广东启动首个词元发展监测试点：词元从“计费单位”走向“经济治理单元”

9月28日，广东省词元发展监测试点在广州琶洲人工智能与数字经济试验区正式落地，期限1年。这是全省首个词元发展监测试点。当AI企业每天消耗的词元“看不见、摸不着、算不清”，一套统一的计量标尺正在广州率先搭建。

词元是大模型处理信息的最小单元。2026年3月，国家数据局将其定位为“智能经济时代的价值锚点”。截至2026年3月，中国日均词元调用量已突破140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1400倍。

随着词元调用规模的快速扩大，如何建立统一的计量口径、形成规范的运行监测、构建可信的价值评估，正在成为产业发展的新课题。广东的试点，正是围绕这一课题展开的先行探索。

试点的核心任务：

给词元一把“尺子”

试点围绕“监测—分析—研判—应用”全链条，重点推进四项工作：

构建规范化词元监测指标体系，从生产、流通、消费、价值四个维度搭建框架，让词元发展“可量化、可获取、可比较”；
建设一体化词元监测分析平台，依托广东词元交易和服务中心技术底座实现多源数据自动采集与分析；
健全多层次监测研判机制，开展指标实时跟踪和异常预警；
深化监测成果多场景应用，聚焦重点行业和OPC词元消耗打造示范场景。

TalkingData洞察

词元监测试点的核心价值，不在于“统计了多少词元”，而在于为数据要素市场建立了一套“可验证的计量语言”。当词元消耗成为可量化的经营指标，数据服务商的价值证明方式也将随之改变——过去靠“数据量”说话，未来需要靠“词元产出效率”说话。数据集的价值评估，正在从主观判断走向可量化的客观标尺。

监测不止于“看”：

词元数据正在变成“信用凭证”

广东试点的创新之处在于，这把“尺子”量出来的数据，最终要变成企业摸得着的实惠。

政策兑现，凭数据说话。未来AI企业可以凭真实词元用量凭证，直接对接政府补贴——系统自动识别、智能匹配，企业“快申快享”。融资增信，用量变信用。词元消耗是AI企业日常经营的真实数据记录。把它转化为可信数据资产，“Token贷”等金融产品就能更精准地给企业画像。

这一模式已经有落地案例。

2026年9月，广州一家科技企业获得广东省首笔“词元贷”——300万元3年期信用贷款，由中国银行广州海珠支行提供授信。银行授信在传统抵押方式之外，增加了“数据”这一新的参考维度：月度词元消耗数据、算力服务合约和API调用日志成为新的信用凭证。

工商银行深圳龙岗支行也以“算力e贷”落地了类似业务，一家具身智能训练企业以此获得了采购词元的资金支持。

试点的采集方式也做了创新：通过大模型API网关获取词元用量数据，企业零开发量、不增加负担。

TalkingData洞察

“词元贷”的出现，标志着数据要素的价值释放正在从“概念”走向“金融级可验证”。当词元消耗数据能够被银行接受为授信依据，意味着数据的可信度和可验证性已经达到了新的水平。对于数据服务企业而言，这提供了一个重要的启示：数据产品的价值证明，正在从“我说数据有多好”转向“数据能产生多少可验证的经济效果”。

词元经济的“度量衡”建设正在多地展开

广东并非唯一在词元经济治理上发力的地区。北京的布局更早、更系统。

9月18日，北京发布《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》，从词元工厂建设、关键核心技术攻关、词元质量评测、分发平台、智能体培育、数据本体技术、词元工程师培训等方面提出10条举措。行动方案明确提出“高标准建设词元工厂”，制定分级评价标准，覆盖模型适配数量、词元吞吐速度、首字延迟、缓存命中率、电能利用效率（PUE）等核心技术指标。

在质量评测方面，中国软件评测中心正在构建覆盖生产、流通、应用全链条的词元质量服务体系。行业在分词口径、计费规则、模型服务稳定性、智能体任务效率等方面仍有待进一步统一和规范，建立客观公正的评测体系正在成为行业共识。

广东和北京的探索路径各有侧重：广东从“监测”切入，推动“可量化”；北京从“标准”切入，推动“可规范”。

两者共同指向同一个目标：让词元从技术概念走向可治理的经济单元。