2026年3月，国家数据局正式将Token的中文译名确定为“词元”，并将其看作是人工智能（AI）时代连接技术供给与商业需求的结算单位。同月，英伟达创始人兼首席执行官(CEO)黄仁勋首次提出“Token工厂经济学”。这些前沿动向表明AI已经迈入以词元为计量单位的新时代。由此，一场关于词元经济的浪潮开始涌起，理论研究、产业实践、金融创新、制度构建等多元联动，形成了共促这一新经济形态发展的合力。时至今日，词元经济不再是空洞的概念，而是已成功落地、正在演化完善的全新经济形态。

  词元经济的内涵界定与理论溯源

  （一）词元经济是智能经济的前沿形态。长期以来，Token的中文译名并不统一。从国家数据局的界定来看，词元是大模型处理信息的最小单元，具有智能时代可计量、可定价、可交易的特征。文本、图像、音频、视频等多模态数据经过切分、编码、量化等过程，才能形成大模型理解世界、输出结果的词元。词元相当于智能世界里的“原子”，当AI处理多模态信息时，首先要将这些信息拆分成最小单元，也就是“词元化”（Tokenization）。正是基于这个最小单元，在智能经济中逐渐衍生出了新的经济形态——词元经济。

  截至目前，学界、业界对词元经济的概念已经进行了较为充分的讨论。总体来看，现有概念主要在四个方面达成了共识：一是都将词元放在词元经济概念的核心位置，并将其界定为基础计量单位、计价结算单位、价值载体与核心生产要素等，是词元经济的逻辑起点。二是都认可词元经济是围绕词元所运转的、涉及词元的生产、流通、交易、治理等全流程的一系列经济活动的统称。三是都认为词元经济是一个全新的经济形态，归属数字经济、智能经济的范畴，并在词元这一全新载体上，实现了技术逻辑与经济逻辑的进一步融合。四是都指向了词元的资源配置、市场定价、交易核算、价值转化等关键功能，对其经济属性及市场化逻辑形成了高度共识。在这些共性观点的基础上，词元经济的定义也得到了进一步明确：词元经济是以词元为核心计价单位与生产要素，依托智能主体，围绕词元的生产、流通、交易、治理等全流程，开展智能服务供给、价值核算、资源配置等的新型经济形态。

  可以说，智能经济是数字经济的高阶形态，词元经济则是智能经济的前沿形态。一方面，“数据—算法—算力”作为传统AI时代的三大要素，同样是词元经济的底层关键要素，但词元经济的涌现又进一步依托于“词元—模型—智能服务”的独特元素体系；另一方面，相比数字经济、智能经济，词元经济将静态的数据或动态的词元，从技术层面衡量结果的计量单位，演变为经济层面衡量价值、开展交易的核算单位。这种逻辑与日常生活中的用电计费非常相似，人们习惯于按“度”（即千瓦时）购买电力，并依据用电量核算费用，即以“度”为标准按量计价、按耗付费。但传统AI时代只实现了智能技术的应用普及，却没有形成统一的度量标准，智能服务成本与效益难以被有效量化。在词元经济中，一切基于词元的智能服务都可以按照词元消耗量等指标进行成本与收益的核算。这也正是词元经济超越以往经济形态的关键所在，即不只聚焦技术赋能，而是在AI时代形成了一套可量化的经济范式。人工智能不只是“能做什么”的技术问题，也变为“做了多少、成本多少、效率多高、价值多大”的经济问题。

  （二）词元经济与金融体系密不可分。金融行业是对数据标准化、价值精确化要求较高的行业。词元作为可确权、可计量、可追溯的基本单元，有效满足了金融科技智能化的发展需求，有助于解决金融行业的AI幻觉、信息溯源、合规监管等问题。因此，词元经济与金融行业存在天然的密切联系，金融行业也是词元经济中蕴含高增长潜力的领域之一。

  一方面，词元将数据从资源转变为要素，并进一步转化为资产，这就使得词元成为承载金融功能的新载体。在词元经济的整体范畴下，围绕词元，可以展开资源化、资产化、资本化以及相应的计价、交易、结算等丰富的金融活动，也就是“词元金融”。在某种程度上，词元金融是数字金融在词元经济中的深化与创新。基于统一计量、可溯源、灵活定价的词元特质，各类聚合平台可配套搭建合规的词元金融与资产化体系，围绕词元金融衍生品、词元产业融资等创新业态，实现词元经济在金融领域的延伸。其中，词元金融衍生品以词元供需波动为定价基础，逐步发展出远期、期权等标准化交易工具，为词元经济搭建价格风险管理渠道。词元产业融资主要面向智算中心、大模型研发、行业智能体等产业主体，围绕词元的生产、调度、流通、消费等环节，设计词元信贷、股权质押、产业基金等融资服务。

  另一方面，在实际的金融服务场景中，词元经济能为金融机构盘活存量数据资产、构建合规高效的数据流通与共享机制提供全新路径，有助于推动智能金融服务从传统项目制模式走向标准化、产品化、普惠化，为金融科技高质量发展拓宽空间。比如在智能风控、智能投研、数字普惠金融、智能客服等核心金融场景里，词元计费体系作用显著。它可以精确核算服务成本与价值收益，精准到每个交互词元，并实现透明化管理。这一体系有效解决了传统金融智能服务定价模糊、效益难以衡量等问题。而且，因定价与效益评估难题，目前传统金融智能服务多处于小范围试点。如今，词元计费体系将助力其走向全场景、规模化落地。总之，词元经济不仅是驱动智能经济创新迭代的关键支撑，同样为金融科技高质量发展带来了新的机遇。

  词元经济的发展现状

  （一）全球词元经济的竞争现状。第一，算力决定词元产能与成本。长期以来，美国是全球人工智能技术、产业及衍生业态的主导者，其以高端图形处理器（GPU）为“指挥棒”，通过控制高性能芯片、半导体制造设备、上游关键材料流通等，逐步构筑起了以掌控上游算力为目标的AI霸权。其中，高端GPU垄断是造成词元供给垄断的重要原因，英伟达则在这一垄断性布局中占据重要地位。整体来看，英伟达在词元经济上游环节的垄断是硬件架构、软件生态、供应链网络等多个方面共同垄断的集中体现，其通过构建硬件壁垒、锁死规则、支配产能，已然超越了经济学意义的垄断者的角色，而是成为技术霸权主体。这使得算力成本成为词元生产总成本的绝对主体，不仅决定着词元的市场单价，也直接决定了词元经济能否从概念走向落地，实现有序运行。

  第二，模型决定词元质量与定价权。大模型已成为千行百业数字化转型、智能化升级的底层工具，但模型自身的技术性能并不直接等同于模型的商业价值。大模型能否真正落地，并创造规模化效益，核心不在于参数规模、算法性能，而是取决于大模型能否应用于不同垂类场景，并具备规模化、持续性的变现能力。进一步来看，模型能力又是决定词元语义精度、理解深度与输出质量的关键。因为词元的生成并不是简单地将数据进行拆分，而是要对数据所承载的语义逻辑、知识信息、语境场景等进行联动处理，处理的精确性、逻辑性等高度依赖模型性能。在实践中，商业化能力更强的主体，能够搭建分层化、差异化的词元服务体系，制定灵活的计费规则与定价模式，一定程度上掌控词元定价的主导权。为此，模型层面的竞争本质是词元定价权的争夺，直接决定不同主体在词元经济中的利润分配地位。这也是全球科技巨头纷纷依托自身模型生态、强化对词元定价权争夺的重要原因。

  第三，场景决定词元的消耗规模与价值空间。应用场景是词元经济中创造增量价值以及市场竞争最激烈的领域。可以说，应用场景直接决定词元消耗规模，场景价值直接决定词元经济的效益。这意味着，占据高价值场景的市场主体，将持续产生大规模、高附加值的词元消耗，也就是更高水平的词元商业效益。例如，日常对话、常规办公等普通场景，只能产生海量的、低附加值的词元消耗；而金融、制造、教育、文旅、医疗等高价值垂类场景，对词元的需求精度更高，词元调用频次与消耗规模更大，用户付费意愿也更强，更具有持续性。深耕高价值应用场景的市场主体，能够形成高收益、持续性的词元消费需求，进而依托自身场景壁垒，在激烈的词元商业竞争中构建一定的比较优势。

  （二）中国发展词元经济的独特优势。第一，电价优势构筑了词元经济的核心成本优势。词元经济对算力、电力的消耗非常大。行业研究显示，电力成本占算力运营成本的40%至60%，AI算力中心更是超过60%，是词元经济的刚性支出。我国凭借稳定的电力供应体系与极具竞争力的电价，为词元生产提供了显著的成本优势。例如，在我国内蒙古、贵州等西部绿电富集区，电价可低至0.3元/千瓦时至0.4元/千瓦时。按每百万词元耗电0.1元/千瓦时至0.3千瓦时测算，我国西部算力的电力成本仅为0.03元至0.12元，比欧美主流数据中心的价格低约30%至50%。低廉的电价大幅降低了国内词元生产的硬性成本。

  第二，模型开源优势夯实了词元生态的自主根基。根据AI基准测试与分析平台Artificial Analysis在2026年5月的统计结果，全球主流大模型在智能性与开源性两个维度对比中，DeepSeek的两项结果均大幅领先OpenAI、Anthropic等海外厂商的模型，形成了独特的智能性与开源性双高且领先的格局。中国大模型的开源优势为词元经济的全链条突破提供了关键支撑，既有助于降低词元产业的发展门槛，加速词元经济生态协同，也能通过自主可控的开源模型，掌握本土词元经济发展的主动性，避免陷入技术依附困境。

  第三，政策引领塑造了词元经济发展的制度优势。我国在数字经济、智能经济等相关领域的政策红利及长期积累也延续到了词元经济中，初步形成了从顶层设计到场景落地且能有效支撑词元经济发展的制度保障。例如，2026年6月，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，明确提出要探索以词元（Token）为基础的价值体系，探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础，可量化、可定价的数据价值体系。同月，广东省发布《广东省释放数据要素价值 促进词元经济高质量发展若干措施》，提出以数据赋能词元经济高质量发展为主线，这也是国内首个词元经济政策。这些融合战略、基建、交易、出海、应用、治理等为一体的政策体系，形成了我国发展词元经济的又一个独特优势。

  词元经济的未来趋势

  （一）以算力、算法、协议、安全为核心的词元经济技术体系逐步显现。在智能经济加速发展的大趋势下，词元经济相关的底层技术也将发生深度转变，逐步从传统通用的人工智能技术，演化为词元专用算力、词元标准化算法、全球统一词元协议、词元全生命周期安全四大核心技术。其中，算力是词元经济的硬件底座，而词元专用算力将成为新的增长点。算法为内核标准，而词元标准化算法将实现词元的格式统一、形态标准与权属明确。协议为流通规则，并逐步从私有协议加速向全球统一的词元协议演化。安全为合规底线，不仅是模型本身的安全，更是词元全生命周期的安全。这四大技术层层递进，共同构成了专属词元经济的技术体系，也是后续词元产业分工、词元跨境出海的技术基础。

  （二）词元出海将成为词元经济商业价值延伸的新增量。词元出海全程以词元为核心价值载体，全链路遵循“电力不出境、算力不出境、原始数据不出境、词元价值达全球”的原则，将国内低附加值的电力转变为高附加值的词元，面向海外市场进行溢价销售，其本质就是“卖词元”。通过词元生产（生产端）、出海封装（加工端）、跨境流通（流通端）、海外变现（变现端）、场景应用（落地端）等过程，实现从词元原料生产到价值全球输出的闭环，并逐步形成中国词元出海的数字贸易新范式。目前，广东省汕头市已经验证了词元出海的可行性，这是国内首个实现全链路闭环验证的词元出海案例，也是词元从技术单元向全球数字价值载体跃迁的成功实践。

  （三）词元重塑个体经济，催生“一人公司”（OPC）创新创业模式。在词元经济中，社会劳动形态、价值创造逻辑与衡量标准将产生显著变化，核心表征就是加速赋能个体创新创业，驱动个体从传统就业模式逐步升级为OPC模式。OPC是适配智能时代发展需求、灵活高效的新型组织形式，其独特性体现在“个体经营+智能工具+词元结算”的轻量化架构，突破了层级繁杂、流程冗长、成本高昂等传统组织架构的局限。在常见的规模化、集群化发展模式之外，词元经济下的OPC将开拓出“单人成军”的创新创业新路径。依托丰富的智能工具与词元经济体系，普通个体将能独立完成以往需要团队配合才能完成的内容创作、软件开发、品牌运营、客户服务等复杂的数字生产与经营活动。而便捷的词元计价与结算体系又精准契合轻资产、轻量化主体的运营特点，将为OPC市场化经营及价值创造提供有力保障。

  （四）人机协作只是词元经济应用落地的初级形态，智能体对智能体协议（A2A）将为词元经济创造更大的价值空间。在A2A新模式下，智能体作为具备自主决策与行动能力的独立主体，不仅在生产侧将词元边际成本降低至趋近于零，在消费侧也将成为海量的词元消费群体。站在审视未来趋势的角度，智能体的规模化普及还会反向促进数字基础设施及数字服务的变化。例如，传统以人机协同为核心的图形用户界面（GUI）将转变为辅助工具，标准化API接口等将成为主流的交互载体。内容格式与媒介也将从图文、音视频等面向人类的模态，逐步向Markdown、JSON、XML等机器可直接解析的模态转变，持续降低词元解析与生成消耗，提升全链路词元流转效率。此外，由于自然人与智能体的本质差异，词元计价标准、访问管控机制与安全约束体系等也可能实现二元区分。

  （五）金融领域将成为词元经济最先落地的应用场景之一。金融领域向来以严格监管著称，对于模型的低幻觉特性、超长文本的推理能力、私有化部署的可行性以及监管合规性等方面，都有极为严苛的标准。但较高的场景数据化渗透程度、高价值的金融数据资产、高频次的词元消耗场景，使得金融行业在词元经济的应用落地方面占据先机，并在词元经济中发挥枢纽作用。当前，金融行业已经涌现出了通用一站式金融AI大模型平台、投行投研原生AI、搭载词元解析能力的金融终端智能体以及基于标准化词元实现自动化运转的会计、合规、审计与各类金融科技垂直应用。总之，相比其他行业，金融业具有较好的落地场景与更清晰的商业回报，会成为词元经济规模化发展率先应用的领域。

  （作者刘勇为中关村金融科技产业发展联盟秘书长、中关村互联网金融研究院院长；高腾飞为中关村互联网金融研究院研究员）

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  ③朱思思 崔莹佳.大国战略竞争时代的英伟达：一个GPU垄断者的角色与影响[J].国际安全研究,2026.

  ④智算研究院.算力的第一性原理是电力[EB/OL].(2025-12-16)[2026-06-26].