編者按：日均詞元調用量超過140萬億，這是一個什么樣的概念？大家為何如此重視新生的詞元概念？近日，中國人民大學重陽金融研究院副研究員丁壯接受央視財經 的連線訪談，就AI“詞元經濟”及其下一步發(fā)展進行解讀?，F(xiàn)將采訪全文發(fā)布如下： （全文約3500字，預計閱讀時間9分鐘）

主持人：詞元調用量的井噴意味著什么？丁壯先生你好。首先請給大家來簡單介紹一下，日均詞元調用量超過140萬億，這是一個什么樣的概念？以及大家為何如此重視新生的詞元概念？

丁壯：所謂詞元，其實就是我們AI大模型處理信息的最小的單元，如同家里用電要用“度”來計算一樣，現(xiàn)在AI處理信息就要計算詞元。因此我們每次向AI提問，讓它生成圖片或者平時寫代碼，背后都是在調用這些詞元。日均140萬億詞元調用量，我可以打一個比方，例如每個漢字背后對應1.5到2個詞元，這140萬億的詞元相當于我們每天通過AI處理和生成的文字總量，可以比人類有史以來所有印刷書籍的文字總和多出好幾個數量級。從我們目前140萬億數量級的日均調用量來看，可以說AI已經真正走進生產生活，成為類似電力網絡的基礎設施。

所以大家重視詞元這個概念，其核心在于詞元能夠讓AI更可量化，讓AI能夠可計量。過去我們談論人工智能時，更多是關注算法的先進性和算力的強大，這些內容過于技術化，與商業(yè)相距甚遠。然而詞元的出現(xiàn)使AI變得像電一樣，電的計量單位是度，水的計量單位是升，這樣的計量標準。有了詞元，AI就可以像水電一樣被定價、交易和管理。目前我們圍繞詞元展開調用、分發(fā)和結算，詞元經濟也在逐步形成。因此AI產業(yè)真正可變現(xiàn)、可規(guī)模化的路徑正在變得清晰。

主持人：詞元作為大模型處理信息的最小單元，正在從專業(yè)術語走向大眾日常，普通用戶應該如何理解詞元與AI服務定價的關系？這會如何影響使用習慣？

丁壯：詞元計費其實就是用多少就付多少，也就是一種商業(yè)邏輯的變革。我們可以這么理解，過去上網都是按照流量付費，例如用了多少GB，我們使用網絡服務可能包月包年，無論用多用少都是價格。但是未來我們使用AI的話，很可能就是用詞元來付費，例如一個復雜問題，AI回答可能消耗1萬個詞元，在一些簡單的初級查詢中可能只消耗幾百個，按量計費。因此，正如我剛才提到的，AI服務會像水電一樣可計量、可管理。

對于普通用戶來說，這種使用習慣可能有三個明顯特征，第一個是詞元效率，即如何用更少的資源問題來提出更精準的問題。例如我們在編輯短信或者發(fā)微信時會精煉語言。第二，可能會出現(xiàn)詞元套餐，例如我們目前使用的流量和電力服務商，套餐包含多少資源以及如何計費等。第三，最重要的是普通用戶更愿意為高質量低詞元消耗的智能體買單。從產業(yè)角度分析，詞元使用習慣和定價機制會倒逼企業(yè)模型優(yōu)化。因此架構創(chuàng)新對整個行業(yè)都是好事。

主持人：各種智能體現(xiàn)在快速發(fā)展帶動詞元消耗激增，圍繞詞元調用分發(fā)和結算，有哪些主體參與其中？

丁壯：其實這也是當前我們AI智能體產業(yè)鏈的一個核心。詞元調用分發(fā)與結算實際上是一個完整的詞元經濟生態(tài)圈。主要參與者有以下幾類：

第一類是算力基礎設施供應商，主要提供GPU、服務器、超節(jié)點等硬基座。第二類是大模型廠商，例如Deepseek、智譜、月之暗面等，他們提供訓練模型的基礎能力，通過AI服務收費。第三類是算力服務商，例如我們現(xiàn)在的三大運營商，他們提供底層的計算和網絡，進行詞元的分發(fā)和結算。第四類是我們接觸最多的應用開發(fā)商和智能體開發(fā)者。例如最近熱門的龍蝦智能體，在執(zhí)行任務時需要頻繁調用大模型，資源消耗是普通模型的上百倍甚至數百倍，但它帶來的價值也更大。

主持人：那么您對相關變遷路徑有何觀察？可以通過哪些指標監(jiān)測應用深化的節(jié)奏和方向？

丁壯：在變現(xiàn)路徑上，我認為最值得關注的是詞元經濟中的詞元經營服務。例如我們現(xiàn)在的三大運營商，他們已經為企業(yè)量身定制開發(fā)了許多智能體，帶動年消耗數萬億詞元。這表明未來我們銷售的不僅僅是算力，而是詞元解決方案，能夠幫助企業(yè)將AI能力嵌入到自身的整個業(yè)務體和流程中，按照實際調用詞元進行收費。

關于監(jiān)測AI應用深化的指標，我建議以下幾點為主。首先我們可以關注行業(yè)詞元的密度，即每個行業(yè)單位產值所消耗的詞元量。通過這些數據我們可以看出AI在各行各業(yè)中的滲透深度。第二個是智能體的滲透率，即目前企業(yè)中使用智能體崗位的比例。第三個是詞元的復用率，即高質量詞元在不同商業(yè)場景中被重復使用的次數。我希望通過這三類數據，可以清晰地反映AI技術從技術走向產業(yè)的節(jié)奏以及未來的發(fā)展前景。

主持人：詞元已經成為可計量、可定價、可交易的結算單位，您認為相關的交易機制交易平臺的設計要抓好哪些重點？

丁壯：交易機制與平臺設計確實關系到詞元經濟健康起步的發(fā)展。我認為重點要抓好三個方面，第一個是所有權問題，也就是確權問題，即數據究竟歸誰所售賣。國家數據局已經明確提出要推動加快建立全國統(tǒng)一的數據產權登記制度，明確數據的持有權、使用權和經營權可以分開配置。只有這樣，數據持有者才敢把數據拿出來流通，無需擔心賣虧或者權益受損。

第二個重點問題是定價，即詞元如何定價才合理。我認為未來需要建立更加市場化的定價機制，讓供需關系決定價格。第三個重點是建立透明可審計的詞元計量標準，如同我們之前提到的電表需要遵循國家標準，詞元未來的定義計量方式必須統(tǒng)一，避免各平臺自說自話。我認為這可能需要未來國家數據局牽頭，并聯(lián)合產業(yè)界制定相關規(guī)范。

主持人：隨著詞元調用量的增加，對算力算法和電力提出了更高要求。有觀點認為算力產業(yè)的核心創(chuàng)新將圍繞有效詞元成本下降展開，未來可能要圍繞哪些重點進行協(xié)同優(yōu)化？

丁壯：我認為協(xié)同優(yōu)化需要關注三個重點。首先從整個產業(yè)鏈來看，在算力端，我們需要從過去的拼硬件轉向整個算力系統(tǒng)性的協(xié)同優(yōu)化。過去大家都是拼GPU，現(xiàn)在可能要比誰的單位算力產出的詞元多，因此不能只關注單顆芯片的性能。我們現(xiàn)在所開發(fā)的一些超節(jié)點的技術，能夠將幾十甚至上百顆GPU整合成一個計算單元，實現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化。

第二點是在算法方面，我認為我們的模型在壓縮、量化和蒸餾等方面的技術需要跟進。同樣一個任務能否用更少的詞元完成，需要算法創(chuàng)新。

第三點是在電力領域，綠色算力是我們發(fā)展的必然選擇。雖然詞元消耗本質上是電力消耗，但是我們可以推動數據中心更多地使用綠電探索電力協(xié)同調度，例如在風光資源豐富時，調度更多推理任務，使用綠電直供、三電協(xié)同等，這些都是重點方向。

主持人：從政策層面我們應該如何去具體引導，又會給相關的哪些產業(yè)帶來邏輯上的改變？

丁壯：一方面可以推動我們已經在進行的東數西算工程進一步深化。例如，我們可以將算力中心建立在風光電富集的區(qū)域，實現(xiàn)綠電直供就地消納，新疆、青海、甘肅、內蒙等三北地區(qū)具有得天獨厚的電力優(yōu)勢。

第二，我認為可以建立算力與電力協(xié)同的機制。例如數據中心可以參與電力需求側管理，在用電低谷時多計算，高峰時少計算，這樣既節(jié)省資金又減少碳排放。

最后一個方面，我認為可以在政策上結合我們現(xiàn)在做得較好的算力券或者資源補貼等創(chuàng)新政策，降低中小企業(yè)使用詞元應用AI的門檻。這樣可以從政策上引導形成算力高質量供給，推出高效詞元產出，同時在企業(yè)產業(yè)應用方面產出高價值應用，構成良性循環(huán)。

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中國人民大學重陽金融研究院（人大重陽）成立于2013年1月19日，是重陽投資向中國人民大學捐贈并設立教育基金運營的主要資助項目。

作為中國特色新型智庫，人大重陽聘請了全球數十位前政要、銀行家、知名學者為高級研究員，旨在關注現(xiàn)實、建言國家、服務人民。目前，人大重陽下設7個部門、運營管理4個中心(生態(tài)金融研究中心、全球治理研究中心、中美人文交流研究中心、中俄人文交流研究中心)。近年來，人大重陽在金融發(fā)展、全球治理、大國關系、宏觀政策等研究領域在國內外均具有較高認可度。

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