IT之家3月20日消息，Token 作為定義 AI 時(shí)代的核心度量單位，在英偉達(dá) GTC 2026大會(huì)上，英偉達(dá) CEO 黃仁勛提到了超過70次 Token。

然而，Token 這一 AI 時(shí)代的熱詞目前還沒有一個(gè)統(tǒng)一的中文名稱。

對(duì)此，騰訊研究院3月18日發(fā)表了一篇清華大學(xué)可持續(xù)社會(huì)價(jià)值研究院院長(zhǎng)楊斌的文章，楊斌提議將 Token 的 AI 領(lǐng)域?qū)僦形拿麨椤?strong>模元”，用以區(qū)別于區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡(luò)安全等其他場(chǎng)景中的 Token 譯名。

Token 是定義 AI 時(shí)代的核心度量單位

楊斌表示，AI 大模型領(lǐng)域的 Token 也曾有過多種中文譯名，但推敲下來(lái)，發(fā)現(xiàn)都無(wú)法匹配 AI 大模型、智能體時(shí)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(chǎng)景，無(wú)法適配多模態(tài)、物理 AI 的應(yīng)用形態(tài)；
• 語(yǔ)元”囿于語(yǔ)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(yǔ)義，忽略了 token 純特征、結(jié)構(gòu)化處理的屬性；
• 托肯”等單純音譯，徒有其音、缺乏實(shí)義，普遍接受度低，還會(huì)加重非專業(yè)人群的理解負(fù)擔(dān)。

楊斌稱，他斟酌再三提出的“模元”這個(gè)譯法，是專為 AI 時(shí)代量身定制的意譯。“?！敝敝复竽Ｐ?、多模態(tài)，錨定 AI 場(chǎng)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。

楊斌表示，這一譯法具備三大不可替代的優(yōu)勢(shì)：

• 一是對(duì)大眾友好，對(duì)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(wú)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(duì)產(chǎn)業(yè)實(shí)用，對(duì)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(duì)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(duì)未來(lái)兼容，對(duì)未來(lái)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(chǎng)景，具備穿越技術(shù)周期的延展性。

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