词元供给不足的结构性矛盾。与此同时，词元工厂建设必须同步落实绿色发展要求，优先匹配绿电供给，优化数据中心水冷、余热回收技术方案，统筹用地集约利用，从算力供给源头降低词元生产的碳、水、土地综合足迹，夯实绿色词元硬件底座。

第二，健全词元交易流通规则，坚守要素服务定位，严守合规底线。建设词元交易专区、交易平台，核心目标是实现算力推理服务标准化流转，完善计量、存证、结算配套机制。严格区分词元服务流通和代币类金融活动，用好监管沙盒工具，针对智能体驱动下高频、长周期词元调用场景，建立适配智能体自主任务的计量规则。在交易计量体系中，探索增加词元服务的环境成本标签，将能耗、水耗等绿色指标纳入交易参考维度，兼顾流通创新与风险防控。

第三，优化政策工具设计，引导产业向高效能、绿色化方向演进。词元券、算力券等财政补贴工具，应当向垂类大模型、行业智能体研发、提示工程优化、推理效能提升、低能耗模型技术方向倾斜。补贴核算除参考词元消耗数量之外，可逐步将应用落地成效、业务实际价值、单位词元资源消耗水平作为重要参考，引导市场主体追求“低词元消耗、高价值产出、低环境负荷”，避免片面追求词元消耗规模，堵住政策套利空间。对实现推理降本降耗、绿色词元技术攻关的市场主体给予政策倾斜，以政策杠杆引导绿色词元技术迭代。

第四，统筹标准建设、人才培养与安全治理，完善全方位支撑体系。加快研制词元相关国家标准，统一计量口径、质量评估与安全规范，把词元服务的能耗、水足迹、土地足迹评估纳入标准体系。培育通晓大模型与智能体技术、熟稔数据要素市场规则、兼具绿色数字素养的复合型人才。统筹发展和安全，针对智能体自主持续调用带来的海量词元消耗风险，建立算力消耗与资源环境双维度监测机制，防范无意义大规模推理引发的能源、水资源浪费，平衡产业创新与资源约束。

发展词元经济，必须紧扣实体经济发展需求，兼顾智能化与绿色化双重目标，依靠制度创新引导市场提升资源利用效率，推动词元赋能千行百业。

（作者系南京邮电大学信息产业发展战略研究院教授）