国家数据局定义“词元”，日均调用量飙涨千倍背后，中国AI逆袭美国？

国家数据局定义“词元”，日均调用量飙涨千倍背后，中国AI逆袭美国？

人工智能科普站

一股“养龙虾”热潮，让SClaw、OpenClaw等智能体应用进入开发者视野的同时，也把一个核心概念推到了台前——词元，即AI大模型时代的基本结算单位。

近日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上给出了Token的官方翻译——词元，并公布了一组关键数据：到2026年3月，我国日均词元调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长超过1000倍；较2025年底的100万亿，短短三个月时间又提升了40%以上。而国家超算互联网随即宣布启动新一轮词元赠送活动，面向平台全体用户限时免费发放单人最高3000万词元额度，以降低科研专属“龙虾”SClaw等智能体体验门槛。

这一串数字与政策的组合，正在勾勒出中国AI产业从技术探索迈向规模化、货币化运营的新纪元。词元不再仅仅是技术术语，它正在成为撬动AI商业模式、重塑全球竞争格局的关键支点。

技术单元的价值跃迁

从定义上看，词元是大语言模型处理文本的最小单位。当人们输入“你好”时，大模型不会直接“读懂”这两个字，而是将其切割成“你”“好”两个基本单元，每个单元对应一个词元，再映射成模型能够理解的数字ID，经过计算后生成新的数字序列，最终还原为人类可读的文字。

但这个技术参数正在经历一场价值跃迁。在智能体应用大规模涌现的今天，词元已经演变为衡量算力消耗、模型服务能力与用户需求的统一度量衡。每一次AI模型的调用、每一次智能体的交互、每一次大模型生成文字，都以词元为计算单位进行结算。

通俗点说就是，过去很多人相当于免费搭便车，如今“养龙虾”相当于自己买了车，每次发动引擎跑业务，都得自己掏钱买“油”——这个油就是词元。从简单的聊天对话到复杂的代码生成、长文本处理，所有AI服务的使用都通过词元消耗量进行计量与计价。

词元经济的基础由此确立：消耗即结算。这让AI服务从难以量化的技术能力转变为可计量、可交易、可定价的数字商品，为商业模式的落地提供了可量化的可能。就像手机的流量一样，每个AI模型厂商都会提供自己的词元，并以词元消耗量为单位向用户收费。

140万亿词元背后的中国加速度

日均140万亿词元的调用量，这个数字背后是中国AI应用活跃度的指数级增长。如果把这个数据置于全球背景下观察，更能感受到其中蕴含的产业动能。

根据全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter的数据，2026年2月9日至15日这一周，中国AI模型以4.12万亿词元的调用量，首次超过同期美国模型的2.94万亿词元。到2月16日至22日，中国模型周调用量进一步冲高至5.16万亿词元，三周大涨127%，而同期美国模型调用量则跌至2.7万亿词元。进入3月，中国AI大模型周调用量连续三周超越美国，其中3月16日至22日当周达到7.359万亿词元。

这样的增长速度背后，是多重因素的共同作用。首先是成本优势，在AI大模型运营成本中，电力成本占比可达60%-70%，远超硬件折旧和网络成本。相比美国老旧电网和高昂电费（每度电1-1.5元），中国凭借稳定的电力供给和绿电资源，正用“白菜价”电力支撑大规模算力部署。

数据显示，截至2025年底，全国发电装机容量达38.9亿千瓦，其中风电、太阳能发电累计并网装机18.4亿千瓦，占比47.3%，历史性超过火电。这种能源优势正在转化为算力竞争力，据测算生成100万个词元约消耗15-20度电，中国低廉的电力成本让词元生产具有显著价格优势。

其次是政策推力。2026年“算电协同”首次写入政府工作报告，并与超大规模智算集群一同被列为国家新基建战略的核心组成部分。从“东数西算”到“算电协同”，政策正推动算力基础设施与电力系统深度整合，实现“电随算走、算随电优”的智能调度。

再次是生态繁荣。中国庞大的互联网用户基数、丰富的应用场景以及激烈的市场竞争，催生出海量的AI调用需求。从工业故障预测到金融风控，从编程辅助到内容创作，AI正加速从实验室走向千行百业，变成实实在在的生产力工具。

国家超算互联网的算力“派送”

国家超算互联网赠送3000万词元额度的行动，看似简单的营销策略，实则蕴含着深层的战略意图。这不仅是向科研机构、中小企业和开发者“派发算力燃料”，更是国家层面推动AI基础设施普及化、标准化的重要举措。

降低创新门槛是首要考量。每人最高3000万词元额度，配合0.1元/百万词元的特惠续用价，极大降低了AI研发与应用的初始成本。这旨在激发全民创新，让更多主体能够参与到AI生态建设中，形成百花齐放的应用创新格局。

确立标准语言是另一层深意。国家数据局统一“词元”译名与度量标准，意在确立国内AI算力与服务交易的标准话语体系，避免概念混乱，为产业协同奠定基础。词元作为智能时代的价值锚点，其度量标准的统一对于产业规模化发展至关重要。

更深层次的战略布局在于构建国家级的算力“操作系统”。将国家超算互联网等算力资源以词元形式进行调度与分配，实质上是在打造AI时代的国家级“电网”或“操作系统”。通过统一规划、高效流通与安全保障，实现对核心算力资源的统筹管理，确保关键基础设施的自主可控。

这一系列动作表明，国家的目标不仅是发展AI应用，更是要掌握承载AI未来的基础设施主导权，打造能够支持大规模智能体应用的基础算力平台。

词元网络与Token工厂的路径之争

当英伟达创始人黄仁勋在GTC 2026大会上提出“数据中心将成为Token工厂”时，一种全新的基础设施理念正在全球范围内展开竞争。

美国路径以英伟达为代表，强调以尖端硬件为核心，构建强大的“Token工厂”——算力生产中心。黄仁勋在演讲中透露，英伟达正在打造完整的AI全生命周期服务体系，从面向训练的Grace Blackwell到面向推理的Vera Rubin，再到面向边缘的Jetson系列，覆盖从云端到终端的所有场景。特别是Vera Rubin系统，被定位为“为智能体时代设计”的端到端优化系统，通过整合Groq LPU技术，专攻Token生成阶段的极致性能。

相比之下，中国路径更侧重于整合现有算力资源。通过构建高效的词元调度与交易网络，优化算力资源配置效率，提升整体基础设施的利用率与易用性。中国的策略不是单纯追求硬件性能的极限突破，而是通过算法优化、系统协同、电力优势等多种要素的组合，实现“够用且便宜”的成本竞争力。

这种路径差异背后是对AI时代核心价值锚点的不同理解。美国选择牢牢抓住“生产工具”（高端GPU）的定价权，通过掌控算力源头供给来主导产业生态。中国则更注重主导“生产资料”（算力服务）的流通与分配规则，通过构建高效的算力交易市场与调度系统来提升整体竞争力。

博弈的本质已经超越了单纯的技术路线选择，延伸到了算力定价权、标准制定权、数据与资本流动等更高维度的竞争。在这场竞赛中，中国的优势在于相对低廉的电力成本、庞大的应用场景以及国家对基础设施建设的强力支持。

基础设施变局的挑战与未来

在追求规模与效率的同时，中国AI基础设施仍面临多重挑战。国产算力芯片虽然发展迅猛，但在设计与制造环节，先进EDA工具匮乏、高端工艺产能不足仍是主要瓶颈。同时，算力结构也存在一定供需错配，低端算力过剩而高端智能算力不足的现象突出，西部通用算力利用率偏低而东部产业急需的智能算力供应紧张的问题尚未完全解决。

随着智能体时代的开启，作为新的核心基础设施，智能算力的研发、迭代与扩张已经势不可挡。在算力之争就是国力之争的大背景下，基础设施变革的戏码才刚刚拉开帷幕。

展望未来，词元经济可能重塑AI服务的商业模式。按需计费、算力租赁、模型市场等新型交易模式可能涌现，AI基础设施将更趋近于公共服务网络，而词元将成为这一网络的“通用货币”。

当前，中国已经站在了一个相对有利的位置上。得益于基础设施的步步完善、绿色发展的战略智慧、“东数西算”的制度安排，以及无数创新创业者的日夜攻关与算法优化，中国正从“中国制造”向“中国算力服务”出口转型——无需出口电和芯片，便能让全球为中国算力买单。

这场从“养龙虾”到“词元经济”的演进，不仅是一场技术概念的普及，更是一场商业模式与基础设施的深刻重塑。词元作为智能时代不可或缺的“结算单位”，正在连接物理世界的能源与数字世界的智能，开启一个由算法与电力共同驱动的经济新纪元。

你认为在词元经济的竞争中，硬件创新与系统优化哪条路径更有可能占据主导地位？