这是1886年恩格斯在《资本论》第一卷英文版序言中对马克思政治经济学的科学革命意义的评价。后来的科学史学家托马斯·库恩也认同，“科学革命”指的就是“某些科学术语发生意义变革的事件”。2026年3月24日，Token的中文名被正式确定为“词元”。在140年后的今天，这一术语的正式提出，也代表着AI行业正在发生的重大变革：AI产业正从概念叙事走向实际落地，从技术探索迈入价值量化的新阶段。

　　3月24日，国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上明确把Token翻译为“词元”，并表示，Token“词元”不仅是智能时代的价值锚点，更是连接技术供给与商业需求的“结算单位”，为商业模式的落地提供了可量化的可能。

　　刘烈宏表示，日均Token调用量的大量增加，充分表明中国的人工智能发展进入快速增长阶段，应用场景在不断深化，从能对话到能决策执行的智能体，中国人工智能产业的竞争力显著增强，也标志着数据集的供给在大量增加，数据要素的价值在不断释放，数据要素赋能人工智能创新发展进入了良性互动的阶段。据介绍，下一步，国家数据局将以场景需求为牵引，加快推进先行先试工作，打造技术可行、实用便捷、质量保障的高质量数据集，实现供给的量质提升。

　　正如刘烈宏局长所言，“围绕Token的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速演进”，此次官方亲自下场在论坛上给出“词元”作为“价值锚点”和“结算单位”的定义，旨在表明中国正在建立自己的人工智能计量体系，为AI技术商业化、产业规模化发展筑牢基础。

　　国家数据局局长刘烈宏在2026年3月23日中国发展高层论坛2026年年会上，以及次日3月24日的国新办发布会上，公布了一组数据，直观展现了词元增长的惊人速度：

　　Ø 2026年3月：最新数据显示，日均Token调用量已超过140万亿。

　　从2024年初到2026年3月，两年多时间，增长了1400多倍。更值得注意的是，相比2025年底的100万亿，2026年3月的数据又增长了40%以上，增长势头持续强劲。

　　刘烈宏局长在发布会上还提到，截至2025年底，全国已建成的高质量数据集超过10万个，总体量超过890PB，相当于中国国家图书馆数字资源总量的310倍左右。词元的爆发式增长，正是AI从实验室走向生产线、进入规模化应用的直接证明。

　　词元的爆发式增长背后是AI技术的迭代与应用需求的升级，而衡量词元的核心维度，也早已融入AI产业的日常运营，主要体现在两个方面：一是排行榜上大模型调用量的核心评估标准，二是大模型厂商销售套餐的核心计费单位，二者共同构成了词元价值的量化体系。

　　词元的本质其实很朴素：人类语言在进入AI模型之前，必须先被拆解成计算机能够识别和处理的最小单位，这个单位就是词元。无论是用户的提问，还是AI生成的一段代码，最终都要被拆解成Token来完成运算。正因如此，Token调用量成为衡量AI模型活跃度和产业价值的关键指标，Token调用量越高，意味模型被用得越多，创造的实际价值越大，也越能反映AI产业的真实发展热度。

　　OpenRouter的周度统计显示，2026年3月16日到3月22日，全球AI大模型总调用量达到20.4万亿Token，环比增长20.7%；其中中国AI大模型周调用量为7.359万亿Token，较前一周上涨56.9%。平台中调用量前五的模型分别为

　　而词元调用量的爆发，核心驱动力在于AI全面进入Agent（智能体）阶段。回顾词元的增长历程，大致可分为三个阶段：2023年GPT推出带动词元的初始需求；2024年推理模型推动模型规模与上下文长度提升约10倍，对应Token消耗提升10倍；而2025年随着Agent模型落地，进入第三阶段。在这一阶段，Token的消耗不再是与对话量成线性的，而是遵循“任务复杂度执行时长”的指数级增长速度，模型规模与上下文进一步提升至100倍，Token消耗亦同步放大至100倍。

　　根据IDkaiyun体育全站 Kaiyun登录网页C预测数据，到2030年，全球企业活跃Agents年度Token消耗将从2025年的极低水平暴增至152,667 Peta Tokens，呈现爆发式增长。摩根大通则预测，中国的AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年间增长约370倍，AI产业的增长空间将持续释放。

　　国家数据局刘烈宏局长对token是“结算单位”的这一定位非常形象。在工厂，买电是按“度”交钱的；在AI的世界里，调用大模型的能力，就是按“Token”交钱的。每一次提问，都在消耗Token；AI的每一次回答，也在消耗Token。从这个角度说，Token就是AI世界的“计价单位”。这就是为什么OpenAI、DeepSeek、百度、阿里等等大厂，在公布大模型价格时，单位都是“每百万Token多少钱”。更值得关注的是，过去一年AI模型的价格大幅下降，自2022年底以来，用GPT-3.5等级模型的费用，从每百万token约20美元，跌到如今的0.07美元；来自a16z的分析也指出，LLM推理成本正以每年10倍的速度下降，加速AI在各行各业的普及落地。

　　综上，词元不仅是AI技术运行的底层单位，更成为观察AI行业热度、真实使用规模与商业价值的重要刻度。词元的增长，就是AI产业崛起的直接缩影。

　　对于企业和开发者而言，词元是AI应用成本的核心计量标准，几乎所有商用大模型都采用词元计费模式。一次完整的AI交互成本，由输入词元、输出词元两部分构成：输入词元即用户提问、指令所消耗的词元数量，输出词元即AI生成回答、代码、文案等内容所消耗的词元数量，两者相加的总词元数，乘以对应模型的词元单价，就是本次交互的实际成本。

　　这一计费模式，让AI的商业成本变得清晰可控，也推动了AI的规模化商业化。对于企业来说，选对适配场景的模型、优化提问方式以减少无效词元消耗，本质上就是在降低AI应用成本——比如通过精准指令减少冗余提问，可降低输入词元消耗；选择性价比更高的开源模型，可降低单位词元成本。而词元成本的持续下降，也让中小企业能够低成本接入AI技术，进一步扩大AI的应用范围，推动AI从大企业的“专属工具”成为全行业的“通用基础设施”。

　　每个AI模型都有一个核心性能指标，即一次性能处理的词元上限，这被称为“上下文窗口”。这个窗口的大小，直接决定了AI的“记忆力”，也决定了它能处理的任务复杂度：它关系到AI能否一次性读取长文档、能否在多轮对话中保持逻辑连贯、能否在复杂任务中不遗漏关键信息，是衡量AI模型能力的核心维度之一。

　　然而，我们对“词元”的理解并不能止步于这是一个术语，更要理解AI背后更为具体的运行方式。此前我们谈论AI，更多谈的是“概念”，比如参数、排名、融资规模。而现在，随着越来越多的AI模型、智能体投入真实使用，实现落地，我们开始更关心的是“实效”，比如模型调用的持续性、规模、成本、业绩变现等等。而“词元”，恰恰就在这些问题的交叉点上。在黄仁勋提出的AI产业“五层蛋糕”理论中，“词元”贯穿生产与消费的全链条。它关系到模型对语言的处理，产品成本结算方式，以及速度、上下文、任务复杂度这些对AI模型来讲至关重要的问题，它提醒我们：AI行业已经进入了更为现实的发展阶段，从“概念叙事”转向“业绩验证”。

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　　在AI产业链中，软件行业主要处于中游技术层和下游应用层，扮演着核心技术支撑和应用落地的关键角色。具体来看，软件行业在中游技术层主要提供AI框架、开发平台和算法模型，这些技术是AI应用开发的基础。在下游应用层，软件行业通过将AI技术与各行业结合，推动AI应用的落地。

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