“炼”出智能经济度量衡

　　近日，两则新闻让“词元”（Token）再度成为产业热词：北京市印发《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》，以词元为抓手系统布局智能经济新形态；北京经开区“亦企Token（词元）贷”首批落地，6家银行向人工智能产业链企业提供近20亿元授信，建行、浦发等银行近期亦密集跟进。加上此前贵阳数博会以“词元——数据要素价值释放新路径”为主题，词元已从技术概念上升为政策、产业与金融共同关注的新型经济形态。

　　要认识到，词元是大模型技术架构内生的计量单位，其产生依附于具体模型的分词体系，离开大模型便无从谈起，并不天生具备成为跨主体、跨行业通用度量衡的技术基础。历史上任何一种通用度量衡——从秦统一度量衡，到国际米原器、千瓦时都经历了长期打磨。词元要真正成长为智能经济的度量衡，需要迈过三道关。

　　一是标准关。同一文本在不同模型下产生的词元数量差异显著，个别厂商调整分词器后，同一文本的词元量可增加约三成。尺与尺之间没有公认的换算关系，跨厂商的成本核算和用量比较便失去基准，基于词元的行业统计、横向排名也就失去了可比前提。

　　二是信用关。同样的“百亿词元”，可能是深度推理的扎实消耗，也可能是缓存调用的账面累计。计费规则上，缓存打几折、思考过程收不收费，各家做法不一，同类服务价格可能相差数倍。计量不可核验、计价不可比对，难以承载考核、授信等严肃用途。

　　三是价值关。一方面，当前相当比例的词元消耗集中在客服问答、内容生成等通用场景，实体经济核心环节的渗透仍然有限；智能体、多轮推理等新范式又使单次任务的词元消耗成倍增长。另一方面，随着模型压缩、推理优化技术迭代，效率越高，完成同样任务消耗的词元反而越少。把这样的投入指标直接当作产出和价值的度量，误差的就不只是数字，而是方向了。

　　三关未过，热度先行，风险可能随之而来。有的地方将传统算力中心更名挂牌为“词元工厂”，业务实质未变，却以新概念争取政策资源；有的单位将词元用量与排名、绩效简单挂钩，诱发重规模、轻实效倾向；有的金融机构以词元量作为授信依据，而用量数据尚缺乏核验手段，一旦失真，风险便可能从产业领域传导至信贷领域。

　　指出词元“尚未过关”，并非否定其价值。词元与算力消耗贯穿产业全流程，是观测智能经济活跃度的核心过程性指标。问题在于不能拔苗助长：统计观测上可用作参考，考核授信上应慎之又慎；对真实开展模型推理服务、按词元计费的经营活动予以支持，对借助新概念包装旧业务的行为则应明确约束。

　　下一步，让词元真正担起智能经济度量衡的角色，可借鉴购买力平价思路，以标准语料为锚，测量各模型的词元压缩率，形成定期发布、可复算的换算系数，让不同厂商的“尺子”可以互认。推动词元成为算力服务交易的通用计价单位，规范计费披露，引入第三方计量核验，探索发布具有公信力的词元价格指数，让账单经得起查验。还应建立词元背后的要素贡献度评价机制，让词元从技术计量单位转变为数据要素收益分配的计量锚点，为数据要素市场化配置改革提供新支点。

　　智能经济需要自己的度量衡，但度量衡不是“炒”出来的，而是在统一标准、建立信用、锚定价值的过程中一点点“炼”出来的。少一些概念炒作，多一些标准建设，词元才能真正从“热词”沉淀为智能经济高质量发展的可靠标尺。

（文章来源：经济日报）

(原标题：“炼”出智能经济度量衡)

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