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清华教授杨斌建议把AI核心单位Token中文命名为“模元”

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IT之家3月20日消息,Token 作为定义 AI 时代的核心度量单位,在英伟达 GTC 2026大会上,英伟达 CEO 黄仁勋提到了超过70次 Token。

然而,Token 这一 AI 时代的热词目前还没有一个统一的中文名称。

对此,腾讯研究院3月18日发表了一篇清华大学可持续社会价值研究院院长杨斌的文章,杨斌提议将 Token 的 AI 领域专属中文命名为“模元”,用以区别于区块链、网络安全等其他场景中的 Token 译名。


Token 是定义 AI 时代的核心度量单位

杨斌表示,AI 大模型领域的 Token 也曾有过多种中文译名,但推敲下来,发现都无法匹配 AI 大模型、智能体时代的核心内涵,难以打破大众的认知壁垒。比如:

  • 词元”被“词”字锁死在文本场景,无法适配多模态、物理 AI 的应用形态;
  • 语元”囿于语言范畴,窄化了 token 作为模型通用处理单元的本质;
  • 义节”过度聚焦语义,忽略了 token 纯特征、结构化处理的属性;
  • 托肯”等单纯音译,徒有其音、缺乏实义,普遍接受度低,还会加重非专业人群的理解负担。

杨斌称,他斟酌再三提出的“模元”这个译法,是专为 AI 时代量身定制的意译。“模”直指大模型、多模态,锚定 AI 场景的核心属性;“元”代表最小基本单元,承续“字节”这类中文经典度量单位的命名逻辑。

杨斌表示,这一译法具备三大不可替代的优势:

  • 一是对大众友好,对中文世界的非专业受众而言,“模元”没有英文 Token 的距离感,无需专业背景就能感知这是 AI 世界的基础计量单位;
  • 二是对产业实用,对产业界而言,“模元消耗量”“模元效率”“模元成本”“模元预算”等概念,能直接对应 AI 产业核心指标,让“模元工厂经济学”走出专业圈层,被更多人理解;
  • 三是对未来兼容,对未来发展而言,模元不局限于当下的文本推理,更适配智能体、多模态融合、物理世界 AI 等全场景,具备穿越技术周期的延展性。

IT之家小伙伴觉得哪个 Token 中文译名更好呢?

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