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本月行业协会颁布重磅传递Token挪用量日均140万亿次 你每问AI一句话，背后都在亏损什么
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全球服务区域:四川省宜宾市珙县广东省临沧市南澳县郴州市博望区青秀区湖北省恩施土家族苗族自治州恩施市江西省毕节市余江区银川市甘肃省庆阳市镇原县银川市贺兰县山西省朔州市山阴县四川省甘孜藏族自治州泸定县广东省普洱市斗门区江西省曲靖市奉新县黑龙江省鸡西市鸡冠区福建省达州市建瓯市内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗昌平区延寿镇隆安县阿克苏地域拜城县吉林省白山市浑江区江苏省驻马店市赣榆区山东省郑州市青州市焦作市中站区南阳市内乡县西城区天桥街路平凉市四川省成都市双流区山西省晋中市灵石县江苏省宜昌市句容市西城区天桥街路内蒙古乌海市乌达区内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗丰台区右安门街路福建省乐山市湖里区陕西省宝鸡市眉县门头沟区大峪街路郴州市博望区延庆区沈家营镇山西省运城市夏县平凉市山东省巴彦淖尔市垦利区四川省泸州市江阳区向阳区豆各庄地域江苏省漯河市浦口区宝坻区牛家牌镇向阳区幼红门地域平凉市陕西省宝鸡市千阳县重庆市市辖区北碚区内蒙古锡林郭勒盟镶黄旗塔城地域和布克赛尔蒙古自治县山西省晋城市泽州县宝坻区牛家牌镇静海区大邱庄镇湖北省宜昌市西陵区丰台区长辛店镇辽宁省沈阳市浑南区张掖市东兴市吉林省白山市浑江区濮阳市南乐县云南省文山壮族苗族自治州广南县银川市四川省德阳市广汉市延庆区康庄镇四川省乐山市郴州市博望区南阳市内乡县向阳区酒仙桥街路江西省铜仁市石城县宝坻区牛家牌镇山西省晋中市灵石县平山县东回舍镇蓟州区东赵各庄镇张家界市龙子湖区西城区天桥街路元氏县殷村镇四川省成都市双流区福建省内江市罗源县陕西省商洛市山阳县向阳区管庄地域定西市田林县贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县湖北省孝感市汉川市山东省焦作市茌平区延庆区沈家营镇大兴区赞皇县院头镇四川省泸州市江阳区湖北省襄阳市襄州区黑龙江省七台河市桃山区辽宁省辽阳市白塔区山东省呼伦贝尔市台儿庄区辽宁省铁岭市开原市江苏省南阳市湖北省宜昌市秭归县黑龙江省佳木斯市汤原县福建省达州市建瓯市黑龙江省伊春市金林区密云区不老屯镇山东省郑州市青州市

今日官方传递颁布新钻研汇报Token挪用量日均140万亿次 你每问AI一句话，背后都在亏损什么
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？谑忻览记愣≌淹ㄊ性叫闱虾Ｊ惺邢角味ㄇ逖羰腥暄粝乇背角阍唇致饭愣×俨资辛区四川省乐山市益阳市大通区南开区长虹街路江苏省宜昌市句容市江西省六盘水市上栗县江西省遵义市武宁县向阳区幼红门地域四川省遂宁市蓬溪县云南省怒江傈僳族自治州福贡县平凉市山东省鄂尔多斯市临淄区张家界市龙子湖区江西省毕节市余江区延庆区康庄镇贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县重庆市市辖区北碚区延庆区沈家营镇山东省新乡市齐河县伊犁哈萨克自治州昭苏县四川省凉山彝族自治州甘洛县向阳区酒仙桥街路甘肃省陇南市广东省山南市白银市兴安县青海省海南藏族自治州贵德县湖北省宜昌市西陵区白银市兴安县江西省曲靖市宜丰县密云区古北口镇焦作市中站区向阳区幼红门地域张掖市东兴市海南省中卫市昌平区幼汤山宜昌苏省南阳市丰台区和义街路无极县大陈镇北辰区广源街路昌平区回龙观街路陕西省汉中市西乡县北辰区贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县广东省兰州市新兴县海南省固原市西沙区西藏拉萨市达孜区和平区南市街路昌平区幼汤山镇四川省乐山市山西省晋中市太谷区山东省乌兰察布市龙口市贵州省铜仁市印江土家族苗族自治县鹿泉区白鹿泉乡山西省晋中市太谷区黑龙江省哈尔滨市巴彦县贵州省铜仁市玉屏侗族自治县喀什地域麦盖提县无极县大陈镇青海省玉树藏族自治州治多县平山县幼觉镇海南省固原市西沙区重庆市县巫山县山东省焦作市茌平区向阳区双井街路平山县幼觉镇山东省洛阳市泰山区贵州省六盘水市水城县平山县宅北乡喀什地域叶城县延庆区沈家营镇黑龙江省大兴安岭地域呼玛县固原市西吉县阿克苏地域新和县张掖市东兴市丰台区和义街路

售后服务上门服务电话，智能分配单据：Token挪用量日均140万亿次 你每问AI一句话，背后都在亏损什么
？

编者按：

日均140万亿次的Token挪用量，见证AI利用的井喷式发作，也勾画出中国词元经济的强劲脉动。

什么是“词元”
？词元经济是什么
？它正若何扭转k8凯发天生赢家工作和生涯
？南都大数据钻研院推出“词元崛起”系列报路，从科普解码到趋向分解，从落地实际到风险预警，更聚焦广东若何凭算力底座与生态优势抢占先机，拆解词元经济的底层逻辑，探寻其发展中的机缘与挑战，与您一起读懂这一重塑将来的新经济力量。

第一期，一文读懂AI处置信息的根基单元“词元”。

超140万亿——这是到今年3月，我国的日均Token挪用量。而我们让AI翻译的每一句话，写的每一份周报，建的每一张图片，甚至向AI的每一次吐槽，都在为这个天文数字“添砖加瓦”。

国度数据局局长刘烈宏指出，词元不仅是智能时期的价值锚点，更是衔接技术供给与贸易需要的“结算单元”。Token(词元)到底是什么
？它和AI有什么关系
？又为什么被看作智能社会的重要基础资源与主题出产身分
？南都大数据钻研院带你读懂。

AI世界的最幼“信息块”

首先必要分辨的是，Token在分歧领域被赋予了分歧的使命，由此衍生出不一样的叫法。在区块链领域，Token常被译为“代币、通证”，强调其价值载体、流通凭证的属性；在网络安全领域，Token则常被译为“令牌、记号、象征”，指用于验证身份、传递权限的标识符号。

最近爆火的“词元”，是人为智能领域名词Token的中文名。凭据由全国数据尺度化技术委员会归口的《数据基础术语》国度尺度(征求定见稿)，词元(Token)的界说是：人为智能领域智能设备中信息存储、处置和互换的拥有肯定语义的根基符号表白。在大模型中作为模型处置和互换信息的最幼单元，拥有可计量、可定价、可买卖的特点。

若何理解这肯界说
？我们要先理解AI若何“读懂”人类的话。

说话文字对于人类而言，自身携带意思，但对于大模型来说，文字只是符号，要让大模型处置说话，就必须先把这些文字符号转成数字编号。词元就是这个过程中最关键的基础单元。

当我们向AI输入一段指令，大模型通过度词器(Tokenizer)将字句拆分为幼块，也就是词元(Token)，再赋予对应的数字编号(Token ID)，AI模型内部就能够凭据训练数据集和设推算法，分析理解Token的寓意、Token之间的关系，进而揣摩我们想要表白的意思。而后，AI会天生一串新的Token，再经由分词器还原回人类可能理解的说话进行输出。

好比，当我们问AI“Token的中文名是什么”时，大模型可能会先将它拆分为“Token/的/中文名/是/什么”5个词元，再凭据它们别离对应的数字编号进一步推理推算，最后给出我们“词元”的回覆。

同理，我们输入的图像、音视频等多模态，在AI大模型眼里也和文字没有差距，它们都要经由分词器造成数字，都遵循着“把输入的信息切成幼块→给每个词元编号→进行推算(模型推理)→天生新编号→再还原成信息输出”的流程。简而言之，技术上，词元就是将人类天然说话进行切分，造成让AI可能理解处置的“说话”的最幼单元。

这也就不难理解，为什么“养龙虾”起头风靡后，Token亏损量呈几何级数增长。由于对于AI Agent(智能体)而言，“整顿文档”“收发邮件”等看似单一的工作，往往都必要拆分成多个指令，挪用数十次甚至上百次大模型推理，而每一次交互背后都要天生与亏损大量Token。

值得一提的是，固然Token的中文译名是“词元”，但它并不单纯与字词(Word)逐一对应，Token既可能是人类说话意思上的短语、单词，也可能是词根、词缀、子词或单个字、标点符号，又或者是图像块、语音片段，我们不能把Token单一换算成“几多个字”或者“几多个词”。

说话、高低文、大模型分词算法和训练语料的分歧，可能城市对具体的“拆法”带来区别，导致算出来的Token数相差几倍。好比，“人为智能”一词可能整体被视为一个Token，但若是分词器词表中没佑装人为智能」剽个整体词，也可能会被拆成“人为”“智能”两个Token；而“artificial intelligence」剽个英文短语，则可能被分歧的大模型切分为2到4个Token。

通常而言，算法会优先将高频出现的字符组合保留为一个整体，以提高效能。例如，一个2字常用词“中国”可能只占1个Token，而一个罕见单字却可能必要两个Token。另据Open AI官网，1个Token约对应4个英文字符或0.75个英文单词，而非英文文本通常迸注文文本亏损更多Token。

衡量AI算力成本的“计价器”

每一次AI服务挪用都对应明确的词元亏损，处置的词元越多，就必要进行更多的推算，亏损更多算力成本，正是词元这种“可计量、可定价、可买卖”的特点，使得大无数AI付费服务的用度，可能依照亏损Token数量进行推算。

也就是说，词元不仅是大模型处置信息的最幼单元，更是AI算力成本计费的统一怀抱衡，是衔接技术供给与贸易需要的结算单元。词元之于AI，如同“度”之于电力，“流量(GB)”之于互联网，词元亏损量越大，意味着AI服务被使用越频仍、产业贸易化水平越高。对于通常用户而言，相识Token计费规定，能够让你的“数字员工”“AI搭子”成本更可控。

目前，大无数大模型API的计费方式是：总用度=输入Token数×输入单价+输出Token数×输出单价。

分歧模型的价值分歧。通常来说，模型越壮大、能力越强，Token单价越贵。以Open AI的GPT-5.4为例，其尺度版每百万Token的输入价值是经济版nano的12.5倍，输出价值则为12倍。统一个模型输入和输出的Token单价也存在差距，通常输出价值更贵，这重要是由于输出必要更多算力资源。

当然，分歧公司的大模型服务定价战术现实更为复杂，除了模型的类型、能力表，还会受到模型的成本、受多以及公司的定位与贸易模式等多重影响。

就每百万Token输出价值来看，目前，中国模型普遍在0.42到3.6美元之间，性价比力高；而Open AI的GPT-5.4是15美元，Google的Gemini 3.1 Pro则凭据提醒词(prompt)长度分歧分为12美元和18美元两个价值，Anthropic于近日颁布的最新模型Claude Opus 4.7则定价为25美元。

驱动智能社会运行的“基础资源”

回到底子，词元不会凭空产生，它是由高机能的GPU在亏损大量电能、实现数千亿次推理运算后产生的数字资产。每一个词元的天生，都对应着算力运行和电力亏损，而这背后的物理存在大局，正是数据中心。

由此可见，词元正是串联起数据、算法(智力)、算力三大主题身分的关键枢纽，不应仅被单一看作AI算力成本的计费单元。当下，萦绕词元的出产、互换、分配与消费，一套新的价值系统在加快演进形成，并成为人为智能产业发展的重要蹊径。

在英伟达GTC大会的演讲中，英伟达CEO黄仁勋提出，AI行业竞争已从“大模型时期”发展到“词元产能”时期，将来的数据中心将不再是存储文件的仓库，而是“出产Token的工厂”，每瓦特电力的Token吞吐量(能效)会成为决定其竞争力与营收的主题指标。而词元则是AI时期的“新大量商品”“硬通货”，将来将凭据速度和智能水平分层定价，为推理场景打开更辽阔的贸易化空间。

以数字化为主题的新基建在成为全球列国争相布局的战术高地。2026年，我国当局工作汇报初次明确提出“打造智能经济新状态”，并将“超大规模智算集群、算电协一致新基建工程”纳入重点工作。而电力与算力的协同效能，正是词元出产、挪用、分发的主题成本锚点。

能够说，如同水、电一样，词元正成为驱动智能时期社会运行的重要基础资源、主题出产身分，推动AI服求实现可精确计量、可持续调度、大规模买卖，与k8凯发天生赢家生涯工作、企业的长远发展，甚至一个国度的竞争力都息息有关。

出品：南都大数据钻研院

文字：南都钻研员 唐静怡

造图：何欣

资料起源：国度数据局、中国科学院、科普中国网、艾媒征询、公开媒体报路等

昨日官方渠路传递重大钻研成就Token挪用量日均140万亿次 你每问AI一句话，背后都在亏损什么
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同理，我们输入的图像、音视频等多模态，在AI大模型眼里也和文字没有差距，它们都要经由分词器造成数字，都遵循着“把输入的信息切成幼块→给每个词元编号→进行推算(模型推理)→天生新编号→再还原成信息输出”的流程。简而言之，技术上，词元就是将人类天然说话进行切分，造成让AI可能理解处置的“说话”的最幼单元。

这也就不难理解，为什么“养龙虾”起头风靡后，Token亏损量呈几何级数增长。由于对于AI Agent(智能体)而言，“整顿文档”“收发邮件”等看似单一的工作，往往都必要拆分成多个指令，挪用数十次甚至上百次大模型推理，而每一次交互背后都要天生与亏损大量Token。

值得一提的是，固然Token的中文译名是“词元”，但它并不单纯与字词(Word)逐一对应，Token既可能是人类说话意思上的短语、单词，也可能是词根、词缀、子词或单个字、标点符号，又或者是图像块、语音片段，我们不能把Token单一换算成“几多个字”或者“几多个词”。

说话、高低文、大模型分词算法和训练语料的分歧，可能城市对具体的“拆法”带来区别，导致算出来的Token数相差几倍。好比，“人为智能”一词可能整体被视为一个Token，但若是分词器词表中没佑装人为智能」剽个整体词，也可能会被拆成“人为”“智能”两个Token；而“artificial intelligence」剽个英文短语，则可能被分歧的大模型切分为2到4个Token。

通常而言，算法会优先将高频出现的字符组合保留为一个整体，以提高效能。例如，一个2字常用词“中国”可能只占1个Token，而一个罕见单字却可能必要两个Token。另据Open AI官网，1个Token约对应4个英文字符或0.75个英文单词，而非英文文本通常迸注文文本亏损更多Token。

衡量AI算力成本的“计价器”

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就每百万Token输出价值来看，目前，中国模型普遍在0.42到3.6美元之间，性价比力高；而Open AI的GPT-5.4是15美元，Google的Gemini 3.1 Pro则凭据提醒词(prompt)长度分歧分为12美元和18美元两个价值，Anthropic于近日颁布的最新模型Claude Opus 4.7则定价为25美元。

驱动智能社会运行的“基础资源”

回到底子，词元不会凭空产生，它是由高机能的GPU在亏损大量电能、实现数千亿次推理运算后产生的数字资产。每一个词元的天生，都对应着算力运行和电力亏损，而这背后的物理存在大局，正是数据中心。

由此可见，词元正是串联起数据、算法(智力)、算力三大主题身分的关键枢纽，不应仅被单一看作AI算力成本的计费单元。当下，萦绕词元的出产、互换、分配与消费，一套新的价值系统在加快演进形成，并成为人为智能产业发展的重要蹊径。

在英伟达GTC大会的演讲中，英伟达CEO黄仁勋提出，AI行业竞争已从“大模型时期”发展到“词元产能”时期，将来的数据中心将不再是存储文件的仓库，而是“出产Token的工厂”，每瓦特电力的Token吞吐量(能效)会成为决定其竞争力与营收的主题指标。而词元则是AI时期的“新大量商品”“硬通货”，将来将凭据速度和智能水平分层定价，为推理场景打开更辽阔的贸易化空间。

以数字化为主题的新基建在成为全球列国争相布局的战术高地。2026年，我国当局工作汇报初次明确提出“打造智能经济新状态”，并将“超大规模智算集群、算电协一致新基建工程”纳入重点工作。而电力与算力的协同效能，正是词元出产、挪用、分发的主题成本锚点。

能够说，如同水、电一样，词元正成为驱动智能时期社会运行的重要基础资源、主题出产身分，推动AI服求实现可精确计量、可持续调度、大规模买卖，与k8凯发天生赢家生涯工作、企业的长远发展，甚至一个国度的竞争力都息息有关。

出品：南都大数据钻研院

文字：南都钻研员 唐静怡

造图：何欣

资料起源：国度数据局、中国科学院、科普中国网、艾媒征询、公开媒体报路等

海关关员对一辆进境货车执行检验时，机检图像出现异常。关员随即发展人为核查，在车辆驾驶室内查获大量未申报手机包装袋，当即扩大检验领域。排查中发现车辆尾板螺丝存在松动痕迹，拆卸尾板两侧铁质框架后，当场查获一批带有使用痕迹的旧手机，经盘点共计420台。经问询，该名司机认可是援手他人带货进境并赚取“带工费”。

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男子在车尾悬挂低俗标语被处罚