## 804｜你上个月烧了多少词元？Token从技术量词进化成绩效标准

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你上个月用AI花了多少钱？

这个问题，在一年前对不少人来说都很难回答，因为大多数人根本没有为AI单独付过钱。但今年年初，随着龙虾，也就是OpenClaw这个开源AI智能体项目的爆火，很多普通人第一次把AI真正装进了自己的生活。搭自己的AI助理，接入API，然后看到账单。账单上有一行数字，计的单位不是字数，不是次数，是Token。

所以在很多群里，开始讨论用什么样的办法可以节省Token，用什么样的办法可以让AI更有效地输出。说实话，一瞬间有种当年大家讨论手机流量套餐的感觉。这时候很多非AI领域的同学发现，Token这个词一直在流通，但好像没人解释清楚它到底是什么。

其实Token在AI圈子里已经用了好几年，只是一直没有一个正式的中文名。直到3月23日，在中国发展高层论坛上，国家数据局局长刘烈宏公开、正式地将AI领域的Token中文定名为“词元”。第二天，人民日报第8版刊出了这条消息。

一个技术名词，走到人民日报版面上，这本身就说明它的分量变了。那词元到底是什么，它又为什么突然变得这么重要？

词元是AI处理信息的最小单位。你输入一句话，AI不是把它当成整段文字来读的，而是先把它切成一小块一小块的碎片，这每一个碎片，就是一个词元。AI输出的时候也一样，是一个词元一个词元地往外蹦，只不过速度太快，你感觉不到。

这个切法有点微妙，不完全等于一个字或者一个词。例如，“今天”这个词，在某些模型里是一个词元，在另一些模型里可能就是两个。你每次跟AI说话，都在消耗词元；AI每次回复你，也在消耗词元。

用API接入AI服务，是按词元收费的，所以大家会看到，大部分模型的计费准则，都会有输入和输出两个价格，其实就相当于我们当年打出去电话和接电话，价格也是不一样的；当然，企业要调用大模型，也是按词元结算。

词元就是AI世界里的“字数”，也是AI世界里的“钱”。

更有意思的是，词元消耗的方式正在发生变化。OpenRouter是一个全球AI模型的第三方调度平台，相当于AI世界的超市，每个人可以在里面选择自己想要接入的模型；相对地，大家用ChatGPT之类的闭源产品，就相当于直接进了品牌专卖店。所以，虽然OpenRouter的数据从绝对数值上没办法代表AI世界的所有消耗，但我们可以看到很多趋势变化。

OpenRouter此前发布了一份基于100万亿词元真实交互的分析报告。报告里有个数据：过去一年，用户每次向AI发送的平均输入长度增长了大约四倍，从不到1500个词元涨到超过6000个词元。这说明大家跟AI交互的方式变了，以前是问一个简单问题，现在是把一整份文档、一段代码、一个复杂任务丢给它处理。

AI正在从“回答问题的工具”变成“处理复杂任务的引擎”，每次交互消耗的词元也越来越重。

另一个反直觉的发现是：在所有开源模型的使用中，超过一半不是用来写代码或者提升效率的，而是用来做角色扮演和互动故事的。当然，这不是在说谁用错了，这恰好说明词元正在渗透进人们生活的每一个角落，不只是职场，也包括娱乐和情感。

这就是词元当下真实的使用图景：巨大、多元、还在快速增长。

而就在词元这个中文名刚刚落定的同一时期，有一组数字让我印象很深。根据国家数据局的数据，2024年初，中国日均词元调用量是1000亿；到2025年底，跳到100万亿；今年3月，突破140万亿。两年，涨了超过一千倍。

如果把这个画成图表，那肯定不是一条平滑的增长曲线，是一条陡峭的悬崖。

这个背后是什么？北京时间3月17日凌晨，黄仁勋在英伟达GTC大会上站台讲了整整两个小时。这场演讲里，Token这个词出现了超过70次。我全场听完，对他提出的一个概念印象非常深，叫“Token工厂经济学”。

他的意思是：数据中心的核心指标变了。过去我们看数据中心，衡量的是存储容量，多少TB、多少PB。但现在，最重要的指标变成了每秒能生产多少词元。

数据中心不再是仅仅存储数据的仓库，而是工厂，更准确地说是“词元工厂”。芯片不再只是算力单位，而是生产线，英伟达新一代芯片的核心卖点就是同样的能耗能产出多少倍的词元。

他还用了一个“五层蛋糕”来描述整个AI产业的结构：最底下是能源，往上是芯片，再往上是数据中心基础设施，然后是大模型，最顶上是应用。

从下到上，每一层都在围绕词元运转：电是为了生产词元而烧的，芯片是为了更高效地产出词元而造的，数据中心是词元的工厂，模型是词元的生产线，应用是词元的最终消费端。

整个产业链，本质上是一条词元的生产和消费链条。

这个五层蛋糕模型非常精准地把整个AI产业描述了出来，同学们可以记一下，以后万一有分享等需求，这个五层蛋糕放出来还是非常唬人的。

黄仁勋给出了一个增速数字：过去两年，全球AI推理计算量增长了大约一万倍。连续两年，每年增长100倍。他说这是人类历史上生产资料增速的纪录。

而稍早一些，北京时间3月16日，阿里宣布成立一个新的事业群，叫Alibaba Token Hub，简称ATH，地位和淘天电商、阿里云平级，CEO吴泳铭亲自挂帅。内部信里写道：“大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行。”事业群的核心口号非常明确：“创造Token、输送Token、应用Token。”

注意，一个计量单位，被一家顶级互联网公司单独拎出来，作为底层逻辑来成立事业群，这件事说明了什么？说明词元已经不只是技术后台的一个符号，它正在成为产业的核心资产。

但词元的野心不止于此，它还在往另一个方向蔓延：职场。

黄仁勋在最近一个播客节目里说了一句话，值得认真对待。他说，“如果你的50万美元工程师没有烧掉至少25万美元的词元，那肯定有问题，我会直接给他发警告。”

这话乍一听有点荒唐。一个工程师年薪50万美元，你还要他额外消耗25万美元的词元？

但黄仁勋的逻辑是：词元是能力的放大器。如果一个工程师没有大量使用AI工具，他的产出只是他自己一个人的产出。但如果他每天在用AI处理代码、分析问题、生成方案，他的产出可能是原来的五倍、十倍。一个年薪50万的人，如果产出只有50万的价值，是亏的；但如果借助AI产出了200万的价值，25万词元的成本完全值得。

按这个逻辑，词元消耗量不是成本，是效率的间接证明。

他还进一步提出，未来科技公司的薪酬体系可能会变成“月薪+词元配额”的形式。年薪30万美元的工程师，额外获得15万美元的词元额度；年薪50万的，额外获得25万词元额度。词元配额，就像现在公司给员工配电脑、配手机一样，是标配的工作资源。

这个想法在硅谷已经开始落地了。Meta、Shopify、OpenAI内部，据说上线了实时滚动的词元消耗排行榜，显示每位员工的AI使用量。腾讯、阿里已经在把词元当福利发，鼓励员工多用。小米这边，MiMo大模型负责人罗福莉也曾在社交媒体上发文，团队成员中单日和AI对话少于100次的任何人可以辞职。

于是出现了一个新词：Tokenmaxxing，意思是“词元最大化”，就是想方设法把词元消耗拉到最高。有人为了冲排行榜，让AI帮自己写没人看的报告，生成毫无用处的内容。OpenAI有一个工程师，7天内消耗了2100亿个词元。

我看到这个数字的时候停了一下，2100亿，相当于把整个维基百科从头到尾翻了33遍。

当然，也有人觉得这事儿跑偏了。有个软件工程博主说得很直接：“在大型科技公司内部，不能以极快的速度使用AI正在成为一种职业风险，而根本不管你的产出质量如何。”还有网友做了个比喻：这就像考核快递员，不看他送了多少包裹，而是看他烧了多少汽油。

这个质疑是有道理的，毕竟，词元消耗多，不等于工作做得好。但这场争论本身已经说明了问题：词元进入了职场的评估体系，哪怕争议还很大，它已经在影响人们对“努力”和“效率”的定义了。

这种争议也不是第一次发生了，过去二十年，有不少技术团队衡量程序员的标准是每天写多少行代码，这同样是个让人无语的指标，导致了很多明明可以很简洁的程序，为了刷行数，写得极其复杂。更滑稽的是，有不少传统企业就认为每天能写上千行代码的程序员要比只写几百行代码的程序员厉害，按照这个评判标准，李白来了都要哭死，毕竟他没有网络小说家能写。

但说实话，这个变化来得比想象中快。两年前，词元是只有开发者才关心的技术参数。一年前，它变成了企业采购AI服务时谈判的筹码。而现在，它开始出现在绩效讨论里，出现在各大官媒的报道上。

国家数据局局长刘烈宏说，词元是“智能时代的价值锚点”。更直白些说就是：词元正在变成这个时代衡量“你有没有认真用AI”的那把尺子。

至于这把尺子量得准不准，能不能真正反映一个人的价值，这个问题，可能还需要很长时间才能有答案。但有一点可以确定：以后再看到“词元”这个词，你知道它不只是AI账单上的一个计数单位了。当然，咱们同学至少也可以拿词元的每天消耗量，来观察自己是不是越来越离不开AI了。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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