中国词元工厂发展全景洞察与深度分析报告（2026）

目录 摘要4 1. 研究背景与核心概念界定 1.1. 词元工厂的兴起背景与产业定位. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .41.2. 核心定义、功能边界与价值主张. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .51.3. 报告研究范围、方法与结构说明. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 2.1. 国家部委层面政策导向与监管框架. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82.2. 数据要素与人工智能专项政策影响. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .92.3. 行业协会与地方政府的配套举措. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .102.4. 官方媒体舆论导向与行业规范动态. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12 3. 词元工厂的核心构成要素与技术路径13 3.1. 基础设施层：算力供给、存储与网络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133.2. 模型优化层：推理加速与成本控制关键技术. . . . . . . . . . . . . . .153.3. 平台服务层：调度、部署、监控与管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . .163.4. 面向AI智能体的原生服务能力构建 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17 4.1. 按运营主体分类：国有企业、民营企业与电信运营商. . . . . . . . . .194.2. 按服务领域分类：政务、工业、金融、医疗等垂直行业. . . . . . . . .214.3. 按业务模式分类：通用基础设施、行业专用、AI智能体服务 . . . . . . .234.4. 代表性案例深度剖析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25 5. 国外词元工厂发展实践与典型案例30 5.1. 北美地区：技术创新与商业模式前沿 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .305.2. 欧洲地区：合规导向与行业应用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .315.3. 亚洲（除中国外）及其他地区：差异化发展路径 . . . . . . . . . . . . .335.4. 国外代表性案例及其特点分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34 6. 业务模式、差异化能力与综合比较分析39 6.1. 主流业务模式解构：IaaS、PaaS、MaaS、BaaS. . . . . . . . . . . .396.2. 核心竞争力与差异化能力维度分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .406.3. 中外词元工厂发展路径与能力对比. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .426.4. 市场竞争格局与关键成功因素. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .44 7. 发展趋势、挑战与战略建议46 7.1. 技术融合、行业渗透与生态演进趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . .467.2. 面临的主要挑战：技术、成本、安全与合规. . . . . . . . . . . . . . .477.3. 对市场参与者的战略发展建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .497.4. 对监管与政策制定的相关建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .50 参考文献 52 摘要 中国词元工厂正成为人工智能时代的核心基础设施，通过将电力与数据转化为可计量、可交易的词元，推动AI服务从算力租赁向“卖智能”模式演进。在政策强力驱动下，国有资本、民营企业与电信运营商协同布局，形成以安全可信、普惠服务和工程化效率为特色的多元化生态。技术上，行业聚焦异构算力调度、推理加速与存储优化，实现单位能耗下更高词元产出。相较于国外，中国依托规模化市场、国产化算力适配与低成本优势，在普惠化和工程落地层面表现突出，但原创模型与基础框架仍存差距。未来竞争将围绕成本控制、安全合规、行业深耕与智能体原生服务能力展开，构建开放生态与标准化体系是产业可持续发展的关键。 1. 研究背景与核心概念界定 1.1. 词元工厂的兴起背景与产业定位 人工智能产业正经历一场从模型训练为中心到以推理应用为核心的深刻范式转移[1]。这一转变的直接驱动力是AI智能体（Agent）在全球范围内的加速渗透与爆发式增长[2]。随着OpenClaw等开源智能体产品的问世，市场直观感受到AI自主完成复杂任务的能力，但随之而来的是对支撑智能体多步推理与长程任务的海量词元（Token）需求的急剧膨胀[3]。行业正从“AI原生”迈向“Agent原生”的新阶段，AI系统的核心使用者正从人转变为智能体，这使得“词元”开始替代“浮点运算次数（Flops）”成为衡量AI能力供给与消耗的新度量衡[2]。传统的云原生架构已难以适配智能体时代的发展需求，迫切需要构建以“词元”为中心的AI基础设施，即词元工厂，从交互范式到整个基础设施架构进行重新设计与优化[2]。 市场数据直观印证了这一变革的规模与速度。截至2026年3月，我国日均词元调用量已突破140万亿，相比2024年初的约1000亿规模，两年间增长了超过1400倍[4]。这一爆发式增长不仅解决了AI服务难以量化结算的痛点，更将推动数字经济从“卖连接、卖带宽”彻底迈向“卖算力、卖智力”的新阶段[5]。OpenRouter数据显示，中国模型的词元消耗量已占全球市场的54.1%，全面超越美国模型的41.5%，在编程场景中的占比更是高达67.6%[4]。词元需求的指数级增长与算力供给的线性增长之间的矛盾日益突出，用户普遍感觉AI服务昂贵，其本质是供不应求[6]。因此，如何高效、稳定、低 成本地规模化生产词元，成为产业发展的核心瓶颈与关键机遇。 在此背景下，英伟达首席执行官黄仁勋于2026年3月的GTC大会上首次提出了“词元工厂”的概念[2]。他指出，数据中心如今已经成为全天候运转的“词元工厂”，输入电力和数据，输出词元[2]。黄仁勋同时提出了衡量其经济效益的核心公式：收入 = 每瓦词元数 × 可用千兆瓦数，将词元生产的效率与规模直接与商业收入挂钩[2]。这一概念的提出，为AI基础设施的发展指明了新的方向。紧随其后，产业界加速布局，商汤科技、百度智能云、中国移动等企业纷纷提出并实践各自的词元工厂战略[2]。中国庆阳、韶关等多个算力枢纽节点以及百度、阿里巴巴、电信运营商等多方力量均在积极建设词元工厂[2]。运营商正推动算力租赁从传统的固定月租模式转向按实际词元用量计费，并已推出面向个人用户和企业的词元套餐[2]。词元工厂的兴起，标志着AI产业进入了以智能产出效率为核心竞争力的工业化生产新阶段。 从产业定位来看，词元工厂的核心角色类似于“水电煤通讯”等传统基础设施供应商，旨在为用户提供稳定、优质、可计量的词元服务[2]。其本质是将底层复杂的芯片、模型和调度能力，封装成标准化的词元服务，把算力从企业的成本中心转变为可精准管理和调度的生产原料[2]。在AI出海的新分工中，词元工厂位于产业链的中层：底层是算力基础设施，中层是词元工厂提供标准化的词元产品，上层是行业智能体和AI应用提供面向终端用户的品牌和服务[4]。因此，词元工厂是连接底层算力资源与上层AI应用的关键枢纽，是AI能力实现规模化、普惠化交付的核心载体。 1.2. 核心定义、功能边界与价值主张 “词元工厂”又称Token工厂，其核心定义是指人工智能时代将电力与数据转化为词元（Token）的算力数据中心或基础设施[2]。词元（Token）是AI大模型处理文本、图像、语音等信息的最小基本单元，一个智能的基本单元，具备可计量、可定价、可交易的特性[2]。2026年3月，国家数据局正式将Token的中文译名确定为“词元”，为其在国内的规范化发展奠定了基础[2]。词元工厂的运作模式可以形象地理解为：以算力硬件（如GPU/加速芯片）与高质量数据为投入，历经AI模型的训练与部署加工，进入实时词元推理生产环节，再进行持续的监控与评测实现反馈优化，最终输出可供API调用的词元，用于聊天回答、代码生成、图片生成等各类AI应用[7]。整个流程如精密工厂般高效运转，确保词元产出率持续提升[7]。 词元工厂的功能边界远超传统的算力数据中心或云服务。传统算力中心像一个“五 金超市”，摆满了服务器、显卡、存储等“原材料”，用户需要自行采购并组装、调试、运维[8]。而词元工厂则直接交付“标准件”⸺用户只需通过API接口，就能按需调用问答、摘要、推理、生成等AI能力，不再需要自建昂贵的AI算力集群，也无需管理复杂的硬件设施，只需按实际消耗的词元数量付费即可[8]。具体而言，词元工厂的核心功能在于完成“资源池化、平台化调度、模型服务化和运营产品化”的全链条闭环[8]。这包括：将底层的智算服务器、存储、网络、安全等资源纳入统一资源池；通过云管平台实现资源的纳管、监控告警和智能调度编排；在智算服务平台上承载模型服务、租户权限、服务目录、调用计量和运行监控；最终将这些能力封装成企业可以直接使用的、标准化的词元服务产品[8]。 词元工厂的价值主张主要体现在以下几个方面： 1. 降低使用门槛与总拥有成本（TCO）：词元工厂彻底颠覆了传统的硬件售卖和机柜/带宽计费模式[7]。客户无需承担沉重的硬件采购与运维成本，即可按需获取稳定、高效的AI能力，技术门槛大幅降低[7]。按词元消耗、订阅或API调用的灵活计费模式，让成本透明可控，综合使用成本较传统模式显著降低[9]。例如，贵州移动的词元工厂通过智能路由和叠加贵州低温节能优势，使得Token综合调用成本较行业平均水平降低20%以上[8]。 2. 提供稳定、可靠、可预期的智能供给：词元工厂通过工厂级的操作系统和高可靠的物理平台，确保词元生产的稳定性和服务等级协议（SLA）保障[10]。它将模型厂商的“造脑”能力转化为可规模化、具备SLA保障、可计量的智能服务，与模型厂商共同构成从模型能力到产业应用的完整闭环[10]。这种稳定供给对于企业将AI深度嵌入业务流程至关重要。 3. 实现AI能力的普惠化与标准化：词元工厂旨在将算力生产工厂化，并通过“卖智能”的创新模式，让算力像水电一样触手可及，成为赋能千行百业的普惠生产力[7]。通过标准化封装和统一API，词元工厂使得AI能力能够以标准化产品的方式快速交付，大幅缩短了业务落地周期[11]。个人用户甚至可以像购买手机流量包一样，以9.9元的价格购买1000万词元，使得AI服务真正走进全民日常[5]。 4. 优化产业效率与资源配置：词元工厂的核心任务不仅是产出词元，更是让每一块芯片的每一秒算力都最高效地转化为对应场景下的高价值词元[6]。它通过全栈软件优化技术、智能调度和异构算力统一管理，提升单位算力的有效词元产出数量，减少产能损失和算力闲置，从而提升整个AI产业的资源利用效率和投入产出比[12]。 1.3. 报告研究范围、方法与结构说明 本报告旨在对国内词元工厂进行一场深度、系统性的分析，全面审视其在人工智能新阶段中的发展全貌。报告的研究范围聚焦于中国境内的词元工厂建设与发展实践，涵盖其政策环境、核心构成要素、典型案例、业务模式及差异化能力，同时包含与国外同类实践的对比分析，