21世纪经济报道记者章驰

今年AI的风口绝对是词元（Token）。

如果你在两年前走进任何一场AI路演，听到的高频词一定是“参数量”“上下文长度”“推理能力”，大模型在各种榜单上打出多高的分数。

到了2026年，词元（Token）成了新的货币。衡量数据中心价值的核心指标，已从“拥有多少芯片”转变为“每瓦特能耗能产出多少高质量词元”。

词元同时连接着AI公司收入端和成本端。在收入侧，绝大多数AI公司已经形成了相对标准化的计价方式，按词元收费。在成本侧，训练和推理的算力消耗同样可以折算成词元。

英伟达GTC2026上，创始人兼CEO黄仁勋成了第一个公开谈论“公司Token预算”的重量级CEO，“如果年薪50万的工程师一年没有烧掉25万美元Token，那一定有问题。”他表示，会在工程师的基础薪资之上再给出相当于一半年薪的Token，让他们能力放大10倍。

据报道，科技初创企业已开始将推理算力成本纳入工程师薪酬体系，给员工发Token配额，正渐次成为行业标配。3月17日，阿里巴巴集团鼓励员工在工作中使用先进的AI模型与工具，员工可免费使用悟空、Qoder系列等付费AI工具。

近日，国家数据局局长刘烈宏表示，正式明确词元的中文译名为“词元”，其是连接技术供给与商业需求的结算单位，为商业模式的落地提供了可量化的可能。

什么是词元（Token）？

词元既不是严格意义上的“字”，也不是“词”，它可以是一个字符，一个单词，甚至一个空格或标点，1词元约等于0.75个英文单词或0.7个汉字。普通人使用词元就类似于手机流量套餐，有免费，有按数量计费，也有包月或者包年。

现在每个大厂都在号称自己是词元消耗大户，数字越夸张，资本越兴奋。

因为资本喜欢的叙事是这样的：词元消耗量越大，意味着业务落地、用户黏性强、商业化空间大。在资本眼里，词元不是成本，而是用户真实需求的“投票器”。词元消耗得越多，说明AI能力被市场用得越狠，就越不可替代。

目前市场上评估AI企业核心竞争力已经从“你有多少GPU”直接具象成“你每天花费多少词元”。

谁在定义词元（Token）的价值

AI产业链可以拆解为五层架构，分别是能源、芯片、基础设施、模型和应用。

曾经，AI的价值高度集中于芯片层，训练大模型需要庞大的算力支撑，英伟达等芯片厂商成为最大的受益者。而现在，推理需求的爆发式增长，谁能够高效地生产和调度词元，谁就可能在产业链中获得更多话语权。

这套理论就是当下最火的“词元经济”。

AI的大脑是成千上万张极其昂贵的显卡（GPU），每一次对话GPU就在全速运转，每生成一个词元背后主要消耗的是算力和电力。电价是词元定价的核心要素，算力成本中电力占比高达60%至70%，用电越便宜，词元也就越便宜。中国电价相对低廉，仅为欧美的1/5到1/3。

此外，中国大模型的价格仅为海外竞品的1/10。对于全球绝大多数不需要追求顶尖性能的应用场景来说，中国词元无疑是性价比最高的。

未来词元（Token）效率才是核心能力

2026年2月，一个历史性的拐点出现了。全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，中国大模型周词元调用量首次超越美国，并在此后连续多周保持领先。2026年3月24日，国务院新闻办公室举行新闻发布会，国家数据局局长刘烈宏披露：到今年3月，我国日均词元词元调用量超过140万亿。

这说明一个问题，全球都在买中国的AI服务。

目前每百万词元国外模型上百元，国内模型只需要几十元甚至个位数，中国利用电力优势和中国模型的性价比，把词元价格狠狠打了下来，这也是中国AI公司“词元出海”的核心价格优势所在。

随着openclaw的爆火，全世界每天消耗的词元是天文数字。可以确定的是，在当前的产业阶段，词元已经成为AI产业的估值锚。

一些更前瞻的投资人已经开始关注“词元经济学”的下一层指标——词元周转率、单位词元的利润贡献、词元消耗的边际成本曲线，从“用了多少词元”转向“每个词元创造了多少价值”，未来词元效率才是核心能力。

那么在AI时代的竞争中，谁能凭借词元崛起呢？