词元产业链建设，既要激发地方探索活力，又要防止碎片化内卷；数据作为源头底座，既要做强自身环节能力，更要服务整个产业链系统协同。只有上下游、各地区协同发力，才能够构建高效健康的词元产业生态，让词元经济真正成为我国智能经济高质量发展的坚实底座。

　　刘晨曦

　　我国词元经济迎来政策密集落地期。截至目前，已有广东、内蒙古、北京、扬州等多个省区市及地区出台词元经济专项政策，从不同维度展开制度探索。

　　广东率先出台全国首个省级词元经济专项政策，构建“数据供给、基础设施、交易体系、经营主体、跨境出海、发展环境”六大完整链条，目标是打造全国词元供给高地、智能应用标杆、词元出海枢纽；北京亦庄紧随其后发布“词元十条”，围绕词元生产工厂、分发中台、场景消费三大环节，配套算力券、数据券、模型券形成全周期扶持体系；江苏扬州则推出省内首个token券专项政策，搭建“算力券+数据券+Token券”三位一体扶持工具，以普惠财政工具降低企业调用词元开展智能体研发的综合成本。

　　最新加入发布词元政策行列的内蒙古，则从强化绿色算力供给、培育服务主体、建设交易平台、推动词元出海、加强技术攻关、建设OPC生态社区、开放应用场景、强化数据集建设、培养人才、优化金融与政务服务等方面提出18条举措，着力打造全国高质量词元供给地、词元出海枢纽和词元经济发展先行示范区。

　　四地政策各有侧重：广东代表省级统筹布局，北京亦庄聚焦产业园区全链条打造，江苏扬州突出地市财政工具创新，内蒙古走出以绿色算力供给与OPC生态社区建设为核心的特色路径。这标志着我国词元经济正式从技术概念步入多维度制度探索阶段。

　　然而，在产业快速推进的同时，概念认知混淆、发展路径偏差等问题也逐渐浮现。词元到底是什么？它在智能经济中扮演什么角色？各地政策应当如何避免走弯路？这些问题已成为当前各方关注的焦点。

　　词元的概念内涵与经济属性亟待厘清

　　词元经济的健康发展，首先需要在认知层面完成一次关键的校准。

　　尽管词元这一技术概念已经进入公众视野和政策话语体系，但概念的热度并未带来认知的清晰。恰恰相反，当前业界对“词元到底是什么”这一基础性问题，仍然存在显著的混淆与分歧。有人认为词元就是数据的一种新形态，有人将其视为类似数字货币的价值载体，还有人把词元消耗量直接等同于产业竞争力和商业价值。这些认知上的偏差，不仅可能导致企业在技术选型和资源配置上走弯路，更可能影响各地政策的精准性和有效性。在词元经济从概念走向落地的关键时期，回归词元的技术本质，厘清其经济属性，已成为一项紧迫的基础性工作。

　　南京邮电大学信息产业发展战略研究院教授王春晖指出，“词元”本质上是信息被拆解至不可再分的原子单位。文本、图像、代码等多元信息输入大模型，必须转化为词元序列，机器方可完成语义解析、逻辑推理与计算输出，搭建起人类模糊自然语言与机器确定性运算之间的转换桥梁。从技术经济学视角来看，词元是驱动AI模型持续运转的数字燃料，也是智能体开展任务规划、工具调用、长周期任务执行的基础原材料，属于典型的新型生产资料。

　　但仅仅停留在技术定义层面远远不够。词元的经济属性究竟是什么？它与数据是什么关系？这些问题才是政策制定者和产业实践者真正关心的核心命题。

　　中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉用一个形象的比喻切入这一问题的讨论。他指出，词元是大模型认知世界的基本单元，但词元的质量、供给规模和迭代速度，根源都在数据。原始数据相当于未经加工的粗原料，高质量数据集则是经过清洗、脱敏、校验之后的精加工原料，而词元是大模型基于数据集进一步萃取加工出来的认知构件。数据集不等于词元，二者不能混为一谈。数据集是“米”，词元是“煮好的饭”，有米不等于就有饭，中间还需要加工工艺、模型和对齐校验流程。仅有数据集而缺少加工、对齐、去幻觉环节，产出的只会是噪声词元和错误词元。

　　这一判断对各地词元经济政策制定具有直接的现实指导意义。此前有大型公司将词元消耗量纳入内部考核，甚至在团队之间设置词元消耗排名榜，后来因不堪算力成本压力而被迫叫停，正是对词元消耗与价值创造之间不存在简单正向对应关系这一规律的生动印证。

　　词元产业发展中的认识误区和实践取向

　　四地政策分别代表了不同的探索路径，地方政府已充分洞察词元经济的战略价值。但在产业推进过程中，需要牢牢锚定词元的生产资料属性，规避两类典型认识误区。

　　王春晖指出，第一类误区是误将词元直接等同于价值货币，把词元交易曲解为代币交易，混淆生产要素流通与金融价值交换。词元交易的实质是算力推理服务流转，交易标的为AI推理计算服务，并非财富凭证，必须坚守数据要素、算力服务合规流通边界，防范金融化异化风险。第二类误区是陷入唯词元数量论，将词元产量、调用规模作为单一考核指标，忽视提示词工程、模型能力、场景适配度与应用实际成效，漠视词元调用背后的碳、水、土地综合环境代价。

　　他进一步强调，智能产业的核心竞争力不取决于词元消耗总量，而在于能否以更少词元投入输出高价值智能服务。高度凝练、逻辑严密、边界清晰的高质量提示词，仅消耗少量词元，即可引导模型和智能体高效完成复杂任务，释放可观商业价值；而冗长冗余、逻辑混乱的低效输入，则会耗费海量词元与算力资源，却难以产生实际价值。在同等词元消耗规模下，产出价值可以相差数个数量级。政策考核应当由“重规模”转向“重效能”，将单位词元投入产生的经济社会效益、资源环境效益同步纳入评价维度，鼓励高效推理、优质提示工程、垂类智能体创新，约束低效冗余调用造成的算力浪费与资源透支。

　　在实践取向上，欧阳日辉则从概念表述和产业布局两个层面提出建议。

　　在概念层面，他建议用“词元工场”替代“词元工厂”。工厂是工业经济的概念，更容易让人联想到大规模标准化硬件流水线、重设备量产；而智能经济更强调场景，“词元工场”在语境上更贴合词元产业知识萃取、精细加工的特质。在产业布局层面，各地布局词元工场值得鼓励，但要避免一哄而上、盲目追求本地全链条闭环，必须因地制宜发展词元经济。算力、电力资源充足的地区可以侧重加工生产环节；实体产业发达的地区，则应聚焦垂直行业词元开发，服务本地产业数智化转型。同时，要坚持全国一盘棋，强化跨区域协同，词元、数据集具备跨地域流通复用的特征，各地词元工场不能做成封闭小作坊，要主动对接全国统一标准，打通接口，避免重复建设。

　　值得注意的是，内蒙古的政策设计在一定程度上回应了上述关切。其措施明确提出“夯实绿色算力底座”“打造一批词元工厂，形成大规模、低成本、绿色化、高安全的词元生产能力”，并将“探索构建兼顾服务效能、输出质量、算力能耗的计量评测体系”纳入质量基础设施支撑体系，体现了从政策设计层面对效能与绿色并重的考量。

　　产业链构建：数据为基、协同为要

　　在词元产业链的构建中，数据的源头性地位不容忽视。

　　欧阳日辉系统阐述了这一逻辑：数据是源头性生产要素，处在整个产业链的上游位置。没有高质量数据集，就生产不出高质量词元。发展词元产业链，不能只盯着词元这个成品，要重视上游高质量数据集的要素价值，词元产生收益之后，应当反哺上游数据集治理更新，形成完整价值闭环。

　　关于单个环节高效与产业链整体高效的关系，欧阳日辉认为，单个环节高效是产业链系统高效的基础，但局部最优不等于全局最优。词元产业链尤其容易出现“单点跑得快、全链跑不通”的矛盾。例如，一味追求产出数量，压缩数据校验、对齐环节，单点产能上去了，却产生大量错误词元，把纠错成本转嫁给下游，反而推高全链条成本。产业链追求的不是某一个环节单点跑得最快，而是全链条供需匹配、风险共担、价值流转通畅的系统最优。词元产业链高效的核心是协同匹配，打通数据供给、词元加工、场景应用之间的反馈回路。

　　王春晖从资源环境约束的角度呼应了这一观点。他指出，作为算力消耗的直接计量单元，每一次的词元调用背后，都对应电力、水资源等多重资源的综合消耗。2026年6月联合国大学水、环境与健康研究所发布的《人工智能能耗的环境成本：碳、水和土地足迹》报告显示，伴随AI应用持续扩张，四年内数据中心能源、水资源消耗及相关污染数据将翻番；预测至2030年，全球数据中心用电需求将达到945太瓦时，对应耗水量约等于13亿人一年基本生活用水，土地占用面积将突破14500平方公里。报告特别警示，评估AI环境成本不能只盯住碳排放指标，还必须同步纳入水足迹、土地足迹综合研判，低碳排放并不直接等同于低环境影响。

　　王春晖表示，这决定了我国词元经济不能走“重规模、轻效能”的粗放扩张老路，必须走绿色词元发展路径，将绿色化内嵌于词元经济全链条，实现智能化与绿色化协同推进。

　　内蒙古的词元政策在这方面提供了有益的地方实践样板，明确提出“支持企业采用国产化算力建设超大规模智算中心，在项目用地、绿电、能耗指标等方面给予保障”，并将“算电协同”纳入关键共性技术攻关方向，体现了从政策端引导词元经济与绿色能源协同发展的思路。

　　词元经济从部署到落地的关键议题

　　词元经济从政策部署走向落地见效，仍有若干关键议题需要直面和破解。

　　王春晖提出，词元经济高质量发展需要实现技术逻辑、产业逻辑、绿色逻辑、治理逻辑协同共进，应紧紧围绕国家“十五五”规划纲要提出的“智能化、绿色化、融合化”发展导向，系统探索“绿色词元”实现路径。

　　他从五方面阐述了词元经济高质量发展过程中的重点任务。

　　第一，夯实高质量数据供给与算力底座，筑牢词元生产源头根基，布局绿色算力供给体系。词元是数据经模型激活后形成的动态产出，数据集质量直接决定词元供给质量。各地建设词元工厂，不能仅聚焦算力硬件堆叠，要同步推进行业高质量数据集建设，打通数据合规供给渠道，保障词元工厂优质原料供给，打通“数据、场景、模型、词元”正向数据飞轮，化解算力硬件充足但高质量词元供给不足的结构性矛盾。与此同时，词元工厂建设必须同步落实绿色发展要求，优先匹配绿电供给，优化数据中心水冷、余热回收技术方案，统筹用地集约利用，从算力供给源头降低词元生产的碳、水、土地综合足迹，夯实绿色词元硬件底座。

　　第二，健全词元交易流通规则，坚守要素服务定位，严守合规底线。建设词元交易专区、交易平台，核心目标是实现算力推理服务标准化流转，完善计量、存证、结算配套机制。严格区分词元服务流通和代币类金融活动，用好监管沙盒工具，针对智能体驱动下高频、长周期词元调用场景，建立适配智能体自主任务的计量规则。在交易计量体系中，探索增加词元服务的环境成本标签，将能耗、水耗等绿色指标纳入交易参考维度，兼顾流通创新与风险防控。

　　第三，优化政策工具设计，引导产业向高效能、绿色化方向演进。词元券、算力券等财政补贴工具，应当向垂类大模型、行业智能体研发、提示工程优化、推理效能提升、低能耗模型技术方向倾斜。补贴核算除参考词元消耗数量之外，可逐步将应用落地成效、业务实际价值、单位词元资源消耗水平作为重要参考，引导市场主体追求“低词元消耗、高价值产出、低环境负荷”，避免片面追求词元消耗规模。对实现推理降本降耗、绿色词元技术攻关的市场经营主体给予政策倾斜，以政策杠杆引导绿色词元技术迭代。

　　第四，统筹标准建设、人才培养与安全治理，完善全方位支撑体系。加快研制词元相关国家标准，统一计量口径、质量评估与安全规范，把词元服务的能耗、水足迹、土地足迹评估纳入标准体系。培育通晓大模型与智能体技术、熟稔数据要素市场规则、兼具绿色数字素养的复合型人才。统筹发展和安全，针对智能体自主持续调用带来的海量词元消耗风险，建立算力消耗与资源环境双维度监测机制，防范无意义大规模推理引发的能源、水资源浪费，平衡产业创新与资源约束。

　　第五，稳妥有序推进词元出海，塑造我国智能服务国际竞争优势。词元出海输出的本质是智能推理服务，既要适配不同域外辖区的数据治理规则与环境监管要求，恪守合规优先原则，同时要依托产业智能体与行业高质量数据集的协同支撑和布局，以高质量行业智能体应用牵引词元服务对外输出，深度参与全球智能经济要素配置，同步传播我国绿色词元建设实践经验。

　　欧阳日辉则对地方数据局和数据企业提出了更具操作性的建议。

　　他指出，地方数据局要积极探索数据要素市场化配置改革，创新性地做好公共数据供给工作，当好高质量原料的组织者，而不是直接下场做词元生产运营。重点做好本地公共数据归集、脱敏、标准化治理，搭建安全的数据服务环境，按照合规流程向词元产业链供给高质量行业数据集，输出“原料”，赋能本地及外地词元工场，不必强求本地完成全部词元生产闭环。同时要树立开放思维，本地产出的数据集不必仅限本地使用，鼓励合规对外输出，把本地数据资源转化为全国可用的要素供给。

　　对于地方数据企业，欧阳日辉建议深耕垂直领域，走专业化垂直细分路线。不必追求通用大词元体系，应立足特色产业，打磨行业专用高质量数据集，做专业化、识别度高的数据商。聚焦行业数据清洗、标注、对齐，输出可直接供给词元工场的标准化原料，以数据集质量形成自身核心竞争力，嵌入全国词元产业链分工。

　　他强调，地方数据局和数据企业要主动对接全国统一的规则标准，积极参与词元相关的数据规范、质量评价标准建设，打通跨区域数据服务接口，把地方数据资源转化为全国可用的词元生产原料，放大本地数据要素的价值。

　　从广东到内蒙古、从东部沿海到西部边疆，词元经济的政策版图正在快速扩展。各地因地制宜的探索实践，为我国词元经济从概念走向落地积累了宝贵经验。词元产业链建设，既要激发地方探索活力，又要防止碎片化内卷；数据作为源头底座，既要做强自身环节能力，更要服务整个产业链系统协同。只有上下游、各地区协同发力，才能够构建高效健康的词元产业生态，让词元经济真正成为我国智能经济高质量发展的坚实底座。