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數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家發(fā)展改革委、國(guó)家數(shù)據(jù)局 制圖：沈亦伶

頭條看點(diǎn)

詞元（Token），大模型處理信息的最小信息單元。我國(guó)日均詞元調(diào)用量大幅增長(zhǎng)，不僅折射智能經(jīng)濟(jì)的澎湃活力，也意味著一套新型商業(yè)邏輯正在加速演進(jìn)。智能時(shí)代，有了可計(jì)量、可定價(jià)、可交易的詞元，人工智能有望成為像水、電一樣支撐社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)資源。

用戶端，查資料、寫(xiě)代碼、改文案；企業(yè)端，金融風(fēng)控、智能客服、代碼修正……如今，人工智能應(yīng)用落地的每一個(gè)場(chǎng)景，都離不開(kāi)對(duì)詞元（Token）的海量調(diào)用。

詞元，大模型處理信息的最小信息單元。今年3月，中國(guó)日均詞元調(diào)用量突破140萬(wàn)億，兩年增長(zhǎng)超千倍。怎么理解詞元？詞元和人工智能產(chǎn)業(yè)的關(guān)系是什么，未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)如何？記者進(jìn)行了采訪。

詞元調(diào)用量爆發(fā)性增長(zhǎng)，背后是模型能力提升

有人疑惑，詞元和常見(jiàn)的數(shù)據(jù)有何不同？

“人工智能大模型的本質(zhì)是一套復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算系統(tǒng)，它無(wú)法像人類(lèi)一樣直接讀懂文字、聽(tīng)懂聲音、看懂畫(huà)面。”中國(guó)移動(dòng)研究院網(wǎng)絡(luò)與IT技術(shù)研究所副所長(zhǎng)唐華斌說(shuō)，人工智能大模型必須先將各類(lèi)原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自己能識(shí)別的“語(yǔ)言”，再通過(guò)運(yùn)算輸出結(jié)果，詞元就是這套“語(yǔ)言”中最基礎(chǔ)的單元。

具體來(lái)看，文字詞元像“樂(lè)高積木”，一個(gè)單詞或一個(gè)漢字被拆成一塊塊詞元；音頻詞元像“樂(lè)譜上的音符”，一段聲音被切成極短的時(shí)間片段，每一片包含音調(diào)、音量；視頻詞元像“拼圖碎片”，每一幀畫(huà)面被切成一個(gè)個(gè)小方格，并且還要考慮時(shí)間上的連續(xù)性……

“在大模型看來(lái)，三種模態(tài)的詞元完全沒(méi)有差別。在模型眼里，它不覺(jué)得自己是在讀文字或看視頻，它只覺(jué)得自己是在處理一串極其復(fù)雜的數(shù)字序列?！被鹕揭嬷悄芩惴ㄘ?fù)責(zé)人吳迪表示。

一個(gè)個(gè)基礎(chǔ)的詞元，構(gòu)成了智能經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的“細(xì)胞”。今年3月，中國(guó)人工智能大模型周詞元調(diào)用量連續(xù)3周占據(jù)領(lǐng)先地位，成為全球大模型應(yīng)用活躍度最高的國(guó)家之一。

“詞元調(diào)用量爆發(fā)性增長(zhǎng)，最直接的原因是模型能力的提升。每一次模型能力的提升，就會(huì)解鎖更多應(yīng)用場(chǎng)景，從而使大模型詞元調(diào)用量進(jìn)一步激增。”吳迪介紹，以Seedance（豆包視頻生成模型）2.0為例，生成1分鐘視頻大約會(huì)消耗超過(guò)100萬(wàn)個(gè)詞元。

同時(shí)，新的應(yīng)用形態(tài)、新的商業(yè)模式，也會(huì)驅(qū)動(dòng)大模型詞元調(diào)用量大幅上漲。唐華斌表示，最近興起的智能體和傳統(tǒng)單輪問(wèn)答不一樣，它的運(yùn)行往往意味著更長(zhǎng)的上下文、更頻繁的模型調(diào)用、更多輪次的任務(wù)拆解，以及工具執(zhí)行過(guò)程中的持續(xù)反饋。

“簡(jiǎn)單任務(wù)，如果只需要單輪或幾輪工具調(diào)用就能搞定，消耗詞元只需要幾千；如果需要幾十輪工具調(diào)用，則需要至少消耗幾萬(wàn)詞元乃至更多?！眳堑险f(shuō)，智能體等新業(yè)態(tài)的涌現(xiàn)，讓詞元調(diào)用量又進(jìn)入了一個(gè)快速增長(zhǎng)的通道。

詞元調(diào)用集中在信息密度高、迭代周期快的領(lǐng)域

60億，是愛(ài)問(wèn)答科技創(chuàng)始人李加義過(guò)去一年的詞元調(diào)用量。

走進(jìn)位于北京海淀區(qū)的AI原點(diǎn)社區(qū)，一間約16平方米的工作室里，李加義團(tuán)隊(duì)正在調(diào)試剛剛設(shè)計(jì)完成的AI玩具。

“這個(gè)玩具要具備交互能力，離不開(kāi)相應(yīng)的軟件系統(tǒng)。放在以前，同等體量的軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)至少要半年，還得多人共同配合?！崩罴恿x說(shuō)，在AI大模型與輔助編程的深度賦能下，消耗數(shù)億詞元，開(kāi)發(fā)周期被壓縮至兩個(gè)月。

2025年初，非計(jì)算機(jī)科班出身的李加義接觸AI輔助編程工具后，借助新技術(shù)打破了軟件開(kāi)發(fā)的專(zhuān)業(yè)壁壘。“一年間，我們高效地完成了兩款A(yù)PP和一個(gè)AI玩具的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。前不久，我們還將自研的AI硬件產(chǎn)品推向了國(guó)際消費(fèi)電子展（CES）。”李加義說(shuō)，AI助力不僅讓開(kāi)發(fā)成本大大降低，也讓小微企業(yè)的創(chuàng)新探索有了更多可能。

軟件開(kāi)發(fā)，是人工智能應(yīng)用落地的典型場(chǎng)景之一。總體看，詞元調(diào)用量的分布呈現(xiàn)出鮮明的行業(yè)與場(chǎng)景特征，主要集中在那些信息密度更高、產(chǎn)品迭代周期更快以及模型與生產(chǎn)系統(tǒng)之間聯(lián)系更緊密的領(lǐng)域。

以豆包大模型2.0為例，吳迪介紹，從行業(yè)分類(lèi)看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)詞元調(diào)用比例最高，消費(fèi)電子、金融、新零售和商務(wù)服務(wù)緊隨其后。

從場(chǎng)景來(lái)看，非結(jié)構(gòu)化信息的處理和分析占比最大；教育、內(nèi)容創(chuàng)作和“搜索與推薦”次之。

觀察未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，軟件開(kāi)發(fā)、深度研究、個(gè)人助理等智能體應(yīng)用場(chǎng)景或?qū)⒊蔀樵~元調(diào)用量爆發(fā)的重要領(lǐng)域?！疤貏e是軟件開(kāi)發(fā)，當(dāng)前人工智能正從簡(jiǎn)單寫(xiě)代碼轉(zhuǎn)向理解整個(gè)項(xiàng)目，不僅能排查錯(cuò)漏、自動(dòng)優(yōu)化，甚至能通過(guò)智能體自主完成整個(gè)開(kāi)發(fā)任務(wù)。代碼上下文長(zhǎng)、交互輪次多，企業(yè)為提升效率的付費(fèi)意愿較強(qiáng)，這將成為一個(gè)巨大的需求增長(zhǎng)點(diǎn)。”唐華斌說(shuō)。

詞元可計(jì)量，人工智能有望成為社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)基礎(chǔ)資源

“今年1月底以來(lái)，有的模型企業(yè)創(chuàng)下20天收入超越2025年全年總收入的業(yè)績(jī)紀(jì)錄。這組數(shù)字背后，是一套以詞元計(jì)費(fèi)為基礎(chǔ)的新型商業(yè)邏輯正在加速演進(jìn)。”國(guó)家數(shù)據(jù)局局長(zhǎng)劉烈宏表示。

回顧人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程，過(guò)去一段時(shí)期，行業(yè)聚焦于模型性能的比拼，技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)落地之間缺乏可量化的銜接橋梁，難以形成“技術(shù)迭代—價(jià)值產(chǎn)出—持續(xù)投入”的良性循環(huán)。

“詞元本身具備可計(jì)量、錨定算力能耗、跨模態(tài)通用結(jié)算的特點(diǎn)，使其能夠成為連接技術(shù)供給與商業(yè)需求的結(jié)算單位。打個(gè)比方，大模型輸出的智能好比電，智算中心好比發(fā)電廠，電用千瓦時(shí)來(lái)計(jì)量，智能調(diào)用就用詞元來(lái)計(jì)費(fèi)?！甭?lián)想中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)群戰(zhàn)略管理總監(jiān)黃山表示，展望未來(lái)的智能社會(huì)，人工智能有望成為像水、電一樣運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)資源，隨取隨用，用多少買(mǎi)多少。

從詞元的視角出發(fā)，打造智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)，我國(guó)有何優(yōu)勢(shì)？有哪些發(fā)展著力點(diǎn)？

算法創(chuàng)新持續(xù)實(shí)現(xiàn)突破，國(guó)產(chǎn)大模型通過(guò)底層架構(gòu)優(yōu)化，與全球頂尖技術(shù)的代差逐漸縮小。吳迪說(shuō)，我國(guó)的大模型廠商做了非常多的算法創(chuàng)新，在推理成本、響應(yīng)速度上不斷優(yōu)化，能以更少的詞元完成復(fù)雜任務(wù)。

基礎(chǔ)設(shè)施具備領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。每生成一個(gè)詞元，都在調(diào)用數(shù)據(jù)中心的算力，伴隨著電力消耗。我國(guó)已建成全球門(mén)類(lèi)最全、規(guī)模最大的能源體系，電源足、電網(wǎng)強(qiáng)、市場(chǎng)活。唐華斌表示，我國(guó)發(fā)電供給持續(xù)提升、電力成本不斷降低，能夠有效降低詞元調(diào)用成本。

“能耗和算力是詞元調(diào)用的兩個(gè)關(guān)鍵成本。讓每個(gè)詞元用更少的算力和更少的能耗生產(chǎn)出來(lái)，體現(xiàn)的是智算中心等基礎(chǔ)設(shè)施的生產(chǎn)能力和效率。”黃山表示，要構(gòu)建起安全、高效、普惠的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施，持續(xù)提升大模型推理效率、降低單個(gè)詞元成本，讓人工智能最大程度走向規(guī)?；瘧?yīng)用落地。