从日常的AI聊天、文案生成，到企业部署AI产业、测算技术成本，再到学术界开展人工智能研究、交流技术成果，Token无处不在。如今，它有了统一的中文名称——“词元”。

近日，国家数据局在国务院新闻办新闻发布会上透露，2024年初，我国日均词元调用量约为1000亿；到2025年底，已跃升至100万亿；而今年3月，这一数字突破140万亿，两年间增长超过千倍。

作为大模型处理信息的最小单元，词元具有智能时代可计量、可定价、可交易的特征。当前，围绕词元的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速形成，并逐步成为人工智能产业商业化的重要路径。

▲示意图 图据视觉中国

国家数据局局长刘烈宏表示，Token是大模型处理信息的最小信息单元，具有智能时代可计量、可定价、可交易的特征。围绕Token的调用、分发与结算，一套新的价值体系正在加速演进形成，并成为人工智能产业可能变现的重要路径。

3月28日—29日，2026中国网络媒体论坛在郑州举行。围绕Token的定价和交易可能存在的法律问题，中国政法大学数据法治实验室主任、数据法治研究院院长时建中教授接受红星新闻等媒体的采访。

Token计费以后

要防止在金融市场对Token价格进行炒作

▲中国政法大学数据法治实验室主任、数据法治研究院院长时建中

时建中介绍，Token是一个技术概念，指的是大模型对信息处理的最小的单元。它是一个最小的公约数，文字、图像、视频可以通过Token进行交流交互。因为Token是信息处理的最小单元，所以也可以用作信息计费的最小单元。但是用Token计费也可能带来公平性问题和计价歧视性问题，也会使未来AI使用成本上升。

时建中说，人们在使用AI时，输入和输出内容都会产生Token。现在中国Token的消费在世界排名第一，每天达到140万亿。但是随着Token付费，人们对它的消费会随着不同行业不同场景发生变化。一些行业需要更高的AI输出质量，更长的文本，就需要消费更多的Token，但另一些行业会随着Token计费，使用的越来越少。

时建中说，大模型市场因为有一定门槛，所以不是一个充分竞争市场，而是一个垄断市场。未来是有少数大模型会在竞争中取胜。所以从市场结构来看，大模型市场具有一定垄断性。市场竞争弱了，Token收费就有可能提高。所以，要让大模型之间形成良性竞争，大模型的数量越多，质量越高，使用起来价格就会降低。大模型市场最后会形成头部、中部和尾部的金字塔结构。对于头部大模型要避免其收取不公平的高价。

除了避免大模型高价，时建中还提到，大模型具有工具属性，会成为基础设施，赋能不同应用场景。不要让大模型背后股权关系、利益关系导致其区别对待用户，甚至拒绝开放。

此外，当Token从一个技术概念转化成一个计量单位的时候，还会发生金融化的可能。时建中表示，要防止在金融市场对Token价格的炒作，引发暴涨和暴跌，这对Token的供应会产生负面影响。

“养龙虾”出问题如何划分责任？

要看场景和主体

训练OpenClaw在网络上被称为“养龙虾”，OpenClaw不是只会“你问它答”的机器人，而是一个能真正执行任务的AI助手，不同于生成式人工智能，而是从“动嘴”变成了“动手”。但这给使用者带来便利的同时，也带来了风险。

谈到“养龙虾”，时建中表示，“龙虾”与传统大模型不一样，它是智能体的一种非常具象的工具，并且技术门槛也逐渐降低。“龙虾”的特点是主动代理，这也是它的风险所在，它可能会拒绝指令。

时建中说，如果一个单位安装“龙虾”但对它的技术管制不够，单位重要的技术或者商业文献就有被它删除的风险。如果是政府机关，后果就可能更加严重。

有了风险，就存在责任分配的问题，时建中说，“龙虾”是一个智能体，牵扯大量算法、训练数据和模型，有开发者、运营者、代理者、使用者。谁制造风险，谁控制风险，谁是受益者都要有区分。每一个主体都有注意义务。不同的场景，注意义务也不同。

时建中说，在专业场景，比如医疗领域，使用者的注意义务就更高，开发者、运营者的注意义务也相应提高。发生风险以后，要具体分析风险发生的环节，区分主观上的问题或者过失，进行责任分配。这样才能推动对“龙虾”应用的监管。

红星新闻首席记者 吴阳 郑州报道