词元经济研究丨每一个Token，都应带着绿色基因进入智能时代

编者按

词元经济正在打开经济学中长期被视为“黑箱”的技术进步过程，使知识参与价值创造的方式首次变得可观测、可计量。当前，围绕词元经济涌现的一系列新问题，呼唤理论研究的前瞻回应。自本报有关词元经济研究系列报道及征稿启事发布后，我们得到广大读者的积极回应，已经收到大量高质量来稿。稿件研究视角多元，反映出词元经济作为智能经济新形态的核心议题，已引起学术界与产业界的广泛关注。鉴于报纸版面容量有限，同时为增强研究成果发布的时效性，中国经济时报在微信公众号推出“词元经济研究”栏目，选登部分优秀来稿及后续系列文章，旨在汇聚各方智慧，为智能时代的产业实践与政策治理提供分析框架与决策参考。敬请关注！

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每一个Token，都应带着绿色基因进入智能时代

——关于构建“绿色Token”体系的战略思考

核心观点

建议以试点先行、梯次推进为路径，依托“东数西算”枢纽开展绿色Token全流程验证；通过技术攻关破解算电协同难题，完善国家级碳排放核算与数据互认体系，并推动国际合作与标准互认，构建可信、高效的绿色Token生态，助力AI低碳转型。

■王立健 黄腾 曹博

人工智能（AI）大模型正成为新一轮科技革命的核心引擎，其基础计量单位“词元”（Token）的消耗量呈指数级增长，隐含巨大的能源与环境足迹。借鉴“绿电”理念，本文提出“绿色Token”概念，主张在AI发展初期便将低碳零碳理念嵌入Token生产与流通全链条，避免“先发展后治理”的传统路径。构建绿色Token认证、交易与监管体系，不仅是实现“双碳”目标的技术路径创新，更是抢占全球AI治理话语权、推动高质量发展的制度先手棋。

Token狂飙下的能源隐忧

当前，以预训练大模型为代表的AI技术正全面赋能千行百业。无论是文本生成、图像识别还是科学计算，其背后均依赖海量Token的处理与生成。作为AI信息处理的基本“字节”，Token消耗量已从数亿级跃升至数万亿级，且仍在加速增长。据估算，训练一次千亿参数级别的大模型，其耗电量相当于数百个家庭一年的用电量；而推理阶段的日均Token处理量更使总能耗呈几何级攀升。

然而，与算力中心建设的热潮相比，对Token生产与流通过程中的能源结构、碳排放强度以及环境外部性的系统性关注仍显不足。目前，大部分AI算力仍依赖传统化石能源供电，Token的“碳足迹”未被有效计量、核算与披露。若延续“先规模后绿色、先消耗后治理”的传统工业化模式，AI产业将成为新的高能耗、高排放领域，加剧“双碳”目标的实现难度。

Token的绿色转型需提前布局

一是算力竞赛的锁定效应与路径依赖。AI产业具有显著的先发优势和基础设施锁定效应。一旦算力中心、芯片架构、云服务生态形成以高碳能源为基础的布局，后期改造将面临高昂的沉没成本和技术路径依赖。类似传统工业城市“先污染后治理”所付出的巨大代价，AI领域若错过绿色转型的时间窗口，未来脱碳成本将呈指数级上升。当前Token消耗尚处爆发初期，正是嵌入绿色理念、优化能源结构的战略机遇期。

二是绿色电力消纳与算力需求的时空错配。我国风光等绿色电力资源多分布于西部、北部地区，而AI算力需求高度集中在东部数字经济发达地区。这种“绿电在西、算力在东”的格局，导致算力中心直接消纳绿电的比例偏低。此外，AI负载具有波动性强、实时性要求高的特点，与风电、光伏的间歇性、波动性存在匹配难题。若不从Token生产机制层面进行系统性设计，绿电难以大规模融入算力供给体系。

三是Token市场机制缺失与环境成本外部化。当前，Token作为AI服务的基本计价单位，其价格仅反映计算、存储和网络成本，并未内化碳排放等环境成本。企业和用户缺乏选择“绿色Token”的价格信号和交易机制，绿色算力的环境价值无法通过市场实现。这导致低碳算力在市场竞争中处于价格劣势，“劣币驱逐良币”现象可能发生。建立绿色Token认证与交易体系，是矫正市场失灵的必要制度安排。

绿色Token提出的三大逻辑与三个关键

“绿色Token”是指在其生产（即模型训练与推理）全过程中，所使用的电力100%来源于可再生能源（风、光、水、核等零碳或低碳能源），且碳排放强度低于规定阈值，并通过第三方认证与溯源的Token计量单位。这一概念并非简单的技术标签，而是蕴含从发展范式到治理逻辑的系统性转变。以下从技术、经济、治理三个维度阐述其内在逻辑。

从技术层面看，自源头重塑AI的绿色基因。在Token这一最基础的计量单元注入绿色属性，能够将环保约束从末端治理前移至生产起点，驱动芯片设计、算法优化、算力调度等全链条的低碳创新。例如，倒逼研发更低精度计算、更高效稀疏化模型、更智能的负载调度算法，从而在同等算力下降低Token能耗。

从经济层面看，培育绿色算力新增长极。绿色Token将催生认证服务、碳数据服务、绿电交易中介、低碳算力金融等新兴业态。率先布局绿色算力的地区（如西部绿电富集区）可形成差异化竞争优势，吸引AI训练等高载智产业务，促进区域协调发展。同时，绿色Token有助于科技企业规避未来碳关税、绿色壁垒等国际贸易风险。

从治理层面看，抢占全球AI低碳规则话语权。当前，欧盟、美国等正积极推动AI能耗披露与绿色标准制定。我国率先提出“绿色Token”概念并构建完整体系，可主导形成国际认可的ISO标准或IEEE标准，在AI全球治理中掌握制度性话语权。这既是负责任大国的担当，也是保护国内AI产业国际竞争力的战略举措。

上述三大逻辑的落地，不能仅靠市场自发演化或企业自愿承诺，而必须通过制度化的标准、市场化的激励和法治化的监管协同推进。构建绿色Token体系，需紧抓以下三个关键支柱。

一是技术标准与认证体系。由国家主管部门联合行业协会、科研机构，制定《绿色Token认证技术规范》，明确绿色Token的核算边界、排放因子计算方法、绿电溯源技术路径（如区块链、绿色电力证书）。建立第三方认证制度，对符合条件的算力设施授予“绿色Token”标识，并定期复核。

二是市场交易与激励机制。依托现有电力市场和绿色电力证书体系，建立绿色Token交易平台。允许算力服务商购买绿电或绿证，将环境价值绑定至Token，形成差异化定价。推动绿色Token纳入企业ESG评价、政府绿色采购、碳减排量抵扣等应用场景。对率先使用高比例绿色Token的企业，给予税收优惠、低息贷款或算力补贴。

三是政策监管与信息披露。要求大型AI模型和云服务商定期披露Token总消耗量、绿电使用比例、对应碳排放量。建立“绿色Token占比”强制披露制度，并逐步纳入数据中心能效审查范围。对虚标、伪造绿色Token认证的行为实施惩戒。同时，将绿色Token发展水平纳入国家“东数西算”工程绩效评价指标。

对策建议

一是试点先行，梯次推进。选择“东数西算”枢纽节点（如内蒙古、甘肃、宁夏等绿电富集区）和若干头部云厂商，开展绿色Token全流程试点。从非实时、离线推理等对时延不敏感的场景起步，逐步拓展至训练和实时推理。

二是技术攻关，破解匹配难题。设立国家重点研发专项，攻关“算力-电力”协同调度技术、绿电预测与负载迁移算法、低成本储能与算力缓存方案，提升AI负载对波动性绿电的适应性。

三是完善核算，夯实数据基础。建立国家级的Token-碳排放因子数据库，开发标准化的核算工具，降低企业披露成本。推动电网、绿证机构、算力平台数据互联，实现绿电消纳与Token生产的自动核销。

四是国际合作，标准互认。主动对接全球环境信息研究中心（CDP）、科学碳目标倡议（SBTi）等国际框架，推动绿色Token标准与国际自愿碳市场、绿色数据中心标准互认。在联合国、国际电信联盟等平台发起“全球绿色Token倡议”。

（作者系中国移动通信集团有限公司研究院研究员）

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