人工智能大模型加速走进千行百业，词元（Token）作为大模型输入输出的最小信息单元，已经从单纯的技术术语演变为全社会热议的智能经济新概念。据国家数据局统计，截至2026年3月底，我国日均词元调用量突破140万亿，相比2024年初增长1000多倍。
词元调用量的爆发，既展现了我国人工智能产业发展的充沛活力，也折射出用户运用AI模式正在发生重大转变。用户要开发和使用智能体，只需向服务商购买API服务即可按需获取词元服务，这有助于提升算力集约化利用效率，降低人工智能应用门槛，加速“人工智能+”的进程。然而词元要真正成为智能的基本度量单位，不能只看数量和价格，更要看词元背后的“智能含金量”。
智能是高质量词元服务的决定因素。过去两年，大模型在语言理解、复杂推理、多模态融合等关键能力方面实现跨越式提升，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）“方升”基准测试结果显示，2025年语言模型和多模态模型的综合能力评分提升35%和50%，全球领先的开源模型和闭源模型的智能差距在不断缩小。但模型之间的智能差距还是非常显著，不同模型输出的词元“智能含金量”相差甚远。
数据来源：中国信通院“方升”基准测试结果，2026年图1 开闭源语言模型能力演进趋势
稳定是高质量词元服务的可靠保障。中国信通院通过对公有云词元服务持续监测显示，2026年一季度国内词元服务调用成功率稳定在99.9%左右，响应时延（TTFT）平均值0.87秒，每秒词元输出数（TPS）平均值53.4个。但也要看到，随着多模态交互与智能体技术快速普及，词元调用量正呈快速增长态势，智能体在复杂任务中可能触发数十次链式调用。当企业日均调用量突破千万乃至亿级，99.9%的成功率背后仍有不可忽视的绝对失败量。
数据来源：中国信通院公有云Token服务性能监测，2026图2 公有云词元服务TPS监测结果图
数据来源：中国信通院公有云Token服务性能监测，2026图3 公有云词元服务TTFT监测结果图
安全是高质量词元服务的信赖底线。2026年4月，国家安全部发布词元安全警示，指出词元面临泄露劫持、伪造篡改、诈骗陷阱三重风险。各类风险隐患已在服务全链条显现。技术层面，大模型幻觉问题难以“根除”，提示词注入、越狱攻击的防御能力依然薄弱，输出敏感、有害信息的事例时有发生；运营层面，词元中转站深藏隐患、低价API代理乱象丛生，明文传输极易泄露密钥与交互信息，植入恶意代码、倒卖数据、擅自降级模型等问题层出不穷。业务层面，词元服务正逐步切入金融、医疗、政务等高敏感领域，一旦发生安全问题，波及范围和危害程度远超传统信息服务。安全不能被视为“附加题”，而应当成为高质量词元服务的“必答题”。
然而，以安全为前提，词元服务围绕“智能-稳定-价格”构成的“不可能三角”逐渐显现。智能越优、性能越稳定，价格也就越昂贵，例如GPT-5.5 Pro是GPT-5.5价格的近6倍。因此，为推动词元服务高质量发展，需要在三个方向协同发力。
一是持续提升基础模型能力。为保障智能体执行任务的可靠性，底层模型面临着有别于传统对话场景的全新能力要求：不仅要能理解问题，还要能像工程师一样编写代码、调试逻辑；不仅要能回答单次提问，还要能在一个跨越数小时甚至数天的复杂任务中保持正确的推理轨迹。这些需求正推动模型能力向更高层次进化，包括更强的编程与逻辑推理能力、更稳定的长程任务执行能力、更优的超长上下文处理能力和模型内生的工具调用能力。同时，应超越单纯的词元数量统计，建立单位词元智能化水平的新型指标，以实现模型价值的精准评估，提升模型在实际任务中的价值产出密度。
二是不断提升词元服务性价比。智能算力是词元服务的物质基础，算力成本在很大程度上决定了词元服务的定价空间，而算力的利用效率又直接影响服务的稳定性与响应速度。近年来，国产算力芯片与国产大模型的适配正在从可用迈向好用，形成国模国芯的协同创新格局。以华为昇腾与DeepSeek的合作为代表，国产模型发布后，国产芯片平台能在较短时间内完成全链路优化适配，推理效率不断提升。同时，词元服务商也在通过推理优化技术，持续推进词元服务性能提升。未来坚持“以软补硬、软硬协同”的路径，是让词元服务在性能提升的同时实现成本可控、运行稳定的关键。
三是多层次加强词元服务安全防护。要让用户放心采购和使用词元API服务，就必须彻底打消安全顾虑。安全并非一道简单的“是或否”的二元判断题。以不同的安全成本，可以换取不同等级的安全保障，用户应当根据自身业务场景的敏感程度，在安全与成本之间做出灵活选择。硬件层面的物理隔离、机密计算环境中的加密执行、软件层面的访问控制与行为审计，这些防护措施并非彼此替代，而是构筑起层层递进的纵深防线，让用户可以根据需要选择合适的防护等级。只有当安全成为一个可选择、可度量、可验证的明确选项，用户才能放心地把核心业务交给词元服务。
对词元服务商而言，单纯打价格战没有出路，唯有不断提高词元服务的含金量，词元经营才能长久，词元经济才能真正发展起来。对用户而言，需要提高辨别能力，综合考量智能水平、服务质量和安全防护等因素，选择贴合自身场景需求的词元服务，推动词元应用价值提升，充分释放AI潜力。对产业而言，应逐步建立起统一的计量计费体系，在按量计费基础上，完善按场景及价值计费机制，并结合监管和信用体系的建设，助力词元应用“公平、公开、透明”。
中国信通院始终坚持问题导向，不断完善可信AI标准和评测体系，已经构建了高质量词元研究和公共服务体系，覆盖“方升”大模型基准测试、词元服务性能监测、词元安全可信评测等关键板块，联合产学研多方开展人工智能领域的技术研究、标准制定、测试验证和产业培育工作，以高质量词元服务支撑人工智能的普惠发展。
作者简介
魏凯，中国信通院人工智能研究所所长，正高级工程师。工业和信息化部人工智能标准化技术委员会（MIIT/TC1）秘书长、全国网络安全标准化技术委员会人工智能组（TC260 WG9）副组长。研究方向为人工智能技术，发表论文20多篇，牵头完成40多项国内国际标准，参与多项国家重大政策文件起草。
曹峰，中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任，高级工程师。人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室副主任、中国人工智能产业发展联盟评估组组长。参与多个国家层面人工智能政策和产业报告的起草、制定和推动落实，牵头人工智能国际、行业、团体标准60余项。
石霖，中国信通院人工智能研究所安全治理部、具身智能与机器人部主任，高级工程师。工信部人工智能标委会安全治理组组长、公安部信安标委会委员。主要从事人工智能领域的政府支撑、技术研究、标准制定、测试评估及产业生态建设工作，参与编写了人工智能、元宇宙领域多项国际、行业标准，深度支撑中国人工智能产业发展联盟、多届中国人工智能大赛等产业生态建设工作。
秦思思，中国信通院人工智能研究所高级工程师。中国人工智能产业发展联盟模型服务工作组、服务商工作组组长。主要研究方向为大模型工程化，牵头20余项国际国内标准编制，参与人工智能政策和产业研究，累计发布10余项论文、专利和报告等成果，并组织开展高质量词元服务性能监测、课题研究、系列评估和咨询等工作。
联系方式：
13488684897
qinsisi@caict.ac.cn
校 审 | 谨言、珊 珊
编 辑 | 凌 霄
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