文章总结： 国家数据局将Token正式命名为词元，标志着AI计量单位标准化。词元作为AI商业计费的核心货币，正重构商业逻辑并引发价格战。企业需关注词元消耗管理，建议建立监控体系、按场景选型及优化Prompt设计，以应对即将到来的AI基础设施治理与成本竞争。
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文章分类： 政策法规,AI安全,数据安全
词元，是AI时代最被低估的”货币”
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2026年3月25日 10:31
山东
词元，是AI时代最被低估的”货币”
一个字。
四分之三的人不知道它意味着什么。
但它，正在悄悄重构整个AI时代的商业逻辑。
2026年3月，在中国发展高层论坛上，国家数据局局长刘烈宏在发言中郑重宣布：“Token”的中文官方译名，正式确定为——词元。
这条新闻在科技圈激起了一片涟漪，但更多人的反应是：”那又怎样？”
我想告诉你：这不是一个简单的翻译问题。这是一个信号。
一个字，四分之三的人不知道它意味着什么
去年，我做了一个小调查，问身边的朋友：”你知道Token是什么吗？”
十个人里，大概有七个摇头，或者说：”是不是区块链的那个Token？”
还有两个人说：”好像是AI里的什么单位？”
只有一个人答对了。
Token，在大语言模型里，是文本的最小处理单元。
一个汉字，大约是1到2个Token。一个英文单词，大约是1个Token。”ChatGPT”这个词，是1个Token。”人工智能”，大约是3到4个Token。
你现在读的这篇文章，大约有7000到8000个Token。
你每次问AI一个问题，AI每次回答你，背后都是Token在流动、被计算、被消耗。
词元，是AI运转的”燃料单位”。
就像你开车，你关心的是油耗；你用电，你关心的是度数；你用AI，你终将关心的是——词元数。
这不只是一个技术词，这是一个计量单位
想象一下，如果水没有”升”这个单位，你怎么买矿泉水？
如果电没有”度”这个单位，电费单怎么写？
在AI大规模商业化之前，Token只是工程师的术语。但当AI开始变成一种公共基础设施，当每家企业都要采购AI服务，计量单位就变成了商业语言。
OpenAI的定价表上，白纸黑字写着：
- GPT-4o：输入 百万，输出10.00/百万tokens
- GPT-4o mini：输入 百万，输出0.60/百万tokens
这意味着什么？
意味着你不是在”买一个AI”，你是在按词元消耗来计费。
这就像从”包月电话套餐”升级到了”按秒计费时代”——你必须开始关注每一个词元的流向。
官方把Token正式命名为”词元”，本质上是在告诉所有人：AI的货币单位，现在有中文名了。这场经济，欢迎你入场。
词元经济，正在悄悄重构商业逻辑
OpenAI的定价革命
2023年以前，大多数企业买软件是这样的：一次性买断，或者按年订阅，价格透明，成本可预期。
2023年之后，有一种新的采购方式出现了：按Token付费。
OpenAI在发布GPT-3 API时，用了一套简单的模型：你用多少，付多少。这个模式看起来对用户友好，但它带来了一个革命性的变化——AI的使用成本，第一次变成了变量。
一家公司的AI使用成本，不再取决于它买了什么套餐，而取决于它的业务规模、用户数量、对话复杂度。
这是软件付费逻辑的根本性转变。
中国的词元价格战
在中国，一场激烈的词元价格战已经打响。
字节跳动、百度、阿里云、腾讯、讯飞……每隔几个月，就有一家大厂宣布降价。
2024年，百度文心4.0宣布降价85%。 2025年初，阿里云通义千问主力模型降价80%。 紧接着，字节豆包大模型跟进，部分模型价格已经接近每百万tokens 0.1元人民币——
约合0.014美元。
这个价格，比OpenAI便宜了近20倍。
价格战的背后，是算力成本的持续下降，是模型效率的不断提升，更是每家大厂都想成为**”AI时代的水电煤”**的战略野心。
一家医院的词元账单
我认识一位在医疗行业做信息化的朋友，他们医院去年上线了一套AI辅助诊断系统。
系统上线前，甲方问了一个问题：”这个系统一年要花多少钱？”
供应商给出的报价单上，有一行字让甲方困惑了很久：“月均使用Token量预估：4.2亿个。”
甲方问：”4.2亿是什么概念？”
供应商解释：平均每次医生输入病历摘要+AI返回建议，大约消耗3000个Token。医院每天有400个医生使用，每人平均交互5次，一个月下来就是……4.2亿。
这家医院第一次意识到：他们不是在买一套软件，他们是在采购”词元消耗能力”。
从那以后，他们开始关注每次AI调用的Token用量，开始优化prompt的写法，开始评估哪些场景值得用贵的模型，哪些场景用便宜的小模型就够了。
这就是词元经济进入真实企业的方式：从一张让人困惑的账单开始。
词元，是怎么被”生产”出来的
很多人以为Token是AI随机生成的，其实不是。
大语言模型的核心机制，叫做自回归生成：模型每次只预测”下一个Token”，然后把这个Token加入上下文，再预测”下下一个Token”……
就这样，一个字一个字地”生成”出来。
这个过程有点像你在玩接龙游戏，但玩家是一个训练了数万亿词元的超级大脑。
词元的生产，依赖三个关键要素：
- 训练数据：模型喂了多少词元的文本，决定了它能”理解”多少世界。GPT-4的训练数据据估算超过13万亿Token，约合10万亿个汉字——这是人类有史以来最大规模的”阅读量”。
- 上下文窗口：模型在生成下一个Token时，能”记住”多少历史词元。早期模型只能记住2048个Token（约1500个汉字），现在顶级模型可以支持100万Token以上的上下文——相当于能记住一整本《红楼梦》。
- 计算资源：每生成一个Token，GPU都要进行大量矩阵运算。这是为什么AI推理成本这么高的根本原因，也是为什么词元定价如此重要。
词元的下一战场：多模态
如果你以为词元只是文字的计量单位，那你已经落后了。
现在的前沿模型，已经可以处理图片、音频、视频——这些都被统一成了多模态Token。
- 一张图片，会被切割成数百个图像patch，每个patch对应若干Token
- 一段30秒的音频，大约对应2000个音频Token
- 一段1分钟的视频，Token消耗量可以达到数万甚至更多
这意味着什么？
意味着未来，你的每一次语音输入、每一张上传的照片、每一段播放的视频，背后都在消耗词元。
词元，正在从文字的货币，变成整个信息世界的货币。
为什么”词元”这个中文名，比你想象的更重要
有人说：不就是个翻译吗，有什么大不了的？
我不这么看。
语言，是认知的边界。
当一个概念有了本土化的、精准的名称，它就能更快地被大众理解、被政策纳入、被教育体系传播、被法律法规引用。
你想想”千瓦时”（度）——这个电量单位，每个中国人都懂。家里用了多少度电，清清楚楚。正是因为有了这个清晰的单位，才有了电价体系、阶梯电价、节能补贴……
“词元”的出现，意味着中国的AI政策制定者、监管机构、企业管理者，终于有了一个统一的语言来讨论AI的计量问题。
这为即将到来的AI定价监管、数据要素交易、AI使用成本核算，铺平了基础设施。
这不是翻译，这是制度建设的第一块砖。
为什么你的业务，还有很多词元没用上
最后，我想说一个更务实的问题。
大多数企业在用AI的时候，还停留在”能用就行”的阶段。
他们不知道自己每个月消耗了多少Token，不知道哪个场景的Token效率最低，不知道通过优化prompt可以把成本压缩多少。
但未来，这会变成一个真正的竞争力差异。
会管理词元的公司，和不会管理词元的公司，终将拉开差距。
就像十年前，会管理流量成本的互联网公司赢了那些不会算账的对手； 就像五年前，会管理云计算资源的企业跑赢了那些按固定资产思维采购服务器的同行。
下一个被淘汰的，是不懂词元经济的企业。
具体来说，有三件事值得你现在就开始做：
第一，建立词元消耗的监控体系。 知道你的AI在用钱花在哪，是一切优化的前提。
第二，区分场景，选择合适的模型。 客服场景用便宜的小模型，复杂分析才用贵的大模型。别用大炮打蚊子。
第三，优化你的prompt设计。 同样的任务，低效的prompt可能消耗3倍的Token。这是你能控制的最直接的成本杠杆。
最后，我想留给你一个思考题
国家数据局把Token命名为”词元”，这背后有一个信号：
AI的基础设施，正在被纳入国家治理体系。
就像水、电、燃气有计量单位，有价格监管，有使用标准——AI的”词元”，迟早也会走上同样的路。
那时候，你的企业准备好了吗？
你知道自己每天消耗多少词元吗？
这条路，已经开始了。
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