上证报中国证券网讯（记者 于祥明）在国产词元价格优势极为明显的背景下，“词元交易”的提出，正成为2026年中国打造智能经济新形态历程中的一个标志性事件。
国家数据局近日在《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》中，首次提出“探索词元交易等新型交易模式”，这是官方政策文件中首次出现“词元交易”这一表述。
国家数据局局长刘烈宏在3月23日中国发展高层论坛上正式将Token定名为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”和连接技术供给与商业需求的“结算单位”。
从概念定名到政策写入再到交易探索，短短不足一个月时间，国家数据局已经开启了对词元经济从定义到制度化的初步建构。
当前，词元需求的爆发式增长速度，已经成为智能经济新形态的时代坐标之一。今年3月，中国日均词元（Token）调用量已突破140万亿，两年增长超千倍。据摩根大通预测，2025年至2030年，中国Token消耗量年复合增长率将高达330%，5年增长400倍。
日均140万亿词元调用量的背后，是AI从实验室走向千行百业的产业跃迁。词元已成为衡量AI产业活跃度、价值释放度的核心“晴雨表”。
另一方面，我国专业人士对如何衡量AI服务的真实单位成本的思路也日益清晰。例如，沐曦光启智能研究院院长李兆石曾在公开论坛上向上海证券报记者表示，在智能体（Agent）规模化应用时代，衡量AI服务经济性的核心指标已从单纯的算力成本转向单位词元成本。
李兆石洞察到“词元经济学”的一个成本反直觉现象——算卡成本越高，不一定意味着词元越贵。词元成本的决定性因素在于吞吐效率（throughput），而非硬件标价。
李兆石发现，算力或带宽越高，也不一定意味着吞吐效率更高，关键在于软件优化（如算子库、并行策略、显存管理），仅当吞吐性能增益显著超过成本增加时，高价硬件才具备经济性。他认为，软件优化和系统架构设计可以大幅改变竞争格局。
有机构测算，当前我国国产词元定价约为海外1/10，这正是部分得益于软件优化带来的吞吐效率提升，以及差异化硬件选型策略。
正是在上述背景下，国家数据局提出了词元交易的政策构想，可以理解为是我国在全球AI产业竞争中掌握主动权的关键布局。
此次征求意见稿的核心内容可概括为三个层次：第一层，完善数据集运营机制。鼓励数据集在数据交易所挂牌交易，发展“订阅模式”“商场模式”“定制模式”等多元服务形态，推动商业模式从基础数据包销售向API调用、模型化解决方案及全栈服务梯次跃升。第二层，探索词元交易等新型模式。构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系，培育为数据付费的市场共识。第三层，推进数据资产化创新，释放数据要素价值。鼓励探索数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化资产化创新模式，拓宽数据价值转化渠道。
可以看出，这三层内容层层递进，共同勾勒出一条从数据流通到词元计价再到资产化变现的完整价值链。
从政策时序来看，这一举措并非孤立事件，而是国家数据局2026年“数据价值释放年”战略框架下的关键一环。刘烈宏明确将2026年数据工作定位为“数据价值释放年”，聚焦数据赋能人工智能创新发展，深入实施强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六大行动。词元交易的提出，正是“价值释放”目标在交易机制层面的具体落地。
有分析人士预计，我国若率先实现词元交易规范化，将为打造智能经济新形态提供重要支撑，并带动各个相关产业加速发展。
就数据产业本身来看，词元调用量的大量增加，其背后离不开数据集大量供给的支撑。截至2025年底，我国已建成高质量数据集超过10万个，数据要素赋能人工智能创新发展已进入良性互动阶段。
随着人工智能在千行百业的深度落地，对数据的质量如鲜活度、真实性、完整性、多样性和高知识密度等提出了更为严苛的要求。在此背景下，高质量数据集构建、精细化数据标注、数据智能分析平台等新兴赛道蓬勃兴起，极大地拓展了数据产业的内涵与外延，为产业链上下游企业提供了丰富的创新机遇。
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