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第1页第一篇文章日期: 2026-03-28
第1页最后一篇文章日期: 2026-03-27

中国全民派3000万Token “词元”成AI时代货币 专家:未来3到5年像水电般“随取随用”

在AI全球竞赛之际,Token作为可计量、可定价、可交易的“结算单位”,已演变成AI产品最直观的价值指标。继确定Token中文译名为“词元”后,国家超算互联网再次推出词元大派送,单人可免费领最高3000万Tokens,续用价低至每百万词元0.1元。

港股“词元第一股”迅策科技(3317)亦随之成最大受益者,其深耕AI实时数据基础设施,商业模式正加速向按Token消耗计价演进。迅策昨日急升13%,今日最新回吐约1%。

港股“词元第一股”迅策科技(3317)亦随之成最大受益者,其深耕AI实时数据基础设施,商业模式正加速向按Token消耗计价演进。
港股“词元第一股”迅策科技(3317)亦随之成最大受益者,其深耕AI实时数据基础设施,商业模式正加速向按Token消耗计价演进。

 

具体而言,新用户注册登录即可获赠1000万词元,一键部署OpenClaw再增1000万“养虾”专属词元。
具体而言,新用户注册登录即可获赠1000万词元,一键部署OpenClaw再增1000万“养虾”专属词元。

 

在今年英伟达(NVDA)GTC 大会演说中,行政总裁黄仁勋将“Token”定义为智慧经济时代的基础货币。
在今年英伟达(NVDA)GTC 大会演说中,行政总裁黄仁勋将“Token”定义为智慧经济时代的基础货币。

 

有模型数据显示,Open AI百万个Token价格为0.2美元(约1.56港元)
有模型数据显示,Open AI百万个Token价格为0.2美元(约1.56港元)

 

而为激励员工使用AI,各大公司也相继提供Token福利。如腾讯每年为员工提供最高达22万元价值的Token配额。
而为激励员工使用AI,各大公司也相继提供Token福利。如腾讯每年为员工提供最高达22万元价值的Token配额。

 

体验时长延长至4月6日

具体而言,新用户注册登录即可获赠1000万词元,一键部署OpenClaw再增1000万“养虾”专属词元。第一波福利用户将体验时长延长至4月6日。此外,参与SClaw功能测试的用户还可额外获得1000万词元。活动期间,0.1元/百万词元的特惠续用价也将延续至4月6日。

而这并非首次赠送词元,早在半个月前,国家超算互联网宣布向全体OpenClaw用户,免费发放限时两周的Token额度,总计1000万词元。

腾讯提供高达22万Token配额

事实上,随“养龙虾”持续走热,用户使用过程中的算力成本问题也随之凸显。而据业内估计,一个成熟智能体的日均词元消耗可达传统对话模型的数十倍。

在今年英伟达(NVDA)GTC 大会演说中,行政总裁黄仁勋将“Token”定义为智慧经济时代的基础货币。一般而言,大多数应用程序界面(API)按每百万 Token计算价格,中文通常1个Token对应约0.5至0.7个汉字,具体视模型分词而定。而有模型数据显示,Open AI百万个Token价格为0.2美元(约1.56港元);腾讯混元系列模型价格前不久亦有调整,旗下Tencent HY2.0 Instruct模型输入价格从0.8元/百万tokens,涨至0.4505元/百万tokens;输出价格从2元/百万tokens,涨至11.13元/百万tokens。

而为激励员工使用AI,各大公司也相继提供Token福利。如腾讯每年为员工提供最高达22万元价值的Token配额;英伟达计划为工程师提供相当于其基础工资约一半的Token预算;亦有OpenAI旗下AI编码服务Codex相关工程负责人披露,越来越多求职者在面试时更关心“能获得多少推理计算资源”;Sam Altman更曾设想,未来“全民基础算力”甚至可能取代“全民基本收入”。

日均词元调用量已超140万亿

国家数据局局长刘烈宏昨日表示,截至2025年年底,全国已建成高质量数据集超过了10万个。截至今年3月,中国日均词元调用量,已经超过了140万亿,相比2024年初的1000亿增长了1000多倍;相比2025年底的100万亿,三个月时间增长了40%多。

分析人士指出,随调用量激增,计算效率与成本控制成为核心痛点。迅策则通过高质量、场景化的垂直行业数据,为Token调用加装“增效器”。

什么是Token(词元)?

Token(词元)是AI模型处理文本的最小单位,其调用量能真实反应AI模型使用强度和用户粘性。

国家数据专家咨询委员会委员张向宏表示,目前词元分两个阶段来看,词元上游是高质量数据集,高质量数据集再往前是数据资源;下端是在各行各业应用的智能体和大模型。从该角度来看,词元是构成智能体和人工智能大模型的最小单元,就像一块块积木,搭成了智能体的应用。未来3到5年,词元应该发展成就像电和自来水一样,随取随用,用多少买多少,用多少付多少钱。

然而,建设更多高质量数据集,亦会面临诸多挑战。首先,目前数据高质量开发利用给生活带来很多便利,提升效率。若数据安全性没有得到保障,也会带来很多隐私泄露等;算力上,GPU仍然有比较大的提升空间,且若个人、企业和政府大规模用人工智能,电力耗费相当大。

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