智荟月刊 | 从读万卷书到行万里路：词元经济如何重写生产函数

词元，这个过去只在API文档里出现的技术术语，如今正成为衡量智能经济活跃度的核心指标。

2026年3月，国家数据局公布了一组新数据：中国日均词元（Token）调用量突破140万亿，较上年末增长超过40%。而仅仅两年前，2024年初这个数字还是1000亿。日均调用量的千倍增长，直观地告诉我们一个事实：越来越多的企业和个人，正在把词元消费嵌入日常的工作流程——从代码生成到数据分析，从内容创作到客户服务，从科研辅助到经营决策。

但这组数字真正值得关注的，不是增速本身，而是背后的结构性变化。词元不再只是技术层面的计量单位，它正在成为连接数据、算力和商业价值的经济枢纽。围绕词元的生产、流通、定价和消费，一套全新的经济逻辑正在成型。

要理解这套逻辑，需要先看清过去三年AI经历了什么。

一、回望AI三年发展：读万卷书、解万般难、行万&里路

过去三年人工智能的发展，可以归纳为“读万卷书、解万般难、行万&里路”三个阶段。每一次跃迁，都深刻改变了词元的经济含义。

读万卷书：预训练阶段。大模型通过大规模文本训练完成知识积累，将人类数千年沉淀的文献、代码和科学成果压缩进模型参数。在2024年之前，算力主要消耗在预训练阶段。那个时期的大模型，就像一个博览群书的学者，知识丰富，但还不能解决非常复杂的问题，高质量地完成任务。

解万般难：推理阶段。2024年，以深度推理模型为代表，AI具备了面对复杂问题时的长链条思考能力。词元不再只是“看过”信息，而是被用来“想透”问题——展开多步思考链、验证假设、排除错误路径。每一次深度推理都消耗大量词元，也正是从这里开始，词元具备了显性的、可计价的价值交付。

行万&里路：智能体的AI阶段。2025年至今，AI从对话走向行动。智能体不再只是回答问题，而是自主规划路径、调用工具、操作环境、迭代执行直至任务完成。词元的价值产出，从一段文字回复跃升为一个完成的工作任务——代码写好了并通过了测试，数据分析跑完了并生成了报告，系统优化方案执行了并验证了效果。从智力到行动的跃迁，指向一个清晰的产业趋势：AI正在从对话工具进化为行动主体。

同样100万个词元的价值密度，在阶梯式攀升。推理阶段，它是一次深度分析的“电费”；行动阶段，它可能对应一次价值数千元的工程交付。词元不再只是API的计量单位，而是驱动智能经济运转的基础要素。

二、生产函数的变量置换：从资本和劳动到词元和智能体

经济学最核心的公式之一是生产函数Q=f（K，L）。智能时代的生产函数将会发生重要的改变，核心变量将由资本（K）和劳动（L）进化为词元和智能体。

词元是新的资本要素。资本的本质特征是可积累、可定价、可流通，能够投入生产过程并带来增值回报。词元完全符合这一定义——数据经由算力与模型转化为词元，形成可计价、可交付的智力服务。通过API接口，词元可以在全球范围内瞬时交付。更重要的是，词元不是同质化的商品：不同模型产出的词元有不同的智力密度，强大模型产出的词元能解决更复杂的问题、驱动更高质量的行动，因此享有显著溢价。

智能体是新的劳动力要素。它能理解目标、自主规划、调用工具并执行任务，可按需扩展、并行工作、全天候运转，不存在传统人力的培训周期和管理成本。词元是智能体的“燃料”——每一次感知、推理和行动都消耗词元，就像人力工作需要消耗薪酬一样。

在此之上，两股力量彼此咬合、循环放大：词元的单位成本随着模型架构和推理技术的迭代持续下降，使用门槛随之走低；而智能体用得越广，带回的反馈数据越多，数据飞轮让模型能力持续增强、产出更优——更强也更便宜的模型，反过来又压低门槛、扩大使用。于是，智能经济在特定阶段呈现出经典要素经济中罕见的收益递增。

三、支撑词元和智能体良性运转的四大关键组件

如果词元是资本、智能体是劳动力，那么让这套新生产函数高效运转的基础设施，就是智能经济时代的工业体系。从产业实践看，这套体系由四个关键组件构成，每一组件都精确对应着生产函数中的关键环节——资本的质量、资本的数量、劳动的工具、劳动的场所。

模型能力——资本的质量

在经典经济学中，同样数量的资本投入，精密机床和通用设备的产出天差地别——这就是资本质量的差异。词元也是如此：同样消耗100万个词元，一个在工具调用、编码、长程任务上表现顶尖的模型，和只能做简单对话的模型，产出的经济价值可能相差几个数量级。模型能力直接决定了词元的智力密度。

智能体时代对模型能力提出了几项新要求。一是工具调用的精准度——模型能否通过MCP等标准协议与外部服务无缝协作，并根据真实反馈动态调整决策。二是编码能力的纵深——从代码补全进化为覆盖整个软件开发周期的核心引擎，能够在终端交互、Web开发和多语言环境中独立工作。三是长程任务执行的耐力——这是智能体区别于聊天机器人的根本能力。以阿里云近期发布的Qwen3.7-Max为例，它在没有任何先验知识的条件下，从空白工作区起步，持续运转超过35小时，完成上千次工具调用和数百次方案评估，最终产出可直接投入使用的底层内核代码，加速比达到10倍。从生产函数的视角看，提升模型能力就是在提升资本的质量。当每一单位词元能承载更多的智力、驱动更复杂的行动时，整个生产函数的产出边界就向外扩展了。

推理服务平台——资本的数量

把模型变成能源源不断产出的产能，靠的是推理服务平台。这本质上是一个大规模生产词元的问题：如何把不同规模、不同专长的模型整合到一起，按任务难度动态调度，以最高的吞吐量、最低的单位成本，稳定地把词元造出来。如果说训练决定了一个模型能有多聪明，推理平台就决定了这份智力能以多大的规模、多低的价格被调用；词元的单位成本能否持续走低、产能能否随需求弹性扩张，都在这一层见分晓。

推理服务平台需要具备四个能力。高性能——面对长链路和突发流量保持低延迟和高吞吐。成本可控——通过上下文缓存复用、资源池化弹性调度、批量推理等工程手段，让词元消耗可预测、可优化。这相当于工厂中的精益生产——通过减少浪费来提升单位投入的有效产出。安全可靠——从多租户隔离到机密推理，让核心业务敢进入智能体流程。安全不是效率的对立面，而是效率可持续的前提——正如工厂安全规程看似降低了操作速度，实际上避免了停产事故带来的巨大损失。效果持续优化——通过面向智能体的强化学习让模型在特定业务场景中不断进化，使小模型也能在垂直领域达到大模型的效果。这一层决定的，是资本的数量。

面向智能体的工具生态——劳动的工具

智能体的能力，一方面高度依赖模型的能力，另一方面也依赖工具链工程——围绕模型搭建的任务规划、工具调用循环、上下文管理、记忆管理、错误恢复等一整套脚手架。模型再强，也要靠趁手的工具链才能把活干完、干稳。在经典生产里，工人的产出依赖于手中的机床、夹具和量具；在智能经济里，智能体的高效、高质量产出也依赖于它能调用的工具生态。工具的丰富度，也影响到这一新型劳动力的能力上限。

让工具生态繁荣，需要面向智能体的专用工具与技能不断涌现，把领域最佳实践封装成可复用的技能模板，让普通智能体也能干出专家级的活。我们观察到，作为智能经济重要基础设施的云服务也正在面向智能体不断进化，让云服务被技能化、模型上下文协议（MCP），封装成智能体可以直接调用的形态。过去为人设计的云能力，如今智能体也能一键取用。工具越丰富、工具链越成熟，智能体这一新型劳动力的生产力就越强。

智能体原生云——劳动的场所

有了高质量的词元和高能力的智能体，还需要一座让它们高效结合的场所——这就是智能体原生云。它是词元通过智能体转化为行动的地方，决定了资本和劳动力能否高效结合。

智能体的工作负载与传统应用有很大区别，提出了六个全新挑战。一是任务的短生命周期——一个智能体任务可能只存活数秒到数分钟，用完即消，要求运行时足够轻量、可毫秒级拉起、即用即弃。二是无规律的突发负载——智能体何时发起、并发多少都无法预测，要求资源能够应对超大规模突然的负载。三是动态的环境依赖——每个任务所需的工具、依赖和执行环境各不相同且实时变化，要求运行时能按需组装、动态注入。四是复杂的数据模态与存储形式——智能体对数据质量、语义、实时检索要求高，需要统一的数据平面支持多级记忆存储、多模态数据摄取以及会话状态存储。五是大规模的动态编排——成千上万智能体并行协同，要求编排层自动拆解任务、动态路由，在长链路中维持状态不漂移、指令不丢失。六是任务级的安全管控——每个智能体的每个动作都要落到身份、权限和审计，要求运行时级别的隔离、数据保护和机密计算，把治理与安全嵌进每一次调用。

这四大组件之间的关系，完整映射了新型生产函数的结构。模型能力决定词元的智力密度，推理服务平台驱动词元的大规模低成本生产，面向智能体的工具与工具链工程提高了智能体的能力，智能体原生云提供价值释放的场所。四大组件共同构成了让新型生产函数Q=f（Token，Agent）从公式变为现实的生产系统。这也是为什么全栈能力正在成为头部企业的核心壁垒——不是因为一家企业需要做所有事，而是因为这套生产函数的关键组件必须端到端协同，才能充分释放词元和智能体的生产力。

四、推动词元经济健康可持续发展的五点倡议

词元经济正处于快速成长期。围绕如何推动其健康可持续发展，有以下几点值得行业共同探讨。

倡议重新定义算力基建的规划逻辑。未来智能数据中心的核心功能是生产词元，衡量指标应从单纯的算力指标转向单位能耗下的有效词元产能。推理负载将成为主要工作形态，基建规划应围绕弹性推理调度和异构芯片适配来设计。算力与电力的协同规划需要前置。

倡议建立数据“善意取得”容错机制。对以促进AI应用为目的使用公共数据的行为，充分保障使用者权益、降低合规成本。在重点行业率先开展高质量数据集应用试点。数据不流动，词元就是无源之水。

倡议扩大需求侧的AI应用渗透率。词元经济的增长飞轮在需求侧。支持中小企业通过公共云低门槛消费词元，支持大型企业构建企业级智能体。让“用词元”和“用智能体”像“用电”一样成为基础设施级能力。

倡议推动词元质量评价标准化。当前词元定价基于模型版本以及调用量的简单模式。建立涵盖准确性、完备性、效率性和稳健性的多维度评价框架，将为词元从“按量计费”走向“按质定价”奠定基础，进而走向按产出付费的健康模式。

倡议推动AI原生组织的建设。每一次通用技术革命的红利兑现，都依赖组织形态的同步升级；技术铺得再快，组织跟不上，生产率就只能在统计数字里继续“消失”。鼓励企业把组织变革与技术投入放在同等位置，重塑分工、流程与治理边界，培育既懂业务又能驾驭智能体的复合型人才。

古人说，读万卷书，行万&里路。AI用了不到三年时间走完了这条路——从“读”（预训练积累知识）到“解”（推理攻克难题）到“行”（智能体执行任务）。不断增长的词元价值是这条路上的里程碑，记录着从知识到智力到生产力的每一步转化。

从蒸汽机到电力到互联网，每一次生产函数的重写都催生了新的经济形态和社会分工。词元经济或许正是我们这一代人的“电力时刻”。区别在于，这一次电网里传输的不是能量，而是智力；发电厂变成了词元工厂；家用电器变成了智能体。

当词元的生产成本持续下降而其驱动的行动价值持续上升时，一个临界点已经越过：词元创造的经济价值大于词元本身的成本。在这个临界点之后，词元经济的增长具有了内生的自我强化逻辑。它不是概念催生的叙事，而是技术成熟度和市场需求共同推动的、不可逆的生产方式变革。