以质量引领开创词元经济新未来

　　编者按

　　以质量引领开创词元经济新未来

　　■肖宏伟

　　人工智能浪潮奔涌，词元经济勃兴。从国家数据局正式将“词元”定义为智能时代的价值锚点，到国内日均词元调用量突破一百四十万亿、两年间增长逾千倍;从国产大模型在全球周调用量排名中包揽前四，到各地智算中心建设加速推进，词元经济正以令人瞩目的速度成长为中国智能经济最具活力的增长极。站在新的发展起点上，既要珍视来之不易的规模优势，更要主动顺应从“规模扩张”向“质量提升”转变的客观规律。推动词元经济从“规模领先”走向“质量引领”，是深化“人工智能+”行动、发展智能经济新形态的内在要求，也是抢占全球智能产业竞争制高点的战略选择。唯有坚持以质量为导向，系统构建高质量发展路径，词元经济才能持续释放澎湃动能，为中国式现代化注入不竭的智能动力。

　　一

　　聚焦应用深度

　　推动词元服务向价值链高端攀升

　　词元经济的蓬勃发展，首先体现在应用规模的快速扩张。应当看到，当前大量词元消耗已广泛渗透至日常对话、内容生成、信息检索等场景，有力激发了市场活力、培育了用户习惯。然而，推动词元经济行稳致远，必须在保持规模优势的基础上，更加注重应用深度与经济价值的同步提升。在高端制造、金融投资、医疗诊断等对精度、可靠性和可解释性要求极高的专业领域，进一步提升国产大模型的服务能力，使词元调用真正转化为核心业务环节的降本增效，是词元经济实现高质量发展的必由之路。

　　推动词元应用从“泛化服务”走向“专业赋能”，需要多方协同、精准发力。

　　一方面，鼓励大模型企业与行业龙头企业联合开发“领域精调模型”。通用大模型擅长应对广泛话题，而制造业、金融业、医疗业等特定场景则需要更高水平的专业知识支撑。通过深度合作，利用行业专有数据对模型进行精调，可以显著提升词元在专业场景下的决策质量和可靠性。以航空发动机故障诊断为例，精调模型输出的词元精确到零部件编号和维修规程，为安全生产提供有力保障。

　　另一方面，加快建立词元价值评估体系。由相关部门牵头，联合行业协会、第三方评估机构，定期发布“单位词元经济贡献”指标，即每百万词元调用所对应的国内生产总值增量、劳动生产率提升幅度或成本节约规模。这一“指挥棒”将有效引导社会资源从简单追求调用量转向提升转化效率，让资本市场、地方政府和企业用户更加关注词元的真实经济产出。当词元消耗与实体经济成效形成强相关，词元经济便能筑牢高质量发展的坚实根基。

　　二

　　强化制度创新

　　激活数据要素赋能词元生产

　　词元经济的质量提升，离不开高质量数据这一核心“原料”。没有丰富、多样、可靠的数据集，大模型就无法生成高价值的词元输出。当前，我国数据要素市场建设成效显著：高质量数据集已超十万个、总规模超过八百九十PB，数据加工能力持续升级。在此基础上，进一步破解数据流通与利用中的制度性瓶颈，将为词元经济从规模走向质量提供强大支撑。

　　一是加快建立公共数据授权运营机制。政府掌握的医疗、教育、交通、气象、政务等公共数据，蕴藏着巨大的赋能潜力。参照公共资源特许经营模式，在教育、医疗、交通等领域选择条件成熟的部门开展试点，通过“可用不可见”的技术路径，如隐私计算、联邦学习、可信执行环境等，向大模型训练和词元生产开放公共数据资源。数据不出域、原始数据不泄露，模型却能获得词元生成所需的统计特征和知识关联，实现安全与效率的双赢。

　　二是探索“词元贡献量”作为数据要素参与收益分配的依据。传统数据交易多为一次性买卖，数据提供方难以分享后续增值收益。词元经济提供了新的可能：按照数据集在模型训练中对词元输出质量的提升贡献度，让数据提供方获得词元消耗分成的长期收益。这种“按效果付费”的模式，能够有效激励各方持续提供高质量数据，形成“数据越好—词元越优—收益越高—数据越好”的正向循环。

　　三是积极参与全球数据跨境流动规则制定。在保障国家安全和个人隐私的前提下，探索建立与国际接轨的数据跨境流动“白名单”机制，为国内大模型引入高质量的多语言、多文化数据资源，提升词元输出的国际适配能力。通过制度创新将数据要素从“沉睡的资源”转化为“活化的资本”，词元经济高质量发展就有了坚实的原料底座。

　　三

　　推动技术进步

　　走绿色集约的算力发展道路

　　词元经济从规模扩张走向质量提升，还需妥善应对算力与能源的结构性压力。每一次词元调用都对应着神经网络的计算消耗，随着日均调用量从百万亿级向千万亿级迈进，对算力基础设施和电力保障的要求持续攀升。我国通过“东数西算”工程优化算力布局，推动枢纽节点新建算力设施绿电应用占比达到百分之八十以上，并在“算电协同”方面取得积极进展。面向未来，亟须进一步从“资源消耗型”增长转向“技术效率型”增长，依靠技术创新开辟集约发展新路径。

　　一是大力发展模型轻量化、稀疏计算、量化压缩等技术。实践证明，通过知识蒸馏、模型剪枝、低秩分解等方法，可以在保持模型性能基本不变的前提下，将参数规模和推理计算量压缩一个数量级以上。这意味着，同样的词元调用量可以消耗更少的算力，或者同样的算力可以支撑更多的词元生产，实现“增效不增耗”。

　　二是探索“词元调度优先”的算力网络架构。传统算力调度以计算任务为中心，而词元经济要求以词元生成为中心。在“东数西算”骨干网络基础上，构建专门面向词元调用的“智能路由”机制，根据实时的算力成本、网络延迟、绿电供给等因素，将词元生成请求动态调度到最优算力节点，实现全局效率最大化。

　　三是推广液冷、蓄冷、余热回收等绿色技术，持续降低智算中心电能利用效率。头部企业智算中心电能利用效率已低于一点二，中小型数据中心仍有较大提升空间。要通过标准引领、财税激励等手段，推动全行业向绿色高效转型。

　　与此同时，加强宏观统筹，避免重复建设。由国家层面建立全国统一的词元生产效率和碳排放评估标准，定期发布各地区、各企业的“单位词元碳足迹”和“单位算力词元产出”排行榜，引导地方政府和企业从盲目追求算力规模转向精打细算词元效率。对于新建智算中心项目，严格审查其预期词元需求、能效指标和区域协同价值，确保算力资源精准匹配、高效利用。只有将词元经济的增长锚定在技术创新和效率提升上，才能走出一条绿色、集约、可持续的高质量发展之路。

　　词元经济不是孤立的技术现象，而是智能时代经济增长的新引擎。引擎的功率固然重要，但燃烧效率和传动质量更为关键。坚持以应用深度替代调用广度、以制度创新激活数据潜能、以技术进步缓解资源约束，词元经济必将从“规模领先”稳步迈向“质量引领”，为中国式现代化注入持久而强劲的智能动力。这既是产业升级的必然要求，也是新时代赋予我们的光荣使命。

　　(作者系国家发展改革委国家信息中心经济预测部政策仿真实验室主任、研究员)