【摘要】词元出海，是数字经济时代中国参与全球价值链重构的新机遇。从竞争优势看，中国在电力成本、芯片算力、数字基础设施、大模型能力和应用生态五个方面，形成相互支撑、难以被单一竞争对手复制的系统性优势；从政策保障看，“东数西算”的空间布局、“算电协同”的制度创新、数据要素市场化改革，以及新型数字贸易规则探索，共同构成我国词元出海产业多层次制度支撑体系。尽管竞争优势显著，词元出海仍面临多重挑战，需在政策层面进行前瞻性应对。
【关键词】词元经济 词元出海 数字经济 新质生产力 数字贸易
【中图分类号】F49 【文献标识码】A
词元（Token）是人工智能（AI）大模型处理文本、代码、图像描述等信息的基本单元，如一个汉字、一个标点、一个词汇片段。随着词元调用规模的持续快速增长，“词元经济”正在加速成形，其本质是围绕词元计量、调用、核算和价值转化而形成的一种资源配置方式，为人工智能推理服务的价值衡量和规模化应用提供现实路径。
词元出海，是指我国AI大模型企业将算力与绿电等资源转化为高性价比的词元，通过应用程序编程接口（API）向全球提供推理服务，按处理量计费，从而实现算力与电力的“数字化出口”。从贸易形态看，词元出海属于数字服务贸易范畴；从产业逻辑看，它是电力、算力、算法三重资源的价值转化。这一模式的创新实现了“数据不出境、智能和电力走出去”，在数据安全和跨境智能服务之间获得了平衡。电力能源为其提供成本底座，模型运算能力为其提供技术载体，全球应用生态则创造算力出海价值实现的市场空间①。
2026年被业界定义为“AI智能体元年”。从春节AI红包到OpenClaw“全民养虾”等现象级事件席卷全球，人工智能正式从交互对话迈向自主执行的智能体时代。2026年3月，国家数据局发布数据显示，2024年初，中国日均词元（Token）调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。②3月30日至4月5日当周，中国AI大模型词元调用量达12.96万亿，占全球总调用量的近一半（约48%）。根据摩根大通机构预测，中国AI推理词元消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年增长约370倍。这一增长轨迹表明，全球数字经济核心要素的流动格局正发生系统性重构。
中国词元出海优势何在
词元出海包含三层架构：底层是算力词元，对应数据中心和算力基础设施的全球供给能力；中间层是模型词元，对应大模型API服务的国际竞争力；应用层是场景词元，即将通用模型能力与行业数据、业务经验相融合，直接交付可量化的商业结果。我国词元出海之所以能在短时期内快速发展并形成规模，主要取决于中国在电力成本、芯片算力、基础设施、大模型能力和应用生态五个方面长期积累的系统性优势。
电力成本优势：算力经济的底座。电力是AI大模型运营的最大成本项。据行业测算，在AI大模型的日常运营支出中，电力成本占比可达60%左右，远超硬件折旧（约25%）和网络带宽成本（约15%）。电价水平直接决定词元的定价竞争力，中国在这一领域拥有显著优势，这种能源成本差在大规模推理场景中被充分放大，形成可持续的定价优势。从能源结构看，我国可再生能源装机容量居全球首位。2025年，我国风电光伏合计装机历史性超过火电，由2020年的5.3亿千瓦增加到2025年的18.4亿千瓦，连续跨越13个亿级台阶。新型储能装机历史性突破1亿千瓦大关，占全球比重超过40%。中国依托内蒙古、甘肃、宁夏等"东数西算"枢纽节点大规模绿电资源，非化石能源消费占比已达21.7%。预计到2030年，中国数据中心绿电占比将超80%，以绿电直供、源网荷储一体化模式，为中国算力词元出海提供充足绿色电力供给。③
芯片与算力优势：国产替代的结构性突破。芯片是AI算力的物理载体，芯片供应的自主可控水平，对词元出海安全边界产生重要影响。随着大国科技竞争加剧，海外AI芯片出口管制趋严，既带来发展约束，也倒逼国产芯片从“可用”迈向“好用”。产业落地层面，华为昇腾系列旗舰芯片在特定场景和系统级解决方案上，已实现对海外主流专有型号的对标甚至超越；海光信息兼容统一计算设备架构（CUDA）与自研双路径并行；寒武纪单卡算力性能加速追赶国际先进水平。在单芯片性能仍存差距的领域，中国通过集群化、系统化部署弥补短板，在系统层面实现了等效甚至更优的算力输出。更值得关注的是，中国大模型普遍采用“混合专家”架构，将极大改写算力需求的线性增长逻辑，词元使用量不再与高端图形处理器（GPU）需求量线性挂钩，将缓解芯片供给约束对产业发展的制约，为词元出海提供不同于传统“堆算力”路径的新型技术方案。
数字基础设施优势：超大规模枢纽网络。如果说电力是词元出海的能源底座、芯片是物理载体，那么遍布全国的数据中心网络就是承载算力产业的“数字骨骼”。中国在数字基础设施领域的超大规模投资和前瞻性布局，构成了词元出海难以复制的“硬件护城河”。2026年政府工作报告首次将“算电协同”纳入国家级新基建工程，“十五五”规划纲要强调“适度超前布局新型基础设施”。自“东数西算”工程启动以来，我国已建成八大国家算力枢纽节点和十大数据中心集群，形成横跨东中西部的梯次化算力空间布局。如内蒙古算力总规模已达28万P，其中智能算力26万P（PetaFLOPS，算力单位）。随着全国一体化算力网加速建设，算力枢纽节点之间、算力枢纽节点与有条件的非枢纽节点之间，正在构建多元异构算力资源统筹调度体系，进一步打造高速高通量的算力网络通道。
大模型能力优势：从追赶到引领。基础设施和成本优势为词元出海提供“能做”的条件，而大模型的技术能力则决定其能否“做好”。经过快速追赶期，国产大模型已在核心能力和商业竞争力两个维度上实现质的跃升。截至2026年3月，AI模型聚合平台OpenRouter全球调用量排名前五均为中国模型：MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、阶跃星辰Step 3.5 Flash、Kimi K2.5和智谱GLM-5。在价格竞争力方面，据2026年3月10日查询到的价格，DeepSeek V3.2每百万输出词元定价仅0.42美元，而美国最先进的大模型之一Anthropic开发的Claude Opus 4.6输出价格高达75美元，差距超过170倍。OpenRouter平台上美国开发者用户占比高达47.17%，这说明中国模型调用量的高速增长，是海外开发者的真实商业选择，客观反映了国产大模型的优势和吸引力。美国国家标准与技术研究院（NIST）2026年5月的评估显示，在七项基准测试中，中国顶尖大模型DeepSeek V4有五项成本低于美国对照模型GPT-5.4 mini。④
应用生态优势：全产业链协同与场景创新。大模型技术能力决定词元的“出厂品质”，应用生态则决定词元能否嵌入全球商业场景并产生持续经济价值。中国在这一维度上拥有全球最完整的产业链供给能力和最大规模的应用创新场域。从产业链来看，中国是全球唯一能提供从特高压变压器、液冷设备到AI服务器组装、算力芯片完整产业链的国家，有效降低单一环节"卡脖子"的风险。在应用创新来看，“场景词元”商业模式正在开辟远超模型本身的增量市场。应用厂商以批发价购入通用模型词元，将其加工为面向特定场景的AI功能模块，再打包销售给终端商家，客户愿意支付远高于原始词元价格的附加值，因为AI功能模块的成本，低于雇佣与之对应的人力成本，这种创新使词元从通用算力商品转化为行业解决方案。尤其值得关注的是，智能体（Agent）的规模化落地正在成为词元出海的新增长极。有机构预测，中国企业活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿，迎来爆发式增长，年复合增长率超135%。⑤智能体的词元消耗是普通AI对话的百倍以上，这表明，词元出海的市场空间增长不是线性的，而是随着应用升级而呈现指数级扩张。
我国词元出海的政策保障体系
我国词元出海的竞争优势，与广阔的市场空间有关，更与战略性政策布局息息相关。
“十四五”时期，我国启动全国一体化算力网络国家枢纽节点建设，深入实施“东数西算”工程。这一前瞻性布局，将东部沿海旺盛的算力需求与西部内陆富集的能源资源进行空间匹配，通过特高压输电网络和高速光纤网络实现“西算东用”，是我国算力基础设施布局的“先手棋”。当全球开发者通过API调用中国大模型时，实际调用的是部署在内蒙古、宁夏、甘肃等西部枢纽节点的算力资源，当地的廉价绿电，通过大模型转化为具有国际竞争力的词元，再经由海底光缆流向全球，创造了一种算力出口替代电力出口的新型外贸模式。
如果说“东数西算”解决算力的空间问题，那么“算电协同”解决的则是算力与电力如何深度耦合的协同问题。2026年政府工作报告首次将“算电协同”纳入国家级新基建工程。“算电协同”在三个层面推动电力系统与算力系统深度耦合：规划层面，要求新建大型数据中心配套新能源发电设施或签订长期绿电采购协议；调度层面，建设“源网荷储”一体化示范工程，实现新能源发电与数据中心用电的毫秒级协同调控；市场层面，推动绿电直供、绿证交易等机制创新，使数据中心能够以低成本绿电稳定运营。从制度经济学视角看，“算电协同”解决了一个长期困扰数字基础设施发展的关键矛盾——算力设施的高能耗特性与“双碳”战略目标之间的系统性张力。通过新能源发电与算力中心深度绑定，既保障了词元出海的持久成本优势，又实现了绿色低碳发展的政策目标。
词元出海产业的长期可持续，不仅依赖技术和成本优势，更需要完善的数据要素制度体系作为产权基础。词元作为AI推理服务的计价单元，其背后处理的数据和产生的推理结果均涉及复杂的权属和合规问题，须在制度层面提供支撑。国家数据局探索形成以数据要素市场化配置改革为主线的“5+3+1”工作体系。其中“5”指从数据基础制度、数据基础设施、数据融合应用和场景建设、全国一体化数据市场建设、数据产业培育5个方面打出一套“组合拳”；“3”指夯实核心技术攻关、数据标准化、数字人才培养3个基础；“1”指突出数据要素赋能人工智能创新发展1个重点。“5+3+1”工作体系能够更好释放数据要素价值，加快数据要素市场化价值化进程，让数据更好赋能千行百业、服务千家万户。
从数据跨境流动规制视角看，词元出海属于数字贸易新型实现路径。传统跨境数字服务多涉及原始业务数据，受各国数据本地化、信息保护法规约束较强；词元出海模式实现境内算力闭环运算，仅向外输出模型推理生成的词元结果，原始数据留存国内，以此兼顾数据主权安全与跨境智能服务需求。
我国词元出海面临的挑战与应对
尽管竞争优势显著，我国词元出海仍面临多重挑战，需在政策层面进行前瞻性应对。
防范地缘政治与芯片供应安全风险。2024年以来，欧美国家持续加码AI芯片出口管制，为算力产业发展带来不确定性因素。斯坦福大学发布的《2026年人工智能指数报告》显示，2025年美国私营部门AI投资额高达2859亿美元，这些资本大量涌入高端芯片和前沿模型研发领域。直面国际竞争，建议坚持“算力出海”而非“芯片出海”的总体策略，短期通过MoE架构创新和集群化部署降低对高端单芯片的依赖；中期须加快国产先进制程AI芯片的研发攻关和规模化生产；同时积极推动在《区域全面经济伙伴关系协定》、金砖国家等多边框架下，构建AI芯片供应链合作与互认机制。
降低全球AI监管政策分化带来的合规成本。欧盟《人工智能法案》已经实施，美国各州层面的AI监管法案加速推进，全球AI治理规则呈现碎片化趋势。建议在国家层面加快建立与国际主流标准接轨的中国AI服务合规认证体系，争取与主要贸易伙伴达成AI合规标准互认；同时支持行业协会和头部企业联合制定词元出海行业合规指引，降低中小企业的合规门槛。
健全算力经济市场化定价标准。当前，我国算力领域存在“计价标准不统一”“低价竞争”“缺乏价格指数和风险管理工具”等突出问题。建议借鉴电力市场的制度演进经验，加快建立涵盖词元计量、服务定价、质量评估的统一计价标准体系，推动词元交易从双边谈判走向标准化、可交易的市场化轨道。
警惕词元消耗的“量质背离”风险。词元消耗量，可作为辅助性技术指标，但不能直接等同于人工智能综合能力。若简单以词元消耗量衡量人工智能水平，可能会诱发无意义过度消耗。因此政策评估与企业绩效考核不能仅聚焦词元调用总规模，更需重点衡量单位词元对应的业务效益与经济产出。
完善词元国际贸易统计与定价机制。作为一种全新数字服务贸易形态，词元出海尚未被纳入现行国际贸易统计体系和税收征管框架，且出口大多以美元计价结算。建议研究制定词元出口统计核算方法，探索词元跨境服务贸易增值税豁免或零税率制度；同时借鉴大宗商品定价机制演进经验，探索在数据交易所推出以人民币计价的词元价格指数，逐步培育具有国际影响力的词元定价基准。
【注：本文系国家社会科学基金重大项目“推动经济实现有效提质与合理扩量研究”（项目编号：24&ZD044）的阶段性研究成果】
【注释】
①张云泉、刘东屏：《智能经济新形态：以算力为基、智能体为翼打造智能经济新形态》，《新经济导刊》，2026年Z1期。
②《我国日均词元调用量突破140万亿》，《人民日报》，2026年3月24日。
③《算电协同推动中国词元出海》，《中国能源报》，2026年4月13日。
④美国国家标准与技术研究院（NIST）人工智能标准与创新中心（CAISI）：《人工智能标准与创新中心对DeepSeek V4 Pro 模型的评测报告》，2026年5月1日。
⑤《政府工作报告首提智能经济，改变就在身边》，人民日报客户端，2026年3月7日。
责编/谷漩 美编/杨玲玲
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