AI產業的新勝負手：詞元的生產與編排｜甲子光年智庫

AI產業正在走向“代理式執行”，其核心生產邏輯也由“數據驅動”轉為“詞元驅動”，下一輪的爭奪焦點將圍繞詞元的生產與智能編排展開。

1.AI產業正在進入“詞元驅動”的代理式AI階段

過去十多年，AI產業的核心能力經歷了三次變化：從“識別世界”，到“生成內容”，再到“執行任務”。

在感知式AI階段，模型主要處理圖像、語音、文本等識別任務，AI的能力上限主要由標注數據規模、質量與覆蓋度決定。AI更多作為識別工具嵌入軟件系統中，完成感知與判斷。

進入生成式AI階段，以Transformer和大模型為代表，AI開始具備內容生成能力。模型不再只是“記憶數據”，而是在海量語料中學習語言、知識與模式，并通過對話窗口完成寫作、繪圖、編程、總結和交互。

但無論是感知式AI還是生成式AI，其底層邏輯仍然是“數據驅動”：數據決定模型能力的邊界，AI的核心價值仍停留在信息處理與內容生成層面。

代理式AI（Agentic AI）的出現，開始改變這一邏輯。

AI不再停留在單輪問答或內容生成，而是開始面向具體任務進行規劃、拆解、調用工具、訪問系統，并在多輪上下文中持續推進執行流程。

一次任務的完成，往往對應大量詞元（Token）的生成、調用、流轉與消耗。詞元開始不再只是模型計算中的計量單位，而逐漸成為連接算力、模型與應用的核心媒介。

在這一階段，真正進入AI生產系統的，已經不再只是數據本身，而是經過切分、編碼與標準化后的詞元（Token）。

AI產業的核心生產邏輯，也開始從“數據驅動”逐漸轉向“詞元驅動”。

2.為什么“數字經濟”會走向“詞元經濟”

經濟模式的演進，本質上是人類需求、生產對象與生產要素持續升級的過程。

農業經濟解決的是生存與溫飽問題，人類直接從自然資源中獲取基本生產資料；工業經濟通過規模化制造滿足物質消費需求；服務經濟圍繞商品形成專業分工，人們開始購買他人的專業勞動；數字經濟則通過數據與軟件系統提升信息流轉與協作效率。

但AI開始帶來一種新的變化：人類開始第一次規模“購買智能勞動”。人類已經不再滿足于標準化產品、服務與效率工具，而是開始希望智能直接參與工作與生活。

這意味著，AI已經不再只是數字經濟中的“效率工具”，而開始真正進入生產與勞動過程。當智能系統開始參與認知與執行，生產體系中的生產對象與生產要素，也開始同步發生變化。

生產對象開始從“效率工具”逐漸走向“代勞能力”。數字經濟圍繞信息流轉構建數字化應用，而詞元經濟則在數字化基礎上進一步嵌入智能能力，使生產系統開始具備思考與任務執行能力。

與此同時，生產體系的核心要素也在變化。數字經濟依賴數據資產與系統能力，而在代理式AI階段，AI生產體系開始需要一種新的智能生產單元。

3.為什么進入代理式AI生產系統的是詞元，而不是數據

很多人會自然地認為，數據就是代理式AI時代的核心生產要素，但這個理解只對了一半。數據決定了智能能力的來源與上限，卻并不能直接進入代理式AI的生產過程。

原始數據往往是離散、靜態且非標準化的，難以被模型直接組織、調用與持續執行。真正進入AI生產系統、參與推理、規劃、生成與執行的，是經過切分、編碼與標準化后的詞元。

換句話說，數據提供原始資源，而詞元才是能夠進入生產系統的標準化材料。

數據更像自然資源，是詞元生產的上游基礎；而詞元則更像工業原材料，具備可計算、可調用、可流通和可計量的特征，能夠被模型直接加工，并進一步轉化為智能生產能力。

4.代理式AI生產過程正在像工業體系一樣被組織

在傳統工業體系中，原始資源并不會直接形成最終產品。

礦石、原油等自然資源，需要先經過冶煉、提純與標準化處理，才能轉化為鋼材、電力等工業原材料；隨后，再進入制造工廠體系，通過加工、組裝與調度，最終形成可被消費的工業產品。

代理式AI的生產過程，也開始出現類似的兩段式生產結構。

原始數據本身并不能直接形成智能生產力，而是需要先經過“詞元化”處理，轉化為模型能夠識別、計算與調用的標準件。隨后，模型與智能體等再對詞元進行規劃、調度、推理與生成，最終形成可執行任務的代勞能力。

從數據到詞元：生產的第一次加工，類似能源經濟

從數據到詞元的加工，解決的是“原始自然資源如何轉化為標準件”的問題。

這一轉化包含五個連續環節：

• 原始數據輸入：匯聚來自文本、圖像、音頻等多源異構數據，作為后續加工的基礎原始資料。

• 數據處理與編碼：原始數據經過清洗、去重、分片、標注與結構化處理，去除噪聲并建立基礎組織形式。這是制造流程的預處理工序，決定后續加工的質量底線。

• 詞元切分：將文本及多模態內容切分為離散的詞元序列。這一步驟類似于將原材料按規格切割為標準件，使信息成為可計算的基本單元。

• 模型編碼與語義化：通過位置編碼與上下文理解，詞元被轉化為模型可識別的語義表示。此時離散單元獲得了關系維度，形成可參與運算的向量結構。

• 詞元成品：最終產出的詞元是標準化、可計算、可計量、可存儲、可流通的中間產品。它如同制造業的鋼材——本身不直接對應終端價值，但具備精確規格和通用接口，可被進一步組裝為各類應用。

從詞元到代勞能力：生產的第二次加工，類似制造經濟

詞元作為標準件，本身并不具備獨立智能，也無法直接勞動。從詞元到代勞能力的轉化，是將中間品組裝為功能模塊的過程，類似于離散制造中將鋼材加工為汽車零部件乃至整車系統的環節。

這一轉化也包含五個關鍵步驟：

• 詞元輸入：用戶指令、知識檢索等需求被轉化為詞元序列進入系統。這是制造訂單的輸入端——明確要“生產什么”，將模糊需求轉化為機器可理解的加工指令。

• 智能調控系統：對輸入詞元進行理解、計算、推理、規劃與生成。這是整個裝配過程的核心控制中樞，決定了標準件如何被調度、組合與轉化，其效率直接決定投入成本、產出質量與產品收益。

• 詞元消耗：模型在推理過程中消耗詞元，包括處理上下文、執行思考鏈、調用工具等中間計算。這一過程如同加工中心對原材料進行切削、打磨和成型，詞元在持續計算中被重新組織與轉化，是價值創造所必需的成本投入，盡管過程中會存在損耗。

• 詞元產出：生成具有功能指向的結果詞元序列——如可執行的代碼、結構化分析報告等。這些產出詞元類似于加工完成的功能部件，已具備特定功能屬性，但需通過系統封裝、場景集成與運行驗證，才能組裝為代勞能力成品。

• 代勞能力：詞元轉化為可執行任務或回答問題的能力單元，能夠在特定場景下替代部分人類勞動。它如同由標準化零件和功能部件組裝而成的整車，最終具備代步功能，并可投入實際的駕駛場景。

5.圍繞詞元運行的經濟系統正在形成

當代理式AI的加工形成完整的生產體系后，詞元的生產能力如何進入經濟循環、實現價值變現，便成為核心議題。詞元經濟正是以“詞元”這一大模型信息處理的“最小標準化單元”為核心載體，圍繞詞元的生產、調度、流通、消費構建的新經濟活動模式。

詞元經濟的運行鏈路包含四個依次遞進的環節：

• 詞元生產是供給端，通過電力、數據、算力和模型訓練形成詞元供給。這對應前文所述的“第一次加工”——詞元在這里轉化為標準化中間件，而詞元調度、流通與消費環節則對應前文所述的“第二次加工”。

• 詞元調度作為中樞系統（AI OS）對詞元進行組織、分配與計量。調度環節決定了詞元資源的配置效率，是連接供給與需求的樞紐。

• 詞元流通是能力封裝層，將詞元封裝為技能、模板、插件和組件，形成可復用的開發資產。流通環節使詞元功能化，降低跨場景使用的門檻。

• 詞元消費是應用端，面向具體場景釋放詞元價值，最終實現智能能力向生產力的轉化。消費環節是價值實現的落點——詞元在此完成從“半成品”到“成品”的最終跳躍。

隨著詞元生產、調度、流通與消費鏈路逐步打通，詞元調用與消耗量快速增長，表明詞元經濟已從概念討論進入實際運行階段。

國家數據局數據顯示，2025年，全國日均詞元調用量從年初的超萬億增長到年末的100萬億，全年詞元調用量約21100萬億，而在2026年日均詞元調用量已突破140萬億。

高盛預測，到2030年4月，全球消費者智能體和企業智能體每月將分別消耗約60萬億和56萬億詞元，合計消耗量（116萬億）為2026年4月的24倍。

6.詞元經濟的生產函數： Y=O·F(T)

理解詞元經濟的運行邏輯，需要首先識別其生產函數的范式變化。

工業經濟時代，產出主要由資本K與勞動L決定，生產函數可表達為Y=F(K，L)。資本與勞動的投入和產出之間存在相對穩定的對應關系，要素本身具有較強的生產力屬性。

進入詞元經濟時代，核心生產要素轉變為詞元T。但詞元并非天然等同于生產力，而是由電力E、數據D、算力C與模型M共同生成的高熵認知流，即T=G(E，D，C，M)。也就是說，詞元具有分散、無序和不穩定的特征，難以直接作用于現實世界并形成經濟價值。

因此，詞元經濟的生產函數需要在詞元規模之外，引入第二層能力：智能編排能力O。其完整形式可表達為：Y=O·F(T)。

其中，O代表智能編排能力（Intelligent Orchestration Capability），包括記憶、約束、調度、協同與驗證等機制。它的作用在于，將高熵的詞元流組織為穩定、可執行、可復用的智能執行流。

在這一函數中，O扮演效率系數的角色：同樣的詞元供給下，O的高低決定了詞元向經濟產出的轉化效率。當O較弱時，詞元可能停留在低效調用、重復消耗或無序生成之中，難以形成穩定產出；當O持續優化時，詞元能夠通過接口、工具和流程嵌入現實場景，進一步轉化為經濟產出Y——代勞能力。

7.下一輪的AI競爭：詞元生產+詞元編排的雙軌競爭

詞元經濟的生產函數意味著，AI產業的競爭正在從單一的模型能力比拼，轉向“詞元生產”與“智能編排”的雙軌競爭：既要比誰能以更低成本、更穩定可靠地生成更多詞元，也要比誰能以更高效率將詞元轉化為實際生產力。

競爭的第一條主線是詞元生產。電力、數據、算力、模型四大要素的獲取與整合能力，決定了詞元供給的規模與成本。這是基礎設施層面的比拼，是入場的門票——沒有充足的詞元供給，后續的價值轉化無從談起。

競爭的第二條主線是詞元編排。誰能通過更高效的智能編排能力O，將高熵的詞元流轉化為穩定、可執行、可交付的代勞能力，誰就能在同樣的詞元供給下創造更大的經濟產出。這不僅是應用層面的競爭，更是中控級操作系統層的競爭。中控級操作系統層決定了模型、工具、數據、接口與業務流程能否被統一調度、動態協同和持續驗證，并最終沉淀為可復用、可擴展的智能執行能力。

歷史上，鋼鐵行業的競爭不僅在于誰能煉出更多鋼材，更在于誰能將鋼材精密加工為汽車、船舶與機械。詞元經濟亦然，當詞元的生產門檻逐步拉平，智能編排能力將成為區分領導者與跟隨者的核心壁壘。