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来源：数据资产前沿
2026年4月 ，中国数字经济正处于一个新旧动能转换的关键窗口期 。
这一年被国家数据局定性为 “数据要素价值释放年” ，也是 “十五五 ”规划的开局之年 。
4月29日，福州第九届数字中国建设峰会开幕 ，国家发展改革委党组成员 、国家数据局党组书记 、局长刘烈宏发表开场致辞。
这一份致辞并不长 ，但数据极密 。
里面最值得反复琢磨的信号是：中国数据处理的底层逻辑显然正在从大范围传输传统文件，转向更精细、更精准的计量智能——也就是“词元 ”（Token）经济 。
刘烈宏在致辞中正式披露：2025年全国日均词元调用量从年初超过1万亿增长至年末的100万亿；到2026年3月 ，这一数字已进一步提升至140万亿。
这不仅是一个技术名词的迭代 。对关注数字中国与人工智能经济形态的人来说 ，这背后是中国整个数字基建与商业模型迎接新阶段的“系统性深潜” 。
第一信号：
数据生产方式的巨变
刘烈宏开篇便展示了一组极其重磅的“家底 ”数据：2025年，全国数据生产总量达 52.26泽字节（ZB），比上年增长近 11.2ZB ，同比增幅高达 27.28%。
过去几十年 ，数据产出的绝对大头始终是物联感知数据与人工输入数据。
但转机来了——2025年，首次出现了“AI生产的数据超越传统数据采集 ”的历史拐点 。系统软件与人工智能等新兴生产要素产生的数据量高达 26.92ZB ，占比突破一半 。
同时 ，在峰会“高质量数据集”主题交流活动上，刘烈宏公布了另一项关键建设成果：截至2026年3月底 ，全国已建成的高质量数据集已超过11.6万个 ，体量达到960PB以上。
960PB是什么概念？大约相当于中国国家图书馆数字资源总量的336倍 。
当前人工智能的大模型竞赛，说到底比拼的不仅仅是核心算力的浮点运算数 ，更关键的是优质语料与高质量行业数据的稀缺性 。
第二信号：
推理不再是“单相思 ”
在发言中 ，刘烈宏局长重点提到了第二个极为敏感的趋势交割。
过去几年，提到大模型 、人工智能产业 ，外界的刻板印象多数还停留在“训练烧钱 ” 。
但在2025年 ，“拐点”发生了：
全年用于人工智能训练和推理的数据总量为199.48艾字节（EB），同比增长42.86%；其中 “推理 ”数据量首次超过“训练 ”数据量，达到 101.34EB 。
刘烈宏对此的判断非常明确：这标志着人工智能进入 “训练与推理并重 、应用驱动迭代” 的新阶段。
企业不再单纯地为“培养出一款大模型”而无限花钱 ，而是每天都在实际使用模型、在真实的消费和生产场景中不断通过用户高频次的交互“反向验证 ” 。
比如 ，在能源、交通与汽车行业大规模落地可信数据空间的现实助推下，AI智能体的成本与效能正在快速靠近商用的最舒适区 。
换句话说：干得多 、用得多 ，比单纯训练得已经更为重要。
第三信号：“词元（Token） ”
有巨大的价值蓝海
几天前 ，4月25日，国家数据局发布了《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》 ，首次在国家政策层面正式提出“探索词元交易”这一新型数据交易模式 。
而刘烈宏在峰会上直接点出了一句分量很重的话：
“词元绘就数据要素价值释放新图景 。 ”
他的完整判断是：词元是大模型处理信息的最小单元 ，使智能服务变得可计量 、可定价、可交易；词元作为数据 、模型 、算力的综合体现，反映了智能经济的活跃程度。
如何理解这一变化？可以用数据来说话：
“2025年全国日均词?
