日均500万亿词元背后：词元经济，不能只看调用量

导 读

智能体时代，词元正成为AI服务计价的基础单位。但能计量算力消耗，不等于能衡量真实价值；调用量暴涨，不代表任务成效提升。同样的词元数量，闲聊与药物研发价值天差地别。当AI从生成文字转向自主执行交易、生产等任务，我们需要搭建分级授权、全程留痕、成效评估、责任共担的全任务治理体系，打通资源账、效能账、责任账，让智能体既能办事，又能办妥事。

随着智能体推动人工智能从生成内容走向执行任务，词元逐渐成为智能服务的计量和结算基础。但调用量可计量，不等于价值创造可确认，更不等于责任边界清晰。发展词元经济，亟须形成事前分级授权、事中全程留痕、事后按效评价的制度闭环，推动计量、定价、治理由单次调用延伸至任务全过程。这样既能抑制低效调用和无效算力消耗，又能为智能体进入生产、交易和公共服务核心流程夯实信任基础，使治理能力转化为智能经济规模化发展的竞争优势。

词元是大模型处理信息的基本单位，围绕其调用、分发、计价和结算形成的词元经济，为衡量人工智能服务的资源消耗和交易成本提供了新尺度。截至2026年6月，我国日均词元调用量已突破500万亿，呈现爆发式增长态势。但必须看到，可计量只是市场形成的起点，而不是价值判断的终点。词元能够回答“用了多少”，却不能单独回答“办成了什么”“产生了多大效益”“出了问题由谁负责”。同样数量的词元，用于闲聊与用于药物研发、工业质检，价值显然不同。完成同一项任务，调用更多词元也未必意味着质量更高，反而可能导致重复检索、无效推理或流程设计低效等结果。如果把词元调用量简单等同于智能经济产出，容易形成“重规模、轻效能”的评价偏差，甚至诱导模型冗长输出、重复调用，增加算力和能源消耗。因此，词元更适合作为资源核算和服务计价的基础单位，完整任务则应成为价值确认、风险评估和责任追溯的重要单元。前者使智能服务“算得清成本”，后者使智能应用“验得出成效、找得到责任”。

从调用计量走向任务治理，不是给创新增加额外负担，而是为规模化应用提供制度基础。现实中，不少企业愿意让人工智能写文案、查资料，却对其接触核心数据、执行交易、控制设备保持谨慎，关键顾虑并非模型不会“说”，而是智能体能否在授权范围内可靠地“做”。如果权限边界模糊、过程无法复盘、结果难以验收、责任无从追溯，智能体就很难进入高价值业务流程。反之，治理规则越清晰，交易预期越稳定，企业就越敢于开放场景、投入数据和重组流程。人工智能作为“新新三样”产业之一走向全球，比拼的不只是模型性能和词元价格，还包括可信交付、规则适配和持续服务能力。

当前，词元经济的计量方式与智能体的运行方式之间还存在不完全适配的问题。例如，虽然按调用量计费能够反映部分算力成本，却难以反映任务成功率、人工干预程度和实际收益，低效调用甚至可能带来更高账面收入。一次性、笼统化授权难以覆盖智能体连续执行任务中的动态风险，同一智能体在不同数据、工具和场景中需要不同权限。此外，智能体任务通常涉及数据供给、模型开发、应用部署、平台运营、用户使用等多个环节，仅凭输出结果很难还原风险来源。破解这些问题，需要围绕完整任务重构计量、授权、记录和责任机制。

一是以风险分级校准授权边界。按照智能体应用场景和潜在影响，细化仅限用户本人决策、需经用户授权决策和可由智能体自主决策的事项范围。对信息检索、日常办公等低风险任务，可在明确边界后提高自动化程度；对支付交易、生产控制、医疗辅助、公共决策等高风险任务，应设置人工确认、额度限制、工具白名单和紧急中止机制。授权应当具体、限时、可撤回，避免以一次同意替代全过程控制。

二是以全过程记录增强行为可追溯性。以任务为线索，依法依规记录数据来源、模型版本、工具调用、关键决策、人工干预、结果反馈和纠偏情况，使智能体服务既有资源消耗记录，也有行为过程记录。记录并非数据留存越多越好，而应落实最小必要、分类分级和安全保护要求，防止个人信息和商业秘密泄露。推动不同模型、平台和工具形成可衔接的日志规范，发展异常行为检测、第三方评测和持续审计，使风险能够被及时发现、干预和复盘。

三是以实际成效优化计量定价和政策评价。词元调用量可用于核算基础成本，但不宜成为评价人工智能发展水平的单一指标。可在政府采购、企业服务合同和应用示范中，综合考察人工智能的任务完成率、结果准确性、人工接管率、时间与成本节约、风险损失以及单位任务能耗，将部分服务费用与实际成效挂钩。财政支持和场景开放也应更加注重人工智能是否进入核心流程、是否带来全要素生产率提升、是否降低中小企业使用成本，引导市场从追求调用规模转向提高有效供给。

四是以责任分担稳定创新预期。根据功能定位、风险控制能力和实际获益，明确不同主体责任。开发者应对模型和安全设计承担相应责任，部署者应对场景选择、权限配置和运行监测负责，平台及工具提供方应保障接口和供应链安全，使用者也不能以智能体自动执行为由规避违法违规责任。可依托应用试点、技术验证环境开展分级测试，健全问题产品召回、责任保险等机制，并积极参与智能体互联、可信认证和行为追溯国际标准制定，把安全治理能力转化为国际市场信任。

词元使人工智能服务能够被细致计量，但真正创造价值的不是词元数量本身，而是人工智能能否以可控成本顺利完成任务。推动词元经济从可计量走向可治理，实质是把“资源账”“效能账”和“责任账”贯通起来，让每一次调用有边界、每一个过程可验证、每一项结果能评价。只有这样，才能使智能体既“能办事”又“办妥事”，在发展和治理相统一中塑造智能经济发展新优势。

作者系浙江省社会主义学院讲师；浙江省社会主义学院教授

原标题： 让词元经济从可计量走向可治理

来源 ： 中国社会科学报

责任编辑： 王禧玉

新媒体编辑：程可心

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