诺云集团企策通 | 词元经济崛起——调用量激增背后的深层逻辑(下)

文|诺云集团企策通

 

(接上篇诺云集团企策通深度研报 | “词元”定名:中国智能经济的一场静默革命(上)

 

上篇我们剖析了词元调用量的爆发式增长及其极端化的经济属性——成本结构终极规模经济、赢家通吃的动态非均衡、宏观通缩-通胀分裂、以及核算/统计/监管的“三重失灵”。这些属性并非抽象的理论推演,而是已经在产业一线加速兑现的现实。下篇将首先审视词元经济正在发生的市场重构与国家战略布局,继而系统探讨统计、竞争、理论三个维度的治理挑战与应对路径。

 

一、战略实践:词元经济正在发生的市场重构

2026年5月22日,国家数据局召开词元经济座谈会,明确将推动词元经济发展纳入工作体系,以行业高质量数据集建设和全国一体化算力网建设为着力点,深入推进数据要素市场化配置改革。这标志着“词元”正式成为国家经济治理体系中的政策单元。

 

行业层面的转型同样迅速。三大运营商正加速从“流量经营”向“词元经营”转型,中国移动推出AI-eSIM多生态智能服务体系,提供“流量+词元+智能体”融合运营。无问芯穹、智谱等企业致力于打通多元异构硬件,最大化提升资源利用率。智谱CEO张鹏透露,2026年以来智能体应用引爆词元消耗,API调用量增长400%。

 

企业级智能体市场的爆发大幅推高词元需求。IDC数据显示,2025年中国企业级Agent市场规模已达190亿元,预计未来三年复合增长率超110%。Gartner预测,2026年将有40%的企业应用嵌入任务型AI智能体。

 

值得关注的是,国内主流AI应用开始启动付费模式。按每百万词元约2-4元价格计算,日均千亿级调用意味着每天就有数亿元在GPU上“燃烧”。这揭示了一个深层次转向:智能体等复杂应用的单用户边际成本正在实质性攀升,AI时代的边际成本不再是“几乎为零”。

 

二、治理挑战之一:统计监测体系的失灵与重构

现实困境:现行国民经济核算体系(SNA)难以捕捉词元经济的真实价值。企业API调用被记为中间消耗而非资本形成,导致“智能资本”投资被低估;大量零价格AI服务创造的巨大消费者剩余完全游离于GDP统计之外,造成数字时代真实福利被系统性低估。词元调用量月均两位数的增长速度,现有统计体系无法准确反映这一增长的经济意义。

 

对策建议:构建与智能经济相适应的统计制度,建立涵盖词元调用量、算力利用率、模型性能价格比等核心指标的月度统计发布体系。探索将AI服务创造的消费者剩余纳入福利测度,弥补传统GDP的盲区。

 

三、治理挑战之二:竞争政策的范式转移

现实困境:传统反垄断理论关注市场份额与价格歧视,而词元经济的垄断可能表现为对关键模型API接口的排他性控制,而非传统意义上的市场支配地位滥用。基于实体商品“成本-利润”逻辑的监管工具,不适用于边际成本趋近于零、具有强网络效应的数字服务市场。

 

对策建议:监管重点需从分拆企业的“结构救济”,转向保障公平接入、要求算法透明与可解释的“行为救济”与“算法治理”。建立与词元经济相适应的竞争政策范式,防止关键模型API接口的排他性锁定,在鼓励创新的同时维护市场开放。

 

四、治理挑战之三:经济学理论的创新需求

现实困境:词元经济暴露了经典经济学范式的多重局限。生产函数(如柯布-道格拉斯函数)无法刻画智能资本的独立贡献,尤其难以处理其中的非线性动力学特征。均衡理论难以解释动态非均衡的赢家通吃结构。边际成本定价法在边际成本趋零时彻底失效。科斯的企业边界理论受到智能体大幅降低交易成本的挑战。

 

更深层的问题在于:词元作为一种“按需生成”的数据类型,其价值高度依赖场景且极度不确定。传统基于生产成本的定价理论失效,头部模型厂商已普遍转向价值定价、二部定价等策略。这些现象无法在现有理论框架内得到充分解释。

 

对策建议:经济学需要建立能够处理非竞争性商品、竞争性资源、正外部性和动态规模报酬递增的新分析框架。鼓励基础理论创新,积极参与国际规则塑造,在智能经济时代的理论话语权竞争中占据主动。

 

结语

从“千瓦时”到“比特”“流量”,再到今天的“词元”,每一个计量单位的变迁,都对应着一次技术革命对经济底层逻辑的深刻重塑。中国拥有全球最大的词元调用量、最丰富的应用场景和最完整的产业链条。能否将这些先发优势转化为技术优势、产业优势,乃至未来智能经济国际规则的定义权,关键在于能否充分理解词元的独特经济属性,并在此基础上做出系统性的制度创新与战略选择。

 

诺云集团企策通将持续跟踪词元经济的发展动态,为产业参与者与决策者提供前瞻性的战略分析与价值洞察。智能时代的竞争已经全面展开,而词元——这个小小的语言碎片——正在书写着未来经济史的第一笔。

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