■中國經濟時報記者 王彩娜

今年以來，詞元經濟持續升溫，多地競速進入白熱化階段。

6月，廣東出台全國首份省級詞元經濟專項政策，力爭到2027年底建成全國詞元供給高地、智能應用標杆和詞元出海樞紐；7月，揚州成為江蘇省首個推出人工智能詞元券專項政策的城市，激勵市場主體開展大模型、智能體的開發部署；8月，內蒙古發布「詞元十八條」，打造全國高質量詞元供給地、詞元出海樞紐和詞元經濟發展先行示範區；近日，北京發布《北京市加快詞元經濟發展的行動方案（2026—2028年）》（以下簡稱「詞元經濟十條」），覆蓋詞元工廠建設、質量評測、定價結算、智能體培育、金融人才支撐、詞元出海等全鏈條環節。

賽智產業研究院院長趙剛在接受中國經濟時報記者採訪時表示，與算力經濟相比，詞元經濟破解了兩大行業痛點：一是打通智能服務價值標準化計量堵點，算力只能統計計算投入，無法衡量智能產出。詞元作為大模型處理信息的最小單元，是智能服務計費結算的基礎標準，實現智能產出大規模連續計量，為產業鏈價值覈算、商業模式創新築牢根基。二是為數據要素市場化配置開闢路徑，將價值評判從「這批數據值多少錢」轉向「數據能產出多少高質量智能服務」，為數據要素市場提供「可用不可見、可控可計量」的新的價值錨點。

受訪專家普遍認為，詞元經濟前景可觀，但產業發展的核心矛盾不在於擴大詞元產能，而在於建立能夠釋放真實價值的制度框架。

01

前瞻佈局：

北京打造詞元經濟先行試驗田

國內超半數詞元生產集中在北京，北京發布「詞元經濟十條」，這一舉措背後有着清晰的戰略考量。

趙剛認為，北京圍繞詞元工廠、技術攻關、質量評測、分發平台、計量結算、出海服務等多維度佈局，意在搶佔詞元經濟制高點，錨定三大發展定位。爭當詞元經濟規則制定者，率先建立詞元工廠分級、質量評測、定價流通等標準體系，輸出產業規則；打造詞元經濟調度分發中樞，依託模型、數據、人才優勢，提供統一接口、計量結算、詞元金融服務，向上調度算力資源，向下分發智能價值；建設詞元經濟應用市場高地，面向工業製造、科研、生物醫藥、教育等領域開放場景，雙向拉動詞元供給與消費。

北京市社會科學院管理研究所副研究員王鵬在接受中國經濟時報記者採訪時分析稱，這一政策是對AI產業化趨勢的前瞻把握。北京集聚了大量科研資源、AI企業與應用場景，需要把創新資源轉化為新的產業增長點。「詞元經濟十條」系統佈局生產、評測分發、智能體應用、產業生態，本質是探索人工智能從技術創新走向產業經濟的落地路徑。截至2025年底，北京人工智能核心產業規模突破3000億元，AI相關企業超2400家，形成完整產業鏈；北京壹號詞元工廠一期已經實現日產能1.4萬億詞元，基礎設施建設走在全國前列。

同時也要看到，北京的先發優勢不可直接照搬複製，詞元經濟跨區域流通、跨境結算、數據合規等基礎制度仍處在探索階段，全國層面統一制度框架亟待建立。

02

制度破局：

構建央地協同的全國性規則體系

在地方競相出台政策、國家層面統一規則尚在完善的背景下，如何搭建全國詞元經濟制度框架成為行業焦點。

趙剛提出，制度框架應當由國家數據局牽頭，聯合國家發展改革委、工信部、中央網信辦、市場監管總局等多部門協同，遵循「標準先行、產業發展、央地協同」路徑推進。一是統一詞元統計口徑、分詞規則與覈算辦法，建立分詞器備案、計量審計制度，把響應精度、任務完成率納入評價，推動計費模式從單純按數量計價轉向量質並重；二是健全詞元生產、分發、交易的產業制度，扶持詞元工廠、評測機構、分發平台發展；三是做好全國統籌，國家層面聚焦標準、安全底線、統計監測，地方側重場景開放、算力調度、財政工具創新，形成「全國一盤棋」。

王鵬認為，全國性制度建設要抓住三個重點：建立統一計量評價標準，打通不同模型、平台壁壘；築牢數據安全底線，在安全前提下釋放數據要素價值；探索適配AI特性的新型交易結算機制。

作為試驗田，北京的制度探索有可推廣的普適經驗，也帶有本地稟賦的特殊性。詞元質量評測、工廠分級評價、將分發平台視作新型基礎設施、智能體場景培育等制度方法，各地均可借鑑。但北京高端人才集聚、頭部模型企業扎堆的創新生態，其他地區短期內難以復刻。各地無須全盤複製北京模式，應立足自身資源稟賦和產業基礎，走出差異化發展道路。

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現實考驗：

產業高增長下亟待破解多重瓶頸

詞元經濟貫通算力、基礎模型、數據、智能體全鏈條，但產業落地的最大矛盾並非擴大供給規模，而是建立起價值衡量、質量管控、高效流通的產業規則。

趙剛將現實瓶頸歸納為三點。一是算力與能源約束，高端算力芯片供給存在風險，國產算力芯片產能緊張；一體化算力網絡建設滯後，不少算力硬件資源難以邏輯聯通；算力成本高企抬升詞元價格，擠壓上下游利潤，抑制消費需求。二是計量定價標準缺失，不同模型分詞口徑不一，相同語義產出詞元數量可相差數倍，僅統計數量無法反映智能真實價值，交易定價機制仍處在早期。三是「詞元空轉」現象凸顯，大量智能體停留在局部優化，未能嵌入企業核心業務，詞元消耗持續走高，但業務回報不及預期。

「詞元經濟最大挑戰不是擴產能，而是建立價值評判的規則體系。」王鵬表示，當前不同平台詞元計算、服務質量差異較大，同等詞元數量產出效果卻參差不齊，評價體系需要從「看數量」轉向「看質量」。北京在「詞元經濟十條」中設定詞元工廠分級指標，涵蓋模型適配數量、吞吐速度、首字延遲、緩存命中率、電能利用效率，正是為了扭轉片面比拼產量的導向。同時要完善流通交易機制，依託分發平台實現智能路由、統一結算，治理無效詞元消耗。

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金融創新：

探索數據信用，築牢信貸風控防線

「詞元經濟十條」提出創新算力、詞元相關金融工具。當前中國銀行、江蘇銀行等機構已經落地「算力貸」「詞元貸」，將企業詞元消耗、算力合約納入授信評估，為輕資產AI企業開闢孖展新路徑。

招聯首席經濟學家、上海金融與發展實驗室執行主任董希淼在接受中國經濟時報記者採訪時表示，傳統信貸依靠固定資產、財務報表，而「詞元貸」以詞元消耗、算力合約、應收賬款等動態經營數據為授信依據，風控邏輯實現從「看磚頭」向「看數據、看能力」轉變。詞元調用數據能夠直觀反映AI企業業務活躍度，且具備可追溯特徵，正在成為AI時代重要的業務計量單元。但配套的數據基建、風控模型、監管規則尚未成熟，創新背後潛藏多重風險：詞元數據存在虛增操縱風險；單一依靠詞元消耗容易誤判企業償債能力；AI行業技術迭代快，市場波動可能帶來資產質量壓力；同時還存在監管指引空白、企業經營數據泄露等隱患。

董希淼認為，「詞元貸」暫不具備全國全面推廣條件，適合在AI產業集聚區域試點。金融機構不能把詞元消耗當作核心授信依據，只能作為補充參考，必須結合算力訂單、應收賬款、財務報表開展多維交叉覈驗，重點甄別創造真實價值的有效詞元，待行業標準、監管體系完備後，再逐步擴大實踐範圍。

05

市場預判：

B端先行迎來詞元規模化浪潮

受訪專家一致判斷，詞元消費第一波規模化增長將率先發生在B端，C端大規模爆發尚需等待技術迭代。

「關鍵在於有效詞元的單位經濟性，也就是每消耗單位詞元創造的可衡量業務價值。」趙剛分析，C端場景中，免費版大模型基本覆蓋日常需求，成熟付費商業模式還較少。而B端工業、科研智能體單次複雜任務可消耗百萬至千萬詞元，消耗集中在方案設計、工藝優化等價值創造環節，投入產出可量化。B端需求穩定、回報可測算，將支撐詞元經濟完成從1到10的規模化；而C端多模態數字分身、具身智能帶動的更大規模增長，還屬於未來階段。

王鵬介紹，我國生成式AI網民基數龐大，但企業付費意願更強。有預測顯示，全球智能體市場規模將從2025年的372億美元增長至2030年的3122億美元。詞元供給擴容將從三方面賦能下游：通過批量生產壓縮單位成本，降低中小企業使用門檻；分發平台統一接口，降低多模型開發對接成本；質量評測倒逼智能體提升任務完成率，推動應用普及。整體產業將走出一條「B端先行、C端擴散」的發展路徑。