词元是人工智能大模型处理数据的最小单位。简单说，它是大模型为提高处理效率而将数据拆分后形成的基本信息载体，可以是单个字、词语片段或符号等。以“我爱中国！”为例，可拆分为“我”“爱”“中国”“！”四个词元。互联网时代，“流量”是信息传输的重要度量；进入人工智能时代，词元正逐步成为衡量产业发展的关键指标。用户输入的每一个字、模型生成的每一段话、识别的每一幅图像，都会消耗词元。词元消耗的背后，对应的是具体的应用场景：银行智能客服的一次贷款咨询、汽车智能座舱对语音指令的处理、编程助手输出复杂代码，这些日常交互都在推动词元消耗增长。数据显示，我国日均词元消耗量在一年多时间内增长了400多倍。指数级增长表明，人工智能应用正在加速落地，越来越多的个人用户和企业客户借助智能工具解决问题、提升效率。由于词元消耗与应用落地高度涉及的，它也成为观察人工智能产业景气度的重要指标。 词元消耗量的快速攀升，来自多上因素的叠加。政策层面，去年印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合。人工智能在教育领域用于长文本知识梳理，在电商领域提供多轮智能导购服务，场景的扩展带来了更丰富、更复杂的词元调用需求。在技术层面，从“从零到一”的突破到“从一到N”的落地，更智能的人工智能体加速涌现，持续拓展应用边界，也在重塑生产生活方式。 技术进步带来的成本下降，是词元消耗增长的重要推力。从早期单轮对话需要“精打细算”地控制几十个词元，到如今企业级应用可在单轮任务中调度亿万词元，此变化反映了技术迭代的速度。正如十多年前“提速降费”推动互联网普及并带动数字经济发展一样，当前通过技术进步降低人工智能应用成本，使企业能够将人工智能投入更复杂、更高算力消耗的场景，不断打开词元消耗的增长空间。这也提示我们：加力技术创新、推动技术普惠，让新技术从“少数可用”走向“普遍可用”，是带动实体经济高质量发展的重要路径。 高质量数据供给，是词元消耗增长的基础。缺乏高质量数据，词元就难以转化为有效能力。训练和推理如果因数据失真、缺失而产生错误输出，容易引发人工智能幻觉，削弱应用效果。因此，在推进人工智能技术创新与应用的同时，既要夯实关键技术、加快推广应用，也要提升关键要素供给能力，完善安全治理，筑牢安全底座。 从更长周期看，随着我国人工智能产业创新活力持续释放，词元消耗量的增长不仅具备阶段性爆发特征，也有望保持长期韧性。这种动力来自在技术研发、数据供给各上的持续投入，也再次印证了“创新是第一动力”的现实意义。
从精打细算到海量处理，词元消耗的几何级增长既记录着技术进步，也映照出生产方式的深层变革。在这场由人工智能推动的产业变革中，中国正以持续创新探索自己的路径。面对技术浪潮加速向前，如何在保持发展速度的同时筑牢安全根基，将成为下一阶段需要共同回答的课题。这既考验创新能力，也检验发展定力。