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2
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2026年初 ，一组数据引发全球AI产业领域热烈讨论。全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter显示，2月9日至15日这一周
，中国大模型词元（token）调用量达到4.12万亿，历史上首次超过同期美国模型的2.94万亿；此后连续多周保持领先 ，3月中下旬已突破7.3万亿
，全球调用量前五的模型中，四席来自中国
。

举这组数据 ，并不为了比较“谁多谁少 ”。它所标记的
，是人工智能产业基本计量单位的一次悄然革命——词元，正在成为智能时代的“千瓦时
” 。模型
、算力、数据 、应用
、产业、治理这6个维度的内涵 ，都因这一计量单位的确立而被深刻重塑
。理解2026年的人工智能
，必须从理解词元开始。

一个计量单位带来的六重重构

工业革命的计量单位是“千瓦时”，能量第一次可被精确计量 、定价
、跨域输送；信息革命的计量单位是“比特 ”与“流量” ，信息第一次可被打包、传输 、计费；智能革命的计量单位是“词元
”
，“智能”第一次可被切分
、计量、定价 、交易 。

词元概念的普及和其调用量的快速增长，正逐步推动“智能 ”走向工业化、市场化
、可流通化
。

模型方面：从“训练即资产
”到“推理即生产”。大模型的经济价值正从一次性训练成本 ，向长期推理产出迁移 。模型厂商已不再单纯“卖能力 ”，而是直接“卖词元
”——按百万词元输入、输出分档定价
，已成为全球行业惯例
。模型的资产属性，正从“权重文件”转向“持续产出词元的能力 ”。

算力方面：从“训练算力
”到“推理算力” 。训练算力是脉冲式 、集中式的 ，推理算力是持续性
、分布式的
，对延迟、能效与地理分布提出全新要求
。“云—边—端 ”三级算力协同 、推理专用芯片
、硅光互联与算力网络，正在成为基础设施的新重心。摩根大通预测 ，中国推理词元消耗量到2030年将较2025年增长2个数量级以上 。

数据方面：从“原始数据
”到“词元化语料”。原煤需被加工成符合规格的标准燃料才能入炉发电；数据进入大模型
，同样需要清洗、标注与词元化
。在自动驾驶 、机器人训练
、科学发现等长尾场景中，仿真生成的合成数据已实现规模化应用。数据要素市场建设也进入实质阶段 ，“可训练性 ”与“词元产出密度”——而非单纯的数据规模——正在成为数据资产定价的新标尺 。这一转变意义深远：数据的价值评估
，开始与其在词元生产链条中的实际贡献挂钩，数据要素市场化配置由此获得了更扎实的经济学基础
。

应用方面：从“功能交付
”到“词元消费”。传统软件按席位、按功能收费；今天的应用按词元调用量与业务结果计费 。智能体正在成为词元的主要消费者 ，一次复杂任务可能消耗数十万乃至上百万词元
。“智能体即服务 ”市场快速扩张
，按效果计费的商业模式在客服 、营销
、合规、编程等场景规模化落地。应用的本质，从“交付功能
”转向“消费智能” 。

产业方面：从“软件产业链 ”到“词元产业链
”
。围绕词元的生产（模型与算力） 、输配（推理网络、API
、智能体协议）、消费（应用与智能体） 、计量（评测基准
、审计与可信验证） ，一条全新的产业链正在成型。模型层、推理服务层 、智能体中间件层
、行业应用层之间的边界日趋清晰，行业专用智能体成为投资主流
，模型厂商、云厂商 、芯片厂商
、绿电运营商、内容分发网络厂商共同构成词元产业链的协同生态 。中国信通院数据显示，2026年国产AI核心产业规模有望突破1.2万亿元 ，全产业链协同效应正在显现
。

治理方面：从“算法治理”到“词元全链路治理 ”。人工智能产业发展到今天
，治理对象正从“算法与代码
”扩展到词元的生产 、流通
、消费与跨境全链路：词元可追溯、合成内容标识 、跨境词元流动、算力与能耗约束
、可信评测与基准——一系列新命题都呼唤新的治理工具与规则 。2026年或将成为全球AI治理规则集中落地?