今年以来，词元经济加速从概念走向落地。国家层面明确鼓励探索词元交易模式，多地相继布局区域性词元运营平台，产业生态初步成型。广电视听行业亦迅速入局，推动系列产品加快实现市场化、商业化。从内容生产延伸至词元服务运营，词元经济正深刻重塑广电视听行业的成本结构与运营逻辑——在微短剧等高频生产场景中，成本重构效应已直观显现；与此同时，也为海量视听数据资产的变现开辟了全新路径。

　　词元（Token）是大模型处理信息的最小语义单元，文本、图像、音视频等各类数据进入人工智能（AI）系统前，都需经过词元化的标准化处理。不同于比特、字节等传统信息单位，词元按照语义规则切分数据，其划分方式直接决定模型处理效率、上下文承载能力与调用成本。词元概念可追溯至20世纪初语言学研究，后引入计算语言学领域；2018年我国计算机学科术语规范已将该场景下的Token译为“词元”，为产业统一表述奠定了学术基础。

　　2026年3月，国家数据局在中国发展高层论坛上正式明确“词元”为标准中文译名，统一了政策、产业与学术口径；6月，国家数据局印发《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，首次提出探索以词元为基础的价值体系，构建可量化、可定价的数据集价值体系；7月，国家数据集相关负责人表示，鼓励基于词元应用的商业模式创新，探索词元交易等新型交易模式，培育“为优质数据付费”的市场共识。

　　政策牵引下，产业落地节奏持续加快。广东、北京、山东、宁夏等地相继推进区域性词元交易与服务平台建设，青岛等地已完成首批词元计量数据交易实践，词元经济正式从概念探索迈入规模化商用新阶段。

　　作为贯穿产业链的通用度量衡，词元兼具统一计量、跨层适配、直接计费三重核心属性。它既能对人工智能全流程进行量化统计，也能在应用层、模型层、基础设施层之间形成价值对齐的计量接口，更天然适配按使用量付费的商业模式。这为长期难以落地的数据要素交易提供了标准化计量载体，让数据流通可精准计量、实时对账、自动结算。

　　词元调用量的爆发式增长，是人工智能加速向各领域渗透的最直观体现。国家数据局数据显示，我国日均词元调用量从2024年初的1000亿，跃升至2025年底的100万亿；2026年5月底，全国日均词元调用量已达数百万亿。从企业层面看，截至2026年6月，字节跳动豆包大模型日均词元调用量已达180万亿；OpenAI、Google等全球头部科技企业也普遍迈入十万亿至百万亿级调用规模。

　　调用量激增的背后，是需求结构的转变。过去词元消耗以用户主动交互为主，随着智能体（Agent）、编程（Coding）技术的普及，AI自主执行任务带来的持续消耗，正在打开词元需求的全新增长空间。智能体具备自主规划、工具调用、闭环执行的能力，单次任务的词元消耗往往数倍于普通对话。2026年下半年以来，智能体浪潮进一步从消费端向企业办公场景传导，互联网头部企业纷纷调整组织架构发力办公智能体，将AI从协同工具推向自动化执行赛道。与此同时，视频生成、短剧创作、动画制作、营销内容产出等视听场景，形成词元消耗叠加效应，持续拉高行业整体需求规模，成为词元经济落地的核心赛道之一。

　　国产模型的快速崛起，是词元经济发展的另一重要特征。在全球开发者市场，国产模型凭借算法效率、开源生态与性价比优势，市场份额持续扩大。第三方AI模型聚合平台OpenRouter最新周报（8月3日—8月9日）显示，当期平台词元调用量榜单前四全部为国产模型；从更长周期看，中国模型在OpenRouter平台的月度Token份额已由2025年1月的6.0％飙升至2026年7月的61.5％，占比提升超十倍。（需要说明的是，OpenRouter上的词元消耗主要来源于开发者群体的模型测试、应用开发等任务，更多反映前沿开发活跃度，不等同于整体商业规模）。成本优势成为国产模型核心竞争力。同等性能下，部分国产模型定价仅为海外旗舰模型的10％—30％，较好适配智能体、内容生产等高消耗场景。

　　伴随模型生态成熟，MaaS（模型即服务）成为词元经济核心落地载体。国际数据公司（IDC）数据显示，2024年中国MaaS市场规模仅7.1亿元，相较当年公有云整体市场逾3000亿元的体量，占比极低。随着应用场景全面深化，相关机构预计MaaS在云服务收入中的占比有望达到30％以上，成为驱动数字经济增长的新引擎。

　　从长期产业周期来看，技术持续迭代将推动词元成本稳步下行，普惠化发展是行业必然趋势。数据显示，2022年GPT-3同级模型调用成本约60美元/百万词元，到2026年初同等能力开源模型成本已降至0.06美元，降幅超99%。硬件效率提升、算法优化、系统工程进步三重因素叠加，推动词元单位成本每年稳步下降。Gartner预测，到2030年大语言模型推理成本将较2025年下降90%以上，未来AI应用的成本壁垒将持续消解。

　　但也要看到，短期供需错配带来的成本波动与价格分化，是当前阶段的显著特征。2026年以来，高端算力硬件供给紧张，算力成本向上传导，推动国内外主流厂商先后调整核心产品定价。进入三季度，市场分层竞争格局更加清晰：高端企业级市场价格保持坚挺，头部厂商凭借高可靠服务持续提价；中端市场竞争加剧，头部企业通过降价下沉应对竞争；低端轻量化模型价格持续下探，形成“高端稳、中端卷、低端降”的分化格局。

　　更值得关注的是，词元的价值密度存在显著差异。同样数量的词元，应用在不同场景创造的价值相差可达数万倍。相关研究显示，不足5%的高价值场景词元消耗，创造了超80%的可衡量价值。因此，词元成本管理的关键在于区分不同场景的价值密度，优先将有限资源配置于实际产出价值较高的应用场景。

　　当前，词元成本管控已从简单的费用核算，升级为专业化、技术化的系统工作。尽管词元单价持续走低，但企业整体AI运维成本并未同步可控。一项针对近400家企业的调查显示，84%的企业反映人工智能相关成本对毛利率的影响程度超出预期，仅有15%的企业能够将预算偏差控制在10%以内。这与缓存机制、模型推理强度调整等隐性变量有关，使词元数量既难以反映实际算力成本，也难以衡量产出价值。这也倒逼产业从“拼规模”向“提效率”转型，将资源向高价值场景倾斜，通过优化应用设计提升词元使用效能。

　　广电视听是视听内容生产的核心领域，也是高词元消耗的重要应用场景。词元经济的兴起，正在从内容生产、成本结构、运营模式等多个维度，深刻影响广电视听行业的发展路径。

　　首先，内容生产成本结构迎来系统性重构。微短剧作为标准化程度高、迭代速度快的内容品类，最先显现出词元经济的变革效应。当前AI仿真人短剧综合成本已降至真人实拍的20%左右，成本构成从以演员、场地、服化道为主的刚性支出，转向算力模型、创意策划、后期优化为主的弹性结构。此外，AI生产在玄幻、科幻等强视觉题材上的呈现效果显著提升，也拓宽了内容创作的题材边界。

　　其次，行业角色正从“使用者”向“运营者”延伸。面对词元经济浪潮，一些广电视听机构开始主动布局词元运营服务。比如，2026年7月，中国广电旗下中广数智科技上线“中国广电-中广数科Token服务平台”，面向企业、开发者提供一站式大模型调用服务，支持400余款主流模型统一接入，并同步推出AI技能市场与视听智能体创作平台；8月，中国广电宁夏公司上线了词元运营服务平台，整合30余种大模型，覆盖算力租赁、MaaS模型服务、词元产品三类服务。实践中，多模型协同、集中采购成为行业控成本的普遍做法，通过统一接入不同定位的模型，按场景匹配最优方案，同时保留供应商切换空间，降低对单一模型依赖的风险。

　　最后，广电视听行业既要向内精细化管理成本，也要向外挖掘数据资产价值。一方面，可探索建立健全词元成本核算机制，将词元支出纳入数字化预算统筹管理，通过框架协议、集中采购等方式稳定成本，更要从应用设计源头优化词元消耗效率。另一方面，紧抓词元交易窗口期，激活广电独家正版视听数据资产价值。盘活数十年积累的海量合规视听内容资源，探索搭建行业数据确权、授权、收益分配机制，依托词元标准化计量结算体系，实现沉睡内容资产的市场化变现。

　　作为数字文化产业的重要组成部分，广电视听行业既是词元经济的重要应用场景，也是推动产业生态完善的关键力量。应主动把握变革机遇，加快技术应用与模式创新，在数据价值释放中拓空间，不断培育新质生产力，推动视听产业在数智经济时代实现高质量、可持续发展。