对话王春晖：发展词元经济，效能与绿色应“双向奔赴”

最近，地方正在加码竞速“词元经济”，并相继出台政策“大礼包”。南都记者注意到，近期广东印发了全国首份省级词元经济专项政策；扬州创新提供“真金白银”的Token券补贴；北京也提出建设自主可控的“万卡级词元工厂”，并将发放算力券、数据券各1亿元。

这些地方的政策发力点有何不同？释放了哪些利好信号？地方竞逐词元经济赛道，应当避免陷入哪些误区？为此，南都记者专访了南京邮电大学信息产业发展战略研究院教授、浙江大学网络空间安全学院双聘教授王春晖。

南京邮电大学信息产业发展战略研究院教授、浙江大学网络空间安全学院双聘教授王春晖。受访者供图。

王春晖教授长期深耕数字经济领域，聚焦网络空间安全治理、数据要素价值创造及人工智能体治理等前沿议题。同时担任世界人工意识科学院（WAAC）院士、工业和信息化部信息通信经济专家委员会委员、中国数据要素50人论坛主席。

王春晖指出，智能产业的核心竞争力不取决于词元消耗总量，而在于能否以更少词元投入，输出高价值智能服务。他建议，各地在制定产业政策时，应创新考核维度，将单位词元投入所产生的经济社会效益与资源环境效益同步纳入评价体系，引导产业向高价值、低能耗方向转型，打造“绿色词元”经济。

南都：近期广东、北京、扬州纷纷出台词元经济专项政策。据你观察，三地政策各有何特点？

王春晖：三地发布的词元经济政策文件已探索形成差异化的实践路径，分别从顶层设计、全产业链系统布局、创新财政扶持工具等不同维度，开启我国词元经济的制度实践探索。

具体而言，广东出台全国首个省级词元经济专项政策，构建“数据供给、基础设施、交易体系、市场主体、跨境出海、发展环境”六大完整链条，目标打造全国词元供给高地、智能应用标杆、词元出海枢纽，侧重全省域产业体系整体构建，兼顾本土产业培育与词元出海双向布局。

北京亦庄发布“词元十条”，立足产业园区载体，落地实体词元工厂，布局超级分发入口，创新监管沙盒机制，配套算力券、数据券、模型券形成全周期扶持体系，围绕生产工厂、分发中台、场景消费三大环节，降低OPC创新创业主体落地门槛，聚焦智能体全产业链闭环建设。

扬州推出省内首个Token券专项政策，搭建“算力券+数据券+Token券”三位一体扶持工具，划定补贴边界、设置资金上限，明确禁止转让倒卖行为，坚持据实兑付，以小切口、强管控、重实操的普惠财政工具，切实降低企业调用词元开展智能体研发的综合成本。

南都：词元是什么？为何能被写入地方政策中？

王春晖：“词元”本质上是信息被拆解至不可再分的原子单位。文本、图像、代码等多元信息输入大模型，必须转化为词元序列，机器方可完成语义解析、逻辑推理与计算输出，搭建起人类模糊自然语言与机器确定性运算之间的转换桥梁。

从技术经济学视角来看，词元是驱动AI模型持续运转的“数字燃料”，也是智能体开展任务规划、工具调用、长周期任务执行的基础原材料，属于典型新型生产资料。

必须厘清一个核心认知，词元计量的是算力工作量与资源消耗水平，回答的是“消耗多少资源”，而非“创造多少价值”。它是资源投入的度量标尺，并非用于财富存储、价值交换的价值载体，二者存在根本性分野。 

南都：在你看来，应当更关注的是词元的生产资料属性？

王春晖：是的，这很重要。同时要注意规避两类典型认知误区：一是误将词元直接等同于价值货币，把词元交易曲解为代币交易，混淆生产要素流通与金融价值交换。词元交易的实质是算力推理服务流转，交易标的为AI推理计算服务，并非财富凭证，必须坚守数据要素、算力服务合规流通边界，防范金融化异化风险。二是陷入唯词元数量论误区，将词元产量、调用规模作为单一考核指标，忽视提示词工程、模型能力、场景适配度与应用实际成效，漠视词元调用背后的碳、水、土地综合环境代价。

南都：此前，一些大型公司将词元消耗量纳入考核，甚至在内部设置排名榜，后来因为不堪算力成本压力而叫停。你怎么看待这种现象？

王春晖：词元消耗与最终产出价值之间不存在简单正向对应关系，二者时常呈现反向特征。高度凝练、逻辑严密、边界清晰的高质量提示词，仅消耗少量词元，即可引导模型和智能体高效完成复杂任务，释放可观商业价值与实用价值。反观，冗长冗余、逻辑混乱、诉求模糊的低效输入，会耗费海量词元与算力资源，却难以让模型识别核心诉求，输出内容空洞无效，几乎不产生实际价值。同等词元消耗规模下，产出价值可以相差数个数量级。

这意味着，词元规模不等于智能产出价值，单纯追逐词元生产规模、盲目比拼词元调用消耗量，并不等同于智能产业的高质量发展。

南都：在政策设计上，应当如何避免陷入“唯词元论”的误区？

王春晖：智能产业的核心竞争力不取决于词元消耗总量，而在于能否以更少词元投入输出高价值智能服务。我认为，政策考核应当由“重规模”转向“重效能”，将单位词元投入产生的经济社会效益、资源环境效益同步纳入评价维度，鼓励高效推理、优质提示工程、垂类智能体创新，约束低效冗余调用造成的算力浪费与资源透支。

南都：你还提到，词元调用涉及环境资源问题。这如何理解？

王春晖：人工智能规模化落地，将不断加剧资源环境压力。2026年6月，联合国大学水、环境与健康研究所发布的《人工智能能耗的环境成本：碳、水和土地足迹》报告指出，伴随AI应用持续扩张，四年内数据中心能源、水资源消耗及相关污染将实现翻番。

上述报告预测至2030年，全球数据中心用电需求将达到945太瓦时，对应耗水量约等于13亿人一年基本生活用水，土地占用面积将突破14500平方公里。报告特别警示，评估AI环境成本不能只盯住碳排放指标，还必须同步纳入水足迹、土地足迹综合研判，低碳排放并不直接等同于低环境影响。

词元作为算力消耗的直接计量单元，每一次词元调用背后都对应电力、水资源等多重资源的综合消耗，这也决定我国词元经济不能走“重规模、轻效能”的粗放扩张老路，必须走“绿色词元”发展路径，将绿色化内嵌于词元经济全链条，实现智能化与绿色化协同推进。

南都：词元经济高质量发展，应当遵循怎样的发展逻辑？

王春晖：我认为，需要实现技术逻辑、产业逻辑、绿色逻辑、治理逻辑协同共进，应紧紧围绕国家 “十五五” 规划纲要提出的“智能化、绿色化、融合化”发展导向，系统探索“绿色词元”实现路径。

南都：发展“绿色词元”的重要抓手是什么？

王春晖：首先，应当夯实高质量数据供给与算力底座，筑牢词元生产源头根基，布局绿色算力供给体系。

词元是数据经模型激活后形成的动态产出，数据集质量直接决定词元供给质量。各地建设词元工厂，不能仅聚焦算力硬件堆叠，要同步推进行业高质量数据集建设，打通数据合规供给渠道，保障词元工厂优质原料供给，打通“数据、场景、模型、词元”正向数据飞轮，化解算力硬件充足但高质量词元供给不足的结构性矛盾。

与此同时，词元工厂建设必须同步落实绿色发展要求，优先匹配绿电供给，优化数据中心水冷、余热回收技术方案，统筹用地集约利用，从算力供给源头降低词元生产的碳、水、土地综合足迹，夯实绿色词元硬件底座。

南都：在政策工具设计上，如何引导产业向高效能、绿色化方向演进？

王春晖：词元券、算力券等财政补贴工具，应当向垂类大模型、行业智能体研发、提示工程优化、推理效能提升、低能耗模型技术方向倾斜。补贴核算除参考词元消耗数量之外，可逐步将应用落地成效、业务实际价值、单位词元资源消耗水平作为重要参考，引导市场主体追求“低词元消耗、高价值产出、低环境负荷”，避免片面追求词元消耗规模。

借鉴扬州政策实践经验，严格限定申领主体与使用场景，严禁转让、质押、倒卖补贴额度，落实补贴“就高不重复”原则，堵住政策套利空间。对实现推理降本降耗、绿色词元技术攻关的市场主体给予政策倾斜，以政策杠杆引导绿色词元技术迭代。

南都：今年6月初，国家数据局出台的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》提出，探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础，可量化、可定价的数据价值体系。在探索词元交易模式时，应当注意哪些核心问题？

王春晖：健全词元交易流通规则，坚守要素服务定位，严守合规底线。建设词元交易专区、交易平台，核心目标是实现算力推理服务标准化流转，完善计量、存证、结算配套机制。严格区分词元服务流通和代币类金融活动，用好监管沙盒工具，针对智能体驱动下高频、长周期词元调用场景，建立适配智能体自主任务的计量规则。在交易计量体系中，探索增加词元服务的环境成本标签，将能耗、水耗等绿色指标纳入交易参考维度，兼顾流通创新与风险防控。 

南都：对于推动词元经济高质量发展，还有哪些建议？

王春晖：我认为还需要统筹标准建设、人才培养与安全治理，完善全方位支撑体系。建议加快研制词元相关国家标准，统一计量口径、质量评估与安全规范，把词元服务的能耗、水足迹、土地足迹评估纳入标准体系。培育通晓大模型与智能体技术、熟稔数据要素市场规则、兼具绿色数字素养的复合型人才。

统筹发展与安全，针对智能体自主持续调用带来的海量词元消耗风险，建立算力消耗与资源环境双维度监测机制，防范无意义大规模推理引发的能源、水资源浪费，平衡产业创新与资源约束。

南都：词元出海也是地方政策频频提到的关键词。中国探索发展“绿色词元”的经验，如何被世界看见？

王春晖：词元出海输出的本质是智能推理服务，既要适配不同域外辖区的数据治理规则与环境监管要求，恪守合规优先原则。

稳妥有序推进词元出海，有助于塑造我国智能服务国际竞争优势。我认为，应当立足国内算力、数据、模型产业基础，用好跨境数据流通制度通道，打造国产词元服务出海品牌。同时，要依托产业智能体与行业高质量数据集的协同支撑和布局，以高质量行业智能体应用牵引词元服务对外输出，深度参与全球智能经济要素配置，同步传播我国绿色词元建设实践经验。 

采写：南都N视频记者樊文扬 李玲 发自北京

编辑：李玲