多地竞速词元经济，制度框架亟待跟上产业脚步

■中国经济时报记者 王彩娜

今年以来，词元经济持续升温，多地竞速进入白热化阶段。

6月，广东出台全国首份省级词元经济专项政策，力争到2027年底建成全国词元供给高地、智能应用标杆和词元出海枢纽；7月，扬州成为江苏省首个推出人工智能词元券专项政策的城市，激励市场主体开展大模型、智能体的开发部署；8月，内蒙古发布“词元十八条”，打造全国高质量词元供给地、词元出海枢纽和词元经济发展先行示范区；近日，北京发布《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》（以下简称“词元经济十条”），覆盖词元工厂建设、质量评测、定价结算、智能体培育、金融人才支撑、词元出海等全链条环节。

赛智产业研究院院长赵刚在接受中国经济时报记者采访时表示，与算力经济相比，词元经济破解了两大行业痛点：一是打通智能服务价值标准化计量堵点，算力只能统计计算投入，无法衡量智能产出。词元作为大模型处理信息的最小单元，是智能服务计费结算的基础标准，实现智能产出大规模连续计量，为产业链价值核算、商业模式创新筑牢根基。二是为数据要素市场化配置开辟路径，将价值评判从“这批数据值多少钱”转向“数据能产出多少高质量智能服务”，为数据要素市场提供“可用不可见、可控可计量”的新的价值锚点。

受访专家普遍认为，词元经济前景可观，但产业发展的核心矛盾不在于扩大词元产能，而在于建立能够释放真实价值的制度框架。

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前瞻布局：

北京打造词元经济先行试验田

国内超半数词元生产集中在北京，北京发布“词元经济十条”，这一举措背后有着清晰的战略考量。

赵刚认为，北京围绕词元工厂、技术攻关、质量评测、分发平台、计量结算、出海服务等多维度布局，意在抢占词元经济制高点，锚定三大发展定位。争当词元经济规则制定者，率先建立词元工厂分级、质量评测、定价流通等标准体系，输出产业规则；打造词元经济调度分发中枢，依托模型、数据、人才优势，提供统一接口、计量结算、词元金融服务，向上调度算力资源，向下分发智能价值；建设词元经济应用市场高地，面向工业制造、科研、生物医药、教育等领域开放场景，双向拉动词元供给与消费。

北京市社会科学院管理研究所副研究员王鹏在接受中国经济时报记者采访时分析称，这一政策是对AI产业化趋势的前瞻把握。北京集聚了大量科研资源、AI企业与应用场景，需要把创新资源转化为新的产业增长点。“词元经济十条”系统布局生产、评测分发、智能体应用、产业生态，本质是探索人工智能从技术创新走向产业经济的落地路径。截至2025年底，北京人工智能核心产业规模突破3000亿元，AI相关企业超2400家，形成完整产业链；北京壹号词元工厂一期已经实现日产能1.4万亿词元，基础设施建设走在全国前列。

同时也要看到，北京的先发优势不可直接照搬复制，词元经济跨区域流通、跨境结算、数据合规等基础制度仍处在探索阶段，全国层面统一制度框架亟待建立。

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制度破局：

构建央地协同的全国性规则体系

在地方竞相出台政策、国家层面统一规则尚在完善的背景下，如何搭建全国词元经济制度框架成为行业焦点。

赵刚提出，制度框架应当由国家数据局牵头，联合国家发展改革委、工信部、中央网信办、市场监管总局等多部门协同，遵循“标准先行、产业发展、央地协同”路径推进。一是统一词元统计口径、分词规则与核算办法，建立分词器备案、计量审计制度，把响应精度、任务完成率纳入评价，推动计费模式从单纯按数量计价转向量质并重；二是健全词元生产、分发、交易的产业制度，扶持词元工厂、评测机构、分发平台发展；三是做好全国统筹，国家层面聚焦标准、安全底线、统计监测，地方侧重场景开放、算力调度、财政工具创新，形成“全国一盘棋”。

王鹏认为，全国性制度建设要抓住三个重点：建立统一计量评价标准，打通不同模型、平台壁垒；筑牢数据安全底线，在安全前提下释放数据要素价值；探索适配AI特性的新型交易结算机制。

作为试验田，北京的制度探索有可推广的普适经验，也带有本地禀赋的特殊性。词元质量评测、工厂分级评价、将分发平台视作新型基础设施、智能体场景培育等制度方法，各地均可借鉴。但北京高端人才集聚、头部模型企业扎堆的创新生态，其他地区短期内难以复刻。各地无须全盘复制北京模式，应立足自身资源禀赋和产业基础，走出差异化发展道路。

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现实考验：

产业高增长下亟待破解多重瓶颈

词元经济贯通算力、基础模型、数据、智能体全链条，但产业落地的最大矛盾并非扩大供给规模，而是建立起价值衡量、质量管控、高效流通的产业规则。

赵刚将现实瓶颈归纳为三点。一是算力与能源约束，高端算力芯片供给存在风险，国产算力芯片产能紧张；一体化算力网络建设滞后，不少算力硬件资源难以逻辑联通；算力成本高企抬升词元价格，挤压上下游利润，抑制消费需求。二是计量定价标准缺失，不同模型分词口径不一，相同语义产出词元数量可相差数倍，仅统计数量无法反映智能真实价值，交易定价机制仍处在早期。三是“词元空转”现象凸显，大量智能体停留在局部优化，未能嵌入企业核心业务，词元消耗持续走高，但业务回报不及预期。

“词元经济最大挑战不是扩产能，而是建立价值评判的规则体系。”王鹏表示，当前不同平台词元计算、服务质量差异较大，同等词元数量产出效果却参差不齐，评价体系需要从“看数量”转向“看质量”。北京在“词元经济十条”中设置词元工厂分级指标，涵盖模型适配数量、吞吐速度、首字延迟、缓存命中率、电能利用效率，正是为了扭转片面比拼产量的导向。同时要完善流通交易机制，依托分发平台实现智能路由、统一结算，治理无效词元消耗。

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金融创新：

探索数据信用，筑牢信贷风控防线

“词元经济十条”提出创新算力、词元相关金融工具。当前中国银行、江苏银行等机构已经落地“算力贷”“词元贷”，将企业词元消耗、算力合约纳入授信评估，为轻资产AI企业开辟融资新路径。

招联首席经济学家、上海金融与发展实验室执行主任董希淼在接受中国经济时报记者采访时表示，传统信贷依靠固定资产、财务报表，而“词元贷”以词元消耗、算力合约、应收账款等动态经营数据为授信依据，风控逻辑实现从“看砖头”向“看数据、看能力”转变。词元调用数据能够直观反映AI企业业务活跃度，且具备可追溯特征，正在成为AI时代重要的业务计量单元。但配套的数据基建、风控模型、监管规则尚未成熟，创新背后潜藏多重风险：词元数据存在虚增操纵风险；单一依靠词元消耗容易误判企业偿债能力；AI行业技术迭代快，市场波动可能带来资产质量压力；同时还存在监管指引空白、企业经营数据泄露等隐患。

董希淼认为，“词元贷”暂不具备全国全面推广条件，适合在AI产业集聚区域试点。金融机构不能把词元消耗当作核心授信依据，只能作为补充参考，必须结合算力订单、应收账款、财务报表开展多维交叉核验，重点甄别创造真实价值的有效词元，待行业标准、监管体系完备后，再逐步扩大实践范围。

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市场预判：

B端先行迎来词元规模化浪潮

受访专家一致判断，词元消费第一波规模化增长将率先发生在B端，C端大规模爆发尚需等待技术迭代。

“关键在于有效词元的单位经济性，也就是每消耗单位词元创造的可衡量业务价值。”赵刚分析，C端场景中，免费版大模型基本覆盖日常需求，成熟付费商业模式还较少。而B端工业、科研智能体单次复杂任务可消耗百万至千万词元，消耗集中在方案设计、工艺优化等价值创造环节，投入产出可量化。B端需求稳定、回报可测算，将支撑词元经济完成从1到10的规模化；而C端多模态数字分身、具身智能带动的更大规模增长，还属于未来阶段。

王鹏介绍，我国生成式AI网民基数庞大，但企业付费意愿更强。有预测显示，全球智能体市场规模将从2025年的372亿美元增长至2030年的3122亿美元。词元供给扩容将从三方面赋能下游：通过批量生产压缩单位成本，降低中小企业使用门槛；分发平台统一接口，降低多模型开发对接成本；质量评测倒逼智能体提升任务完成率，推动应用普及。整体产业将走出一条“B端先行、C端扩散”的发展路径。

总 监 制丨杨玉洋车海刚

监 制丨陈 波 刘卫民

审 核丨周子勋编 辑丨陈姝含