當(dāng)技術(shù)術(shù)語從專業(yè)圈層走向產(chǎn)業(yè)核心，命名就不再是單純的翻譯問題，而是關(guān)乎認(rèn)知效率與產(chǎn)業(yè)共識的戰(zhàn)略選擇。清華大學(xué)楊斌教授以“模元”對譯token，既承接“字節(jié)”以來的度量傳統(tǒng)，又精準(zhǔn)錨定大模型時代的價值單元。語言是思維的載體，也是商業(yè)實(shí)踐的催化劑。“模元”若能成為共識，或?qū)⒅χ袊鳤I更順暢地完成從技術(shù)語言向經(jīng)濟(jì)語言的跨越。

2026年英偉達(dá)GTC大會上，黃仁勛近兩小時的主題演講，全程圍繞AI推理時代的產(chǎn)業(yè)重構(gòu)展開，堪稱 AI 推理時代的產(chǎn)業(yè)宣言。從硬件架構(gòu)革新、數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)型為模元（token）工廠，到萬億級AI基建藍(lán)圖、企業(yè)經(jīng)營邏輯，再到智能體與物理世界AI的未來，token這個詞累計(jì)出現(xiàn)超過70次，成為串聯(lián)整場演講的錨點(diǎn)和主線。

針對這一定義AI時代的核心度量單位，我在2026年初提議過token的AI領(lǐng)域?qū)僦形淖g名——模元，用以區(qū)別于區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡(luò)安全等其他場景中的token譯名。這次在線上越聽黃仁勛的這場演講越讓我感到這事兒有點(diǎn)兒急迫，“模元”作為token中文譯名的推廣，真的是越來越重要、越必要。為什么？因?yàn)槟Ｔ?/strong>token）不止是黃仁勛演講中的高頻錨點(diǎn)，更是思考和重構(gòu)AI經(jīng)濟(jì)邏輯、推動AI在中國走向千行百業(yè)的關(guān)鍵基石；而一個精準(zhǔn)適配、好懂易傳播的中文譯名——模元，正是AI從專業(yè)圈層走向全民“眾技”的關(guān)鍵紐帶。

黃仁勛在演講中正式提出“模元（token）工廠經(jīng)濟(jì)學(xué)”，宣告?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)中心已告別文件存儲的舊定位，全面轉(zhuǎn)型為生產(chǎn)模元（token）的智能工廠。固定功耗下的模元（token）每秒吞吐量、單位模元成本，直接決定AI企業(yè)的營收能力與核心競爭力，模元（token）已然成為AI時代的新大宗商品與基礎(chǔ)度量衡。他的這一論斷，絕非技術(shù)圈層的自說自話，而是揭示了AI產(chǎn)業(yè)的底層邏輯：模元（token）是AI時代的核心經(jīng)濟(jì)標(biāo)尺，兼具著信息單位、算力單位、貨幣單位三重屬性，是AI思考的最小單元，也是算力消耗核算基準(zhǔn)和智能服務(wù)價值度量。于此之上，全球AI產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行規(guī)則正在被重塑。

前一階段公布的數(shù)據(jù)表明，全球大模型日均模元（token）消耗已達(dá)30萬億級別，中國模型調(diào)用量首次超越美國，占到全球60%以上。小到一次AI問答，大到電影級視頻制作，更大到企業(yè)級模型訓(xùn)練，都以模元（token）計(jì)量，這使其超越一般技術(shù)參數(shù)，成為智能經(jīng)濟(jì)規(guī)模與活力的核心指標(biāo)，也讓模元的中文定名，從可以慢慢來的學(xué)術(shù)探討變成了實(shí)踐中的急迫需要。

換句話說，當(dāng)一個核心且被高頻使用的技術(shù)名詞成為萬億級產(chǎn)業(yè)的核心標(biāo)尺，其中文定名便不再是無關(guān)緊要的細(xì)節(jié)，而是關(guān)乎產(chǎn)業(yè)共識形成、技術(shù)普惠落地、公眾認(rèn)知普及的剛需。

因?yàn)楦鞣N可以理解的原因，當(dāng)前AI行業(yè)的技術(shù)專家、企業(yè)高管與投資人，普遍直接使用英文詞“token”進(jìn)行交流，播客、訪談、講座中，幾乎沒有統(tǒng)一的中文表述。這倒真不是英文水平高低的問題，即便英文基礎(chǔ)良好，如果不怎么懂AI，也難以精準(zhǔn)理解token的核心要義，就算翻開字典也是一頭霧水；對于未接受AI專業(yè)訓(xùn)練、不熟悉英文技術(shù)術(shù)語的普通大眾與傳統(tǒng)行業(yè)從業(yè)者而言，生硬插入的英文名詞更會帶來強(qiáng)烈的距離感與認(rèn)知隔閡。情況是這么個情況，卻并不是就該一直這么下去。我們每個人都期待AI真正融入中國千行百業(yè)、走進(jìn)普通人的工作與生活，這就倒逼著我們，必須為這個核心概念，定一個通俗易懂、精嚴(yán)謹(jǐn)準(zhǔn)、適配未來的中文譯名。

從詞源脈絡(luò)來看，token源自古英語tāc(e)n，本義為“標(biāo)志、符號、證明”，核心是“可被識別、承載特定信息或功能的基本單元”。歷經(jīng)中世紀(jì)商業(yè)代幣、網(wǎng)絡(luò)安全令牌、語言學(xué)“詞例”的演變，進(jìn)入AI大模型時代，token完成了決定性躍遷——從語言學(xué)碎片化單元，升級為AI模型可計(jì)算、可處理的最小通用單元，正式取代計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)時代的“字節(jié)”，成為AI時代的基礎(chǔ)度量衡。

比較一下：字節(jié)是計(jì)算機(jī)物理層面的存儲單位，計(jì)量機(jī)械均勻、與語義無關(guān)，僅記錄數(shù)據(jù)的物理體積；而模元是智能邏輯單元，承載文本、圖像、音頻、視頻等全模態(tài)信息，關(guān)聯(lián)模型理解、推理計(jì)算、算力消耗與價值創(chuàng)造。這一本質(zhì)區(qū)別，正是計(jì)算文明從“數(shù)據(jù)處理”走向“智能涌現(xiàn)”的核心標(biāo)志，也讓模元（token）成為貫穿黃仁勛2026GTC演講的核心主線。

在我提出“模元”這個譯法之前，AI大模型領(lǐng)域的token也曾有過多種中文譯名，但推敲下來，發(fā)現(xiàn)都無法匹配AI大模型、智能體時代的核心內(nèi)涵，難以打破大眾的認(rèn)知壁壘。比如，“詞元”被“詞”字鎖死在文本場景，無法適配多模態(tài)、物理AI的應(yīng)用形態(tài)；“語元”囿于語言范疇，窄化了token作為模型通用處理單元的本質(zhì)；“義節(jié)”過度聚焦語義，忽略了token純特征、結(jié)構(gòu)化處理的屬性；而“托肯”“屯”等單純音譯，徒有其音、缺乏實(shí)義，普遍接受度低，還會加重非專業(yè)人群的理解負(fù)擔(dān)。這些譯名要么局限于單一領(lǐng)域，要么缺乏度量衡的嚴(yán)謹(jǐn)性，確實(shí)無法承載token作為AI產(chǎn)業(yè)核心錨點(diǎn)的價值。

我斟酌再三提出的“模元”這個譯法，是專為AI時代量身定制的意譯?！澳！敝敝复竽Ｐ?、多模態(tài)，錨定AI場景的核心屬性；“元”代表最小基本單元，承續(xù)“字節(jié)”這類中文經(jīng)典度量單位的命名邏輯，簡潔直白、通俗易懂。這一譯法具備三大不可替代的優(yōu)勢：一是對大眾友好，對中文世界的非專業(yè)受眾而言，“模元”沒有英文token的距離感，無需專業(yè)背景就能感知這是AI世界的基礎(chǔ)計(jì)量單位；二是對產(chǎn)業(yè)實(shí)用，對產(chǎn)業(yè)界而言，“模元消耗量”“模元效率”“模元成本”“模元預(yù)算”等概念，能直接對應(yīng)AI產(chǎn)業(yè)核心指標(biāo)，讓“模元工廠經(jīng)濟(jì)學(xué)”走出專業(yè)圈層，被更多人理解；三是對未來兼容，對未來發(fā)展而言，模元不局限于當(dāng)下的文本推理，更適配智能體、多模態(tài)融合、物理世界AI等全場景，具備穿越技術(shù)周期的延展性。

如果試著將GTC大會上，黃仁勛演講中的“token工廠”改為“模元工廠”，“單位token成本”改為“單位模元成本”，原本晦澀破碎的產(chǎn)業(yè)邏輯表達(dá)會立刻變得順暢且清晰易懂：從業(yè)者明白模元是AI生產(chǎn)的基礎(chǔ)原料；投資者理解模元效率是企業(yè)降本增效的關(guān)鍵；普通大眾懂得，“模元”就是AI時代的“字節(jié)”，是走進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)的入門鑰匙。技術(shù)的真正價值，在于從專業(yè)重器走向全民眾技，而朗朗上口、易于傳播的中文譯名，正是AI普及的必要一步。

我反復(fù)闡釋“模元”這個譯法的初衷，并不是糾結(jié)較真、咬文嚼字，有點(diǎn)兒執(zhí)意想請大家把“模元”作為慣用詞統(tǒng)一起來，真是想為中國AI高普及率搭建必要的語言橋梁，打破專業(yè)與大眾之間的認(rèn)知壁壘，讓AI核心詞匯更易讀易懂，讓傳統(tǒng)行業(yè)出身的人在認(rèn)知和把握AI本質(zhì)的路上，不用先越過什么語言門檻就能徑直探索AI時代的基本規(guī)律，促進(jìn)AI這個進(jìn)行時很強(qiáng)的科技在中國走向千行百業(yè)、走向全民普惠。

按照荀子有言“名無固宜，約之以命”，所謂約定俗成，再合理的“名”，沒人用、形不成共識也是白費(fèi)。期待大家在學(xué)術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)分析、政策討論與媒體報道中，有意識地采納并使用“模元”這一譯法，共同推動這個有根（詞源清晰）、有義（內(nèi)涵準(zhǔn)確）、有未來（延伸性強(qiáng)）的詞匯，成為理解、參與和擁抱AI時代的日常用語。

AI 時代的模元經(jīng)濟(jì)，正加速演進(jìn)大變局，卻也還只是開局。期待不論產(chǎn)業(yè)還是社會，專業(yè)抑或日常，以“模元”為計(jì)量，向智能而涌現(xiàn)。

楊斌｜文

楊斌是清華大學(xué)校務(wù)委員會副主任，經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、領(lǐng)導(dǎo)力研究中心主任，清華大學(xué)可持續(xù)社會價值研究院院長。曾任清華大學(xué)副校長、教務(wù)長、研究生院院長等職。楊斌教授主要研究方向?yàn)榻M織行為與領(lǐng)導(dǎo)力、企業(yè)倫理與社會責(zé)任、高等教育管理等；著有《企業(yè)猝死》《戰(zhàn)略節(jié)奏》《在明明德》等，譯有《大學(xué)的窘境與革新》《變革正道》《管理者而非MBA》等；開發(fā)并主講《批判性思維與道德推理》《領(lǐng)導(dǎo)力與組織變革》《管理思維》等多門清華大學(xué)精品課程。

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