天云数据：用“价值密度”撬动词元经济飞轮

只有将低价值的“对话词元”转化为高价值的“执行与决策词元”，才能跑出真正的商业效能。

文｜朱耘
ID | BMR2004

“词元（Token）”火了！

国家统计局数据显示，2024年年初，中国日均词元调用量为1000亿；到了2025年年底，就跃升至100万亿；今年3月已突破140万亿，两年来增长超千倍。词元已经不仅仅是计算机科学的计量单位，而是如农业时代的土地、工业时代的电力一般，成为智能时代的核心生产要素。

如何将冰冷的、高耗能的算力，转化为高价值的业务产出，是很多拥抱AI的管理者一直在思考的问题。天云数据董事长兼CEO雷涛，在人工智能与数据基础设施领域拥有超过20年的行业经验，是中国最早一批投身AI产业化的企业家之一，两次获得吴文俊人工智能科学技术奖。如今，他正带领天云数据重构“词元经济”的底层逻辑，并给出了破局之道：用“价值密度”去对抗算力通胀，撬动企业的词元经济飞轮。

为此，天云数据连接算力与商业产出，打造了“TokenFactory（词元工厂）”——这里有数百个精准封装的“数字员工”，企业能精准雇用到适合的人，按调用量计工资，让每一次词元调用都能转化为确定性的商业增量。

01

定义智能时代的“硬通货”

随着AI向多模态发展，词元的边界正在无限延伸。

“人类对世界的认知，过去是装在语言这个容器里的，通过书本和教师代际传承。”雷涛说，当年牛顿和莱布尼茨用微积分重新构建了语言无法刻画的“加速度”，人们对世界的认知有了新的表达方式。今天，面对复杂的海量数据，传统的数学工具和人类语言也到了瓶颈期。而由“神经网络”包容的这些词元，是人类对AI时代认知世界的一种全新表示方法。

随着AI向多模态发展，词元的边界正在无限延伸。比如在视觉感受、视频影像中，时空单元也是词元。在世界模型和自动驾驶领域，对空间的表达不再依赖笛卡尔坐标系上的刻度，而是被表示成神经网络所包容的空间词元。

天云数据的TokenFactory正是建立在对词元的深刻理解之上。它的底层，是异构融合的MaaS平台（模型即服务），能够兼容适配国内外主流GPU厂商的算力板卡，通过容器编排实现国际顶尖模型与国产行业微调模型的统一管理。

在MaaS平台之上，则是核心的智能“调度员”——TokenRouter（词元路由）。词元路由在词元工厂中扮演着“调度网关”与“收银台”的双重职能 。面对企业复杂的业务需求和成百上千种不同的模型，它能够基于场景、响应延迟及成本效益进行自动切流。“比如，将简单的任务路由至低成本模型，将核心业务路由至高性能模型，实现好钢用在刀刃上。”雷涛表示， 同时，它还提供多维度的计费与配额控制，让企业真正做到“用AI像用电一样随取随用、成本透明”。

在这些完备的基础设施之上，天云数据开始大规模地“组装”他们的最终产品——几百个标准化、带有行业专有知识的“数字员工”，每个数字员工都具备某一专业领域的专业知识、工作流和执行逻辑，能够精准理解企业业务语义，并自主执行复杂任务。目前，天云数据已经在能源、制造、医疗、教育、短剧、编程、营销等诸多行业构建了数百个标准化的数字员工，让AI不再是一个只会“聊天”的通用工具，而是能够雇用上岗的“行业专家” 。

02

1度电的价值飞跃

天云数据将词元的价值定义为“任务确定性×交互密度×经济转化效率”。

在AI领域流行着这样一句话：算力的背后是电力！AI是个高耗电、高耗能的行业。但是业内越来越认可，用“单位能耗”的概念来评价其经济价值。比如用1亿度电炼钢和用1亿度电用于人工智能的投入，看单位能耗下，谁产出的社会价值贡献更高。

据测算，当前1度绿电的成本约0.2元，1度电经过大模型的加工转化为词元服务输出时，价值可达11元。

假设一台8卡英伟达H100服务器满负荷运转，月均耗电约6120度。保守估算，一度电可实际产出约5.5M（百万）Token。当这些电能转化为Token服务出口时，其价值可达30.25元，每月收入可达18.51万元。相比之下，该服务器的裸机月租成本约为6万元。

在词元经济时代，如果停留在单纯卖算力（租借服务器）的层面，只能赚取微薄的基建“过路费”；如果将算力转化为高价值密度的AI技能（Skills）和智能体服务之中，将有巨大的商业空间。

雷涛认为，在工业经济时代，马力和蒸汽机将动力封装移动；在电气时代，电网将能源封装移动；而在数字经济时代，词元封装的是知识与智能，它是连接“比特”与“瓦特”的桥梁。天云数据的商业逻辑，正是推动数字基建从静态的“显卡仓库”，升级为自我造血的“动态Token工厂”。

很多管理者都有这样的困扰：优秀人才的经验，往往都在知识工作者的脑海中，难以数字化，导致招聘和培训成本非常高。雷涛观察，任何业务线，往往有10%的顶级人才，80%是普通人，10%可能需要淘汰。AI的加持，可以让正态分布曲线“右移”，即通过词元工厂提供的数字员工，企业可以让80%的普通员工，有接近顶级人才的执行能力。

雷涛用自己公司的情况举了个例子，“程序员”在招聘市场上有诸多的细分，以往天云数据的程序员，主要是软件工程师。如今智能硬件有很多新的场景，比如天云数据在康养领域拿到了做智能陪伴台灯的需求。没有AI之前，如果企业拿到了这样的需求，要么拱手放弃这块业务，要么就要重新在招聘市场上寻找了解硬件嵌入式协议的工程师。但能否找到？能否符合组织的需要？能不能顺利完成项目？项目结束后企业能不能还有新的业务需求？一切都是未知数。

现在，对于不了解硬件嵌入协议的工程师，完全可以调用词元工厂里的专业智能体，利用AI的试错和迁移能力，快速完成跨赛道的项目。

词元经济爆发出的生产力，并不仅仅发生在天云数据内部，已经在诸多行业显现出其价值。

以当下最火的AI短剧为例，《商学院》记者从多位从事AI短剧业务的负责人处了解到，市面上有即梦、快手、Veo等形形色色的视频模型，而一部AI短剧往往由多个模型组合而成，每个模型的价格也不一样。一部作品，需要以最优的性价比完成，否则就是亏本。

事实上，一部精彩的AI漫剧或短剧背后，不仅仅靠优质的提示词，也需要多个模型组合完成。市面上短剧成本少则每分钟成本100元左右，贵的高达1600元，差距巨大。

天云数据将词元的价值定义为“任务确定性×交互密度×经济转化效率”。如果短剧生产厂商选择了天云数据的服务，可以自由调用背后30多个模型。天云数据的TokenRouter在其中扮演了关键角色：它能自动为简单的热点分析、选题策划匹配低成本模型，而为核心的剧情生成、角色一致性保证、分镜语言生成匹配高性能模型，而用户可以实现模型和成本的可控与最优，“用户少调两次昂贵的大模型，用相对便宜的基础模型，保证画面一致性，就能节省成本，发挥更大的价值。”雷涛说。

通过对多个模型的精细化调度和流水线式的作业编排，天云数据帮助客户在保证内容专业度、视觉一致性的前提下，实现了算力成本的极致优化，这让普通的短剧制作团队或企业无须高昂的算力消耗。词元的钱花在哪儿了，花得值不值，在天云数据的后台一目了然。

更直接的例子发生在能源、消防、安防等B端场景。安全生产是这些领域最重要的要求，每家企业，都有一本厚厚的安全手册，列举了每一个场景、工作流程的安全作业要求，且不断完善。但是“有知识、没执行”往往是很多企业的痛点。

比如，每一位新员工入职，企业都会发一本安全手册，每年还不止一次对全体一线作业人员进行安全培训，但知识转移效率极低，没有人能完完整整记牢这十几万字的安全手册，执行过程中难免动作变形。天云数据通过多模态视觉大模型结合强化学习，为电厂打造了“AI安全生产专家”。

在这个场景中，每一个摄像头都成了手册知识的执行者。AI可以实时识别工人的资质，比如某人到了焊工区域准备进行动火作业，AI识别到该员工具有焊工证，则可进行，如果没有证件或者识别到作业人员违反作业流程，则会进行提示预警等。针对能源工业AI操作安全可控的核心需求，天云数据引入Harness马具引擎，打破传统AI权限管控“软约束”的局限，构建AI行为的“硬性防护体系”，成为能源工业AI安全落地的核心保障。

此外，基于严谨的SOP工艺流程和手册知识，AI可以模拟出大量的故障场景进行试错学习，从而实现比人类预判更精准的预防性维护。

03

重塑组织生产力

将知识进行封装和移动，让人脑中的经验通过数字化、标准化，变成可以随时调用的生产力。

当前，词元的消费者还以人类员工为主，比如写工作总结、写诗，解决生活中的问题。但雷涛判断，未来词元更大的消费者，可能会是成百上千个具有明确社会属性和工种的数字员工。

“工业时代，流水线上的工人各司其职；未来的词元工厂，同样是一条条由不同数字员工组成的AI流水线。”雷涛向记者描绘了未来企业用工图景，“未来中小企业创办时，可能不再需要在物理世界招HR、法务、财务等领域的员工，可以直接到天云数据的‘人才商店’里雇用数字员工。无论是写前端代码的、做UI交互的还是做财务审核的，应有尽有。”

普通员工晋升为资深员工，或者工作年限久了，常常会向老板提出涨薪要求，数字员工会涨薪吗？业内有观点认为，随着算力紧张，词元的调用价格会涨价。这是否意味着，数字员工的成本会高企，词元价格“通胀”了。

对此，天云数据提出了用“价值密度”对抗算力通胀。当词元被单纯视为闲聊的“算力过路费”时，企业极易陷入成本黑洞；只有将低价值的“对话词元”转化为高价值的“执行与决策词元”，才能跑出真正的商业效能。

以教育赛道为例，很多教育类AI，用户在使用时，宝贵的词元消耗在了试错和无效交互上，而天云数据的教育数字员工通过三大路径将算力转化为实实在在的教育效能：

首先，每一次词元消耗都必须服务于明确的教育目标。心跳机制：用于实时检查学习完成度，而非维持空连接；定时调度：在学习黄金时段主动介入，纠正拖延、保障节奏。当词元用于“行为干预、结果落地”，其价值远超单纯文本生成，实现“调用即有效”。

其次，是让词元摆脱“一次性消耗品”的宿命，产生复利资产。传统的教育AI在面对不同场景时，往往依赖高成本的模型训练与微调，边际成本居高不下。而天云数据的数字员工采用了Skill模块化设计，将优质的教育逻辑、复杂的评分规则和提示词工程直接封装成一个个可复用的能力模块。一个成熟的Skill一旦打造完成，就可以无成本地无限次复用，覆盖海量用户，无须再重复消耗词元去训练模型。这意味着，企业花在词元上的钱，沉淀为了可长期增值的数字资产，真正实现了边际成本递减。

最后，构建可闭环的商业模型。天云教育跳出“按算力计费”的传统陷阱，建立以结果为导向的词元收益模型。高频刚需：以每日自动陪练、学情简报打造稳定使用场景；价值闭环：用户付费并非为算力，而是为学习习惯养成、可见的成绩提升；抗通胀能力：依托Skill壁垒形成不可替代服务，即便底层算力涨价，依然保持稳定价值与定价权，实现高价值服务对算力通胀的“免疫”。

在教育场景中，数字员工如同“价值炼金术士”，将易被通胀吞噬的算力，转化为提升学习效率、对抗遗忘曲线的教育资本。这不仅验证了词元经济在垂直领域的巨大潜力——只要价值确定，词元就是硬通货，更为行业提供了可行路径：锚定价值密度，用更少的词元创造更高收益，才是AI穿越通胀周期、实现长期增长的终极答案。

类似的场景，在各行各业中都有体现。未来组织的形态是人与数字员工共同工作，“工业革命，让我们突破体能极限，拥有了200马力；而在AI时代，一个普通人将可能拥有200脑力。”雷涛说，这种脑力的倍增，源于我们将知识进行了封装和移动，让人脑中的经验通过数字化、标准化，变成了可以随时调用的生产力。

词元经济时代，企业的核心价值在于如何将词元转化为高价值的AI资产，而未来已来！