规模化落地面临多维度挑战，警惕“词元通胀”风险

词元经济规模化落地面临技术维度、企业维度、产业维度等多方面的挑战。此外，需要警惕“词元通胀”可能带来的风险。

规模化落地仍面临多维度挑战

《Token驱动智能经济研究报告（2026年）》（以下简称：《报告》）显示，词元（Token）正驱动智能经济发展，但从理论图景走向规模化落地仍面临系统性挑战：计量标准缺失、企业运营粗放、跨域流通壁垒重重等。这些结构性矛盾，成为制约要素高效流转与商业模式成型的关键瓶颈。

技术维度方面，底层规范与工具链尚未贯通，直接制约词元作为标准化生产要素的规模化流转。该瓶颈主要体现在计量标准、调度工具与模型能力三方面，已成为破局智能经济底层架构的关键所在。

其中，计量与接口标准方面，词元的计量口径、安全鉴权规范等尚未形成行业共识，不同厂商与平台间存在“标准壁垒”，多源词元无法统一解析与互认，底层数据与模型服务难以无缝对接。

企业维度方面，企业作为词元消费与价值转化的核心主体，其内部管理体系滞后于技术演进速度，导致AI投入产出比难以量化、运营效能无法释放，主要体现为资源统筹与动态调配困难、成本核算黑箱与归集困难、业务流程与合规管控脱节、风险防控与权限管控薄弱。

产业维度方面，词元的规模化价值释放高度依赖产业链上下游协同与成熟的市场化配置机制，但当前产业生态在流通规则、定价结算、宏观供需三方面存在断层。

例如，跨主体流通与互认机制缺失。不同企业、平台与生态伙伴间的词元缺乏统一身份标识与互认协议，跨组织协同调用受阻。智能体间自主交互、自动分润的技术与规则基础尚未建立，交易摩擦成本高，制约产业链上下游的敏捷协同。

同时，市场化定价与清算结算体系空白。《报告》认为，当前词元市场呈现“分层式寡头垄断”特征，高端市场寡头博弈，中低端市场开源模型则构筑了无形的“价格天花板”。另外，由于训练、推理、数据采购等成本难以精确归因至单个词元，严格意义的“成本加成”难以实现。这导致当前词元定价高度依赖厂商单边报价与生态绑定策略，缺乏透明、可比的行业基准价与阶梯定价机制。

除了上述问题外，目前还存在宏观供需结构性错配与底座支撑不足的问题，体现在跨区域算力调度与绿电匹配效率仍待提升，推理算力与边缘节点供给相对偏紧，影响词元规模化产出的稳定性与经济性。

警惕“词元通胀”可能带来的风险

随着AI应用的普及，词元逐渐从技术计量单位转化为智能服务的基础计价单元。过去，模型厂商通过免费试用、低价调用、大幅降价等方式争夺开发者和应用生态。然而，2026年以来，算力产业链的供需紧张态势传导至价格端。

2026年3月，腾讯云结束了GLM 5、MiniMax2.5、Kimi 2.5三款模型的限时免费公测，并将其转为正式商用服务，同时对混元系列模型TencentHY2.0 Instruct与Tencent HY2.0 Think的价格进行大幅上调。

同月，阿里云官网发布调价公告表示，因全球AI需求爆发、供应链涨价，行业核心硬件采购成本显著上涨。经审慎评估，公司决定于4月18日起对AI算力、CPFS（智算版）等服务价格进行调整。其中，平头哥真武810E等算力卡产品价格上涨5%至34%，文件存储产品CPFS（智算版）价格上涨30%。

百度智能云表示，将AI算力相关产品服务价格上调约5%至30%，并行文件存储等价格上调约30%，同样自4月18日起实施。

对此，国家发展和改革委员会宏观经济研究院研究员杨祥雪、魏巍发表文章表示，词元经济价格正由“低价扩张”转向“成本重估”，但目前制度供给跟不上价格重估，词元市场缺少“看得见、算得清、管得住”的治理工具。

首先，目前的计费规则由平台方设定，词元价格缺少可核验的“计量尺”。不同平台对同样文本的词元计数结果存在显著差异，同一平台不同模型的分词规则也不统一。其次，同步涨价难以穿透识别，竞争执法缺少判断“价格合谋”的技术框架。

文章指出，2026年3月，阿里云、腾讯云、百度智能云集中上调AI算力产品价格，时间高度集中，涨幅区间相近。三家合计占国内AI算力市场绝大部分份额。如果要启动竞争合规评估，则面临相关市场边界难界定、市场支配力指标不适配、成本转嫁合理性难测算等多重问题。

此外，价格统计体系PPI和CPI等尚未覆盖词元，算力端持续涨价是否已对信息技术服务价格产生影响、影响程度多大，现有指标无从回答，宏观部门缺少观察智能经济成本的“仪表盘”。制度空白正在放大价格波动风险，词元市场缺少基础治理坐标。监管部门既无法识别涨价是否超出合理成本传导边界，也无法量化其向应用层和终端价格的传导幅度。

文章表示，一个日均调用量达到百亿亿级、牵动千万级市场主体的新型产业投入品，如果长期游离于价格监管和统计监测之外，价格波动就可能从企业经营变量演变为数字经济运行风险。