如今股票融资概念，人工智能正在深刻改变着我们的生产生活方式。也许您还没留意到，身边越来越多的AI生成内容——比如手机上刷到的AI短剧、智能客服的回答甚至辅助医生看片诊断的报告——背后都有一个共同的“计量单位”在默默支撑，它叫“词元”。
01
词元消费时代到来
从AI短剧按分钟消耗的词元，到医疗机构按词元核算诊断费用，这个词听起来有些专业，但就像用电要按度、用水要按方一样，词元已经悄然渗透进我们生活的方方面面。
在贵州贵阳，有一家原本做网络文学的企业，两年前果断切换到了AI短剧赛道。原因很简单——过去写一部30集的剧本，编剧要埋头一个月；现在，AI负责出框架、写分镜，人工只做精修和创意把关，三天就能搞定。
公司总经理刘桥表示，这还不是最夸张的。拿编剧来举例，原本30天才能够写完的剧本，现在AI出框架、人工做精修，三天就能写完。漫剧日更50集也已经成为现实，这个产出效率放在一年前还是难以想象的。和传统的制作相比，AI剧更轻量、更可控、更高效，试错成本也更低，它是一种数字化的生产流程。
从剧本到分镜，从配音到渲染，每一个环节都有AI深度参与。而AI每完成一次运算，都要消耗一定数量的词元。词元到底是个什么概念？
刘桥算了一笔细账——做一部剧，从剧本到成片，每个环节都有AI的参与，都在消耗词元，词元就像水、电一样是生产资料。如果按照实际生产中的一个粗略统计口径，生产一秒钟的1080p的视频大约需要消耗5万词元，一分钟就是300万词元。
那么，词元究竟是什么？简单说，它是大模型处理信息的最小单元，也是AI时代可计量、可定价、可交易的基本单位。今年3月，国家数据局正式将大模型底层技术术语Token的中文译名确定为“词元”。就像用电按度、用气按方，词元让无形的智能服务终于有了可以量化的标尺。
而这个词元消费时代，正以惊人的速度到来。全国日均词元调用量，2024年初不过1000亿次，到2025年底跃升至100万亿次，今年6月已激增至近175万亿次——不到三年涨了一千多倍。在贵州贵安新区，一家名叫数据宝的大数据公司，敏锐地抓住了这个机会。
贵州数据宝网络科技有限公司董事长汤寒林介绍，公司的月销售额由今年年初词元调用量的销售额，一个月几万元人民币，到现在的词元月销售额几千万元，在短短的七八个月的时间里，月销售额增长了1000倍。
02
词元发展瓶颈该如何突破？
词元调用量的爆发式增长令人瞩目，但在高速发展的背后，一些深层次的瓶颈也逐渐浮出水面。专家纷纷指出，当前词元发展正面临三大关键瓶颈——应用场景瓶颈、算力成本瓶颈和安全信任瓶颈。这些瓶颈该如何突破？
●第一大瓶颈是应用场景的开发和挖掘不足
企查查科技股份有限公司CEO杨京直言，最大的制约在于想象力跟不上技术的发展。目前不管是词元还是数据，仍是要适合各种各样的场景，但这个场景现在的开发和挖掘还不足够深，我们未来会创造出更多的场景。
●第二大瓶颈是算力成本
词元需求的指数级增长与算力供给的线性增长之间形成结构性矛盾，而词元生产本身具有刚性硬件成本特征，受算力、能源约束显著。不少中小企业仍然面临调用成本较高、适配工具不足的现实问题。
国家数据发展研究院院长胡坚波表示，在制造业、农业等实体经济领域，词元的规模化渗透率仍然比较低，相关商业模式相对单一，不少中小企业还面临调用成本较高、适配工具不足等现实问题，推动词元有效赋能实体经济仍有待进一步探索实践。
●第三大瓶颈是安全与信任
贵州华云创谷科技有限公司总经理时继超表示，词元作为人工智能系统里流动的信息，大规模调用和流通过程中的数据安全风险不容忽视。当前业界正在解决资源如何生产、如何使用的问题，我们重点解决的是词元安全地使用问题。如果说词元是人工智能系统里面流动的信息，我们要做的事就是保障这些信息能够进得安全、出得安全、用得安全。
面对这三大瓶颈，胡坚波给出了系统的破解思路。首先要解决的是“如何让更多企业用得上、用得起”。
词元工厂是产业实践中探索形成的新路径，核心是降低词元的生产成本、输出稳定可用的标准化词元服务，它将AI能力像电力一样集中供应、按需取用，让词元像水电一样可计量、可计价、可交易，致力提升资源利用效率。伴随词元工厂的出现，企业应用AI的门槛由“建电站”降到了“插电卡”，无需再自建算力中心，只需按词元消耗量付费，从“为算力买单”变为“为效果付费”。
在制度层面股票融资概念，胡坚波强调需要强化产业链协同、完善行业标准。而在价值评估层面，胡坚波认为，探索词元商业模式与价值评估方式，是深入推进数据要素市场化配置改革、充分释放数据要素价值的一项重要工作。同样数量的词元，因模型能力、数据质量、任务复杂度不同，价值可能完全不同。下一步，国家数研院将加强理论层面的攻关研究，挖掘更多元的应用场景，以此打开数据要素价值释放的新空间，助力数字经济实现更高质量发展。
文章为作者独立观点，不代表网上配资_168配资导航网_深证成指鑫东财配资观点
- 上一篇：股票配资利息最低 专访李复斌：当岭南丹青化作丝竹之声，我们听到了什么？| 艺·问
- 下一篇：没有了
相关文章
