当前，词元消费时代正加速到来，各地纷纷布局，从“作坊式”的数据生产到“工厂化”的规模供给，从“自采自用”到“平台交易”，词元消费时代的产业链条正在加速成型。这场从“数据”到“词元”的变革，正重新定义人工智能时代的产业版图。那么，当前的布局要点在哪里？会不会出现重复建设的可能？下一步词元时代的竞争重点又是什么？

近日，国家数据专家咨询委员会委员、北京交通大学教授 张向宏在接受中央广电总台“中国之声”栏目的采访时分析称，当前，词元工厂尚处于起步阶段，在标准、计量、定价等方面仍有进一步完善的空间。

一是标准不统一问题。当前，词元使用的“尺子”还不统一，主要体现在分词规则和推理路径方面。在分词规则方面，在训练阶段和推理输入阶段，词元是大模型的最小语言单元和输入计费依据。但是，当前不同厂商使用不同分词技术和分词规则，导致不同厂商基于相同规模数据分成的词元规模并不相同。在推理路径方面，在推理输出阶段，词元是用户输出的收费依据。但是，不同厂商的模型间和同一厂商不同模型间，所采用的推理路径和思维链长短并不一致，导致不同厂商和不同模型解决同样问题所耗费的词元差异较大，甚至尽管结果相近，但词元消耗量却大相径庭。

二是计量不一致问题。包括市场化定价机制、计量单位尚未统一和应用场景价值差异大等方面。在定价体系方面，当前部分大模型服务的词元价格主要由平台根据自身模型能力、算力成本和服务策略确定，计量数据、定价依据及第三方核验机制仍不透明。在计量单位方面，规模相同的数据采用不同分词方法分解出的词元规模不同；一度电转化算力不固定、同等算力生成词元不固定、同量词元在不同大模型中价值不固定；还未形成1度电、1吨水、1升油、1 GB流量等相类似的词元计量单位。

三是计价黑箱问题。不同厂商大模型的词元单价差异较大，主要源于两个方面：一是成本所致。由于不同模型的训练成本不同，造成不同模型的费用差异较大；二是溢价结果。不同模型由于参数大小、数据规模、数据质量、技术路线、算力支撑等方面的差异，导致输出结果差异较大。头部大模型的词元单价差异很大。平台可调整计费规则，用户对账单明细的核验存在一定难度，同时价格统计与监测机制尚不完善，市场调节作用有待进一步发挥。

如今，词元时代的大幕已经拉开，但从“能用”到“好用”、从“有市”到“有价”，还有很长的路要走。

*来源：中央广电总台中国之声《“词元”像商品一样买卖 解码AI时代的“前店后厂”如何运转》，节选自中央广电总台中国之声对国家数据专家咨询委员会委员、北京交通大学教授张向宏的采访。

“人民数据·词元工厂”平台即将上线

人民数据·词元工厂是人民数据推出的AI基础设施平台。词元工厂的产品架构由模型广场、语料市场、智能体市场、任务大厅、OPC社群和产业观察六大板块构成。模型广场是算力底座，提供词元资源；语料市场是数据底座，提供高质量语料；智能体市场是应用层，让智能体在这里生产、展示和交易；任务大厅是供需对接枢纽，连接需求方和服务商；OPC社群是人才孵化平台，培养“一人公司”创业者；产业观察是决策大脑，基于真实数据输出产业洞察。

01模型广场

“词元中转站”，已接入千问、DeepSeek、Seedance、智谱、MiniMax等102个主流大模型，提供标准化API接口，实现词元统一调度、分配和中转，按需调用、按量计费。

02智能体市场

企业可以在这里发布自研智能体实现商业化变现，也可以选购现成的智能体赋能业务；也可以选购已经上架的智能体赋能自己的业务场景，减少重复开发。

03语料市场

面向模型训练与智能体开发，可以帮助地方或者行业，将数据加工为可用的技能库，通过清洗、脱敏、标注、确权，将数据资产变成AI能够直接调用的智能服务。

04任务大厅

供需对接板块。需求方发布需求，服务方承接任务，提供解决方案。从需求发布到服务匹配，再到成功交付，形成完整闭环，智能合约自动分账到账。

05OPC社群

面向AI创业者的学习、孵化和交易转化平台。创业者从注册入营到智能体打造生成，再到智能体的首个付费用户，每达成一个阶段可以自动解锁Token券与分润权益。同时提供培训，发掘人才和产品，作品上架智能体市场，实现商业化，最终形成智能体带动词元消耗、词元带动算力和交易的良性循环。

06产业观察

基于平台真实数据做产业分析，输出智能化报告、模型评测报告、政策解读和风险预警，反哺语料市场和OPC社群，形成“数据—趋势—洞察—行动”的正向循环。