“词元经济”崛起：机遇背后的算力、安全与监管三重考验

“词元崛起”系列报道

日均140万亿次的Token调用量，见证AI应用的井喷式爆发，也勾勒出中国词元经济的强劲脉动。
什么是“词元”？词元经济是什么？它正如何改变我们的工作和生活？南都大数据研究院推出“词元崛起”系列报道，从科普解码到趋势剖析，从落地实践到风险预警，更聚焦广东如何凭算力底座与生态优势抢占先机，拆解词元经济的底层逻辑，探寻其发展中的机遇与挑战，与您一同读懂这一重塑未来的新经济力量。

第五期，看词元经济崛起的背后有哪些风险和挑战。

在AI技术加快融入日常生活的今天，从企业利用智能体提升办公效率，到普通人借助AI生成文案、设计图片，一个无形却关键的“计量单位”正悄然改变着数字经济的格局——词元。作为大模型处理信息的最小单元，词元已跳出单纯的技术概念，逐渐演变为驱动数字经济增长的“硬通货”，串联起从算力供给到服务落地的完整链条。国家数据局数据显示，我国日均词元调用量近两年间增长超千倍，一个规模庞大、链条复杂的词元经济体系已然成型。

词元经济展现出 AI 时代全新的商业模式与巨大市场潜力，但高速扩张背后，多重挑战交织叠加：底层核心技术“卡脖子”、用户 “账单焦虑” 蔓延、黑灰产恶意围猎，成为产业走向成熟的主要瓶颈。如何在释放数字红利的同时守住安全与秩序底线，是词元经济发展必须回答的时代命题。

算力、能耗与成本：词元经济的现实桎梏

“算力的尽头是电力”，这句行业共识在词元经济中体现得淋漓尽致。随着AI应用融入千行百业，词元的刚需属性愈发凸显，其调用量正以指数级速度增长。这种爆发式增长首先带来能耗与成本的双重压力。据中国信通院测算，电力成本占数据中心运营成本的50%至70%，词元调用的持续攀升对电力供给的稳定性提出了极高要求。

清华大学智能法治研究院院长助理（身份？研究员？）刘云撰文指出，智能体的高频调用会大幅增加词元消耗，部分企业为控制成本已陷入两难——长沙一家小型AI漫剧公司，为使用价格更低的闲时算力，甚至将核心工作调整至凌晨时段，这背后正是词元成本高企的现实困境。腾讯研究院在探讨词元经济的发展规则时，也将能耗治理列为首要问题。据国际能源署（IEA）的预测数据，到2030年，全球数据中心的用电量将翻倍。腾讯研究院据此提出，若词元消耗维持当前增速，其碳足迹或将成为全球气候谈判中的新焦点。

除了能耗压力，芯片依赖则成为另一重桎梏。中国社会科学院工业经济研究所官方网站一篇文章指出，支撑算力的高端芯片仍高度依赖进口，英特尔、AMD、英伟达等企业占据了我国85%以上的服务器芯片市场。尽管国产高端芯片不断突破“卡脖子”难题，但地缘政治的不确定性仍可能导致产业链“断链”，让词元经济陷入“无米之炊”的困境。

对普通用户而言，这种压力最终会转化为实实在在的“账单焦虑”。随着词元消耗量激增，“词元通胀”悄然出现——单位词元的价值被稀释，而使用成本却持续上涨。据市场机构统计，截至2月底,英伟达H200、H100等高端GPU租金环比上涨15%至30%，腾讯云、阿里云、百度智能云三大厂商曾在3、4月份集体上调算力产品价格，直接导致用户的词元使用成本飙升。2026年初的“龙虾热”期间，就有用户因安装了打包词元服务的“龙虾”智能体，被后台持续扣费，一觉醒来收到高额欠费通知；不少依赖AI工具办公、创作的个人和中小企业，甚至因成本过高，不得不缩减词元使用量，甚至放弃相关AI服务。

此外，随着各大企业纷纷布局AI智能体，词元的使用场景愈加普遍，一些企业甚至把Token消耗量作为绩效考核的量化指标，个别公司出台新规，员工使用Token过少就可能被淘汰，更有甚者，国外某公司出现了员工空转AI只为浪费token的乱象。在广东省计算机学会区块链专委会副主任委员兼秘书长，教授级高级工程师黄建新看来，这种强制AI化的量化考核可能放大职场焦虑，导致行为扭曲，促使员工为AI而AI，反而削弱了独立思考和深度推理的能力。

安全隐患凸显：泄露、诈骗与黑灰产的围猎

国家数据局明确界定，词元是AI技术的计量单位，并非投资品，但这一属性并未阻挡不法分子将其作为牟利工具。2026年4月，国家安全部通过官方公众号发布安全警示，明确指出词元相关的三大风险：泄露劫持、伪造篡改、诈骗陷阱，印证了这一领域的安全紧迫性。

在广东广信君达律师事务所高级合伙人闪涛看来，词元的法律风险源自其双重属性：一是作为计价单位，风险多与财产、金融安全相关；二是作为信息载体，每个词元都隐含信息，由此衍生出信息泄露的法律风险。闪涛进一步解释，信息泄露风险主要包括泄露劫持、伪造篡改及“投喂式”泄密；而财产安全风险则表现为诈骗陷阱和非法金融活动等。

数字经济学者刘兴亮在接受采访时也直言，词元本质是使用量单位，而非可升值的资产，但一旦被不法分子包装成“增值产品”，就极易演变为非法集资、资金盘等违法活动，甚至成为跨境资金渗透的工具。“技术风险只是入口，金融风险才是真正的放大器”他表示。

四川省人工智能学会常务理事余溢则进一步解释，词元本身并无风险，风险在于使用方式。他举例说明，市面上有不少第三方以“廉价词元”为噱头吸引用户，将词元服务打包成“龙虾”等终端产品，用户安装后，其设备中的敏感隐私数据就可能被非法获取。更有商家“挂羊头卖狗肉”，以低配置模型冒充高端大模型，变相侵占用户权益。

除了隐私泄露和虚假宣传，黑灰产的攻击更是直指词元本身。业内观点认为，AI时代的安全攻击面已从“接口边界”转移到“调用行为本身”，黑灰产已完成针对词元的攻击模型迭代，形成了三种成熟的攻击路径：一是批量注册账号，归集词元后倒卖变现的套利型攻击；二是通过复杂Prompt请求，实现“调用次数正常、算力成本爆表”的烧钱型攻击；三是模拟用户行为，长期寄生在系统中，持续消耗企业算力的寄生型攻击。这些攻击不仅损害企业和用户的利益，更可能危及数据安全。

词元出海：需遵守《数据出境安全评估办法》等规定

作为一个新兴领域，词元经济的“野蛮生长”，也对监管体系提出了新挑战。特别是在数据跨境流动领域，虽有相关法律法规，但词元应用如何适配这些规定，企业稍有不慎就可能产生问题进而引发风险。中国信通院人工智能研究所国际发展部主任许珊表示，无论是中国对数据出境的管理规定，还是用户所在国对数据出境的严格限制，都使得“境内处理、结果回传”面临较高的法律风险与操作成本。

从全球范围来看，针对词元经济的专门法律法规也普遍缺失，词元的法律属性界定、交易规则、安全标准、责任划分等核心问题，均无统一答案。再加上全球AI治理博弈日趋激烈，部分国家出台限制词元跨境交易、算力进出口的政策，也进一步增加了我国词元经济企业“走出去”的难度。

闪涛指出，当海量词元数据被境外势力批量收割、深度解构，通过分析词元背后的用户行为轨迹，境外势力能洞悉产业运行的内在脉络，甚至窥探关键领域的核心机密，为国家数据安全埋下系统性隐患。

他表示，在数据跨境流动方面，鉴于词元本身的特性及公众对其真实属性认知模糊，如果缺乏有效保护，可能导致个人信息泄露、滥用，特别是在跨境场景下，境外接收方的数据保护水平可能无法达到中国法律要求的标准。词元作为AI信息处理的最小单元，可能涉及大量个人数据和重要数据出境，需要遵守《数据出境安全评估办法》等规定。

破局之路：多方协同，守护词元经济健康发展

词元经济的崛起是数字经济发展的必然趋势，其释放的效率红利与创新潜力值得肯定与期待。国家数据局局长刘烈宏在2026年中国发展高层论坛上表示，围绕词元的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速形成，成为人工智能产业变现的重要路径，但这并不意味着可以忽视其背后的各类风险。

在黄建新看来，词元经济的爆发式增长，标志着智能时代的价值创造逻辑正在被重构。在词元经济高歌猛进的同时，一系列潜藏的风险也不容忽视。这些风险涵盖技术、市场、安全、政策与社会多个层面，需要企业、监管机构乃至个人用户协同应对。他认为，首先要建设内生安全体系，将安全能力嵌入词元从采集、存储到应用的全生命周期，落实“零信任”原则，建立全流程标准规范，清晰划分生产、流通、使用各环节的责任。其次，公众应认清词元本质，警惕投资陷阱。三是坚持“三不”原则：即不随意泄露、不盲目授权、不轻信陌生交互，加强使用规范。第四政策上应加快完善规则体系，可按照词元承载信息的敏感程度划分高中低风险等级，设置差异化、可操作的安全治理措施。最后，打造“监管—平台—个人”三位一体的治理体系。

闪涛也指出，词元经济作为新兴的领域，从风险防范的角度而言，主要是立法、监管、企业责任和用户素养等四个方面，加快完善相关法律法规，健全词元数据安全、技术监管、市场规范等制度体系，明确行业标准、技术规范与各主体责任边界；同时逐步加强监管机构对词元技术与产业的监管，大模型等企业作为技术研发与应用主体，要切实扛起安全主体责任，强化技术防护能力，完善数据加密、权限管理、风险检测等安全机制，用户则应主动学习词元相关知识，明晰其技术属性与应用边界，提高风险防范意识，警惕各类虚假宣传与投资陷阱。

词元经济的健康发展，从来不是“速度优先”的狂飙突进，而是“安全与创新并重”的稳步前行。唯有正视算力、安全、监管等方面的挑战，主动应对、协同发力，才能让这一新兴经济形态真正成为驱动高质量发展的新动能，让数字红利惠及更多人。

出品：南都大数据研究院

文字：南都研究员 方晓林

设计：原毅 林泳希

资料来源：媒体公开报道等