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　　国家数据局 2026 年 3 月发布的数据显示，我国日均词元调用量已突破 140 万亿，相比 2024 年初的 1000 亿增长超 1000 倍，相比 2025 年底的 100 万亿，三个月内再增 40%；而据华为高级副总裁同期披露，中国日均词元消耗量已跃升至 180 万亿，不同口径数据均印证了我国词元消耗的指数级增长。这一增长背后，是词元计费模式成为 AI 行业的主流：付费大语言模型、云服务、AI API 接口均以每单位词元为收费标准，形成了以词元为核心的 “词元经济” 服务模式。如今词元已走进普通人的消费场景，OpenClaw 等工具让普通用户首次意识到 “使用 AI 要花词元”，一个企业级 AI 任务跑下来甚至会烧掉几十万词元；而在产业端，它更是国家统计 AI 产业规模的核心指标，成为衡量 AI 产业景气度的 “晴雨表”。

　　词元是衡量大模型成本效益与竞争力的重要参考。白宫经济顾问委员会的最新报告明确，“单位词元成本” 已成为判断大模型竞争力的核心指标。当前全球大模型行业的竞争，本质就是单位词元成本的竞争。美国凭借先进 AI 芯片拥有算力优势，在理论词元输出总量和单位词元计价上处于领先，但高企的采购与运营成本，叠加实际付费词元调用量不及预期，让其大模型企业始终挣扎在盈亏线上，OpenAI 宣布永久关闭 Sora，正是这一趋势的阶段性体现。而中国依托庞大的实体经济应用场景，实现了词元消耗的规模化增长，办公协同、工业质检、医疗辅助等场景的 AI 渗透，为词元消耗提供了坚实的需求基础，也让本土大模型企业拥有了成本与市场的双重优势。

　　词元成为 AI 产业的核心生产要素。词元作为大模型处理信息的最小单元，具备可计量、可定价、可交易的核心特征，被称作智能时代的 “算力原子” 与 “数据货币”。从投资视角来看，三大领域直接受益于词元调用量的爆发：一是数据基础设施，GPU/AI 芯片、存储、网络等硬件是词元调用的物理载体，算力需求随词元消耗同步增长；二是数据要素供给，高质量数据标注、治理、交易平台是词元生成的源头，具备稀缺性与定价权；三是 AI 应用与服务，能实现规模化词元调用、形成稳定现金流的行业级 AI 应用，成为业绩兑现的核心标的。同时，词元的可计价属性解决了 AI 产业长期 “盈利模式模糊” 的痛点，按词元消耗量计费的模式让 AI SaaS、API 服务拥有了可预测的现金流，也推动了 “数据供给方 — 模型方 — 应用方” 的利益共享体系形成，加速了 AI 产业的商业化成熟。

　　一是实现数据的高级利用与本地化留存。传统互联网经济的 “流量”，仅在数据流入或流出时产生价值，数据本身只是发生存储位置的变化，未产生本质改变，这种利用方式不仅与全球各国强调的 “数据本地化” 背道而驰，更是对数据的低级利用。而词元是大模型对海量原始数据进行处理后形成的最小信息单元，凝聚了大模型从数据中学习到的规律与逻辑，其本质已脱离原始数据，成为人类智慧与数据价值的结晶。更重要的是，“词元经济” 的核心逻辑是“数据留存本地，价值向外输出”：原始数据始终保存在本土，通过词元的形式将数据的经济价值传递至全球，既严格遵守了数据本地化的要求，保障了国家数据安全，又充分挖掘了数据这一新生产要素的价值，实现了数据的高级利用。

　　二是词元出海破解数字经济走出去难题。长期以来，我国数字经济发展面临着 “数据出海实现价值” 与 “数据留存保障安全” 的核心矛盾，而大模型带来的 “词元出海” 模式，首次破解了这一难题。日均超 140 万亿的词元调用量，背后是海量的政务、工业、消费数据作为支撑。通过数据转化为词元化处理，既让中国的数字经济价值参与全球竞争，又从源头规避了原始数据泄露的风险。同时，词元消耗的爆发式增长，也倒逼我国加强数据治理与高质量数据供给。国家数据局等部门推动的数据确权、交易流通、安全治理体系，为词元的定价与交易提供了制度保障，而高质量的数据供给又成为词元生成的 “能量源泉”，筑牢了我国数字经济的安全底座。

　　三是提供重要全球智能竞争优势附加值。在全球智能经济的竞争中，词元调用量已成为衡量一个国家 AI 产业活跃度、算力实力与应用落地能力的核心宏观指标，如同工业时代的 “发电量”、互联网时代的 “流量” 一般，成为国家科技实力的重要体现。中国在词元消耗上的千倍增长，并非单纯的数字攀升，而是我国 AI 产业全链条优势的集中体现：全球最丰富的应用场景与数字人口，为 AI 提供了海量训练与落地数据；政策端对数据要素、人工智能产业的坚定支持，推动了数据要素市场化改革的纵深推进；算力基础设施的快速布局，为词元调用量的爆发提供了底层硬件支撑。在这一过程中，中国智能产业依托实体经济实现了技术迭代与商业化落地的同步推进，让词元消耗的增长具备坚实的需求基础，也让中国在全球智能经济的竞争中，占据了场景与市场的核心优势。