本文详细解析了AI领域中“Token”的新定义——“词元”，阐述了其核心概念、属性及在AI领域的具体应用。文章还介绍了词元的生成原理与计量标准，并探讨了国家数据局将其定名为“词元”的意义和影响。此外，文章分析了Token市场数据与行业格局，以及“Token工厂”的概念及其对AI产业商业模式的重塑。通过本文，读者可以全面了解AI领域中“词元”的重要性及其未来发展趋势。
3月24日，国家数据局首次将AI领域的Token定名为“词元”。Token到底是什么？不同场景下的用途有何不同？
今天重点拆解一下Token。
Token的基本概念
Token的本质定义与核心属性
Token并非单一概念，而是一个多场景适配的“通用术语”，核心本质可概括为：在特定场景中，用于标识、计量、传递价值或权限的最小单元。
（图片由AI生成）
Token的核心属性,首先是可识别性，Token作为特定场景的“专属标识”，能够被系统或技术架构精准识别，无论是AI处理的文本片段，还是区块链中的权益凭证，都能通过Token实现快速区分与定位，这是其最基础的属性。
另一个属性是可计量性，Token的数量、规模可被精准统计，这一属性在AI领域尤为突出，成为算力消耗、服务计费的核心依据。
（公开资料整理，行业研究分享，勿做投资建议）
Token在AI领域作用
Token的生成原理与计量标准
AI领域的词元（Token），生成与计量有明确的原理与标准，核心围绕“信息拆解—编码映射—计量规范”三个环节展开，确保词元的一致性与可追溯性。
词元的生成原理可概括为两步：第一步是信息预处理，将输入的文本、图片、音频等信息，按照一定规则拆解为最小的可处理单元，比如中文文本通常拆解为单个汉字或词组，英文文本拆解为单词或词缀，图片则拆解为像素区块。
第二步是编码映射，通过算法将这些最小单元映射为AI可识别的数字ID，完成从“自然信息”到“机器语言”的转换，这个数字ID便是词元的核心形态。
（图片由AI生成）
在文本领域，中文场景下，一个汉字或中文标点约对应1个词元，词组由模型分词器按算法自动切分；英文场景下，常用短单词通常对应1个词元，复杂长单词会被算法拆分为多个子词单元。
词元（Token）官方定名的意义和影响
国家数据局将AI领域的Token定名为“词元”，统一了行业术语标准，构建AI领域的中文话语体系，而且规范了产业发展，推动AI商业化落地。
“词元”定名后将成为AI服务计费、数据定价的统一标准，推动AI产业从“卖能力”向“卖用量”转型，完善“数据—模型—词元—价值”的商业闭环。
（图片由AI生成）
我国作为全球AI词元调用量最大的国家，“词元”一词也体现了我国在AI领域的标准引领意识，有助于推动我国AI技术标准的国际化，提升我国在全球AI产业中的话语权。
Token市场数据与行业格局
OpenRouter最新数据显示，截至3月23日，在调用量居于前十位的AI大模型中，中国AI大模型的周调用量为7.359万亿Token，较此前一周上涨56.9%；美国AI大模型周调用量为3.536万亿Token，环比上涨7.35%。
截至3月23日，小米MiMo-V2-Pro模型正式上线首周token消耗量超3万亿，目前排名周榜第一。截至目前，中国大模型调用量已包揽全球前六。
（图片来源：OpenRouter网站，截至3月23日）
根据国家数据局最新公开信息，截至2026年3月，中国日均词元调用量已突破140万亿，连续多周超越美国，成为全球最大的AI词元市场。
（图片由AI生成）
“Token工厂”的意义
前不久，黄仁勋在英伟达年度GTC大会上提出了“Token工厂”的概念，它指的并不是具体的实体工厂，而是对AI时代算力基础设施的重新定义。
“Token工厂”的核心内涵是：未来的数据中心将不再是单纯存储数据的“电子仓库”，而是规模化生产词元（Token）的“智能工厂”，输入电力、数据、算法与调度系统，输出可计量、可调用的词元，成为AI产业的核心产能载体。
这一概念的提出，将词元提升为AI时代的“硬通货”，明确了算力的核心价值——每瓦特电力的词元产出效率，将成为衡量数据中心竞争力的核心指标。
“Token工厂”这一概念也重塑了AI产业的商业模式，“词元”作为可计价的数字商品，将推动AI服务按词元吞吐量、智能密度分层定价，完善AI商业化闭环，同时让算力成为可量化、可交易的核心资产，推动AI产业进入工业化发展阶段。
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