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近日
中国相关部门
给出了Token的官方中文翻译
词元
引发广泛关注
在全球范围
有关词元(Token)的
价值、未来等话题
更引起了
英伟达、OpenAI、微软等
科技巨头CEO的讨论

从生产力到薪酬体系
词元成为“硬通货”
作为AI处理信息的基本单位
词元是大模型将文本拆解后的
数值化载体
有报道指出
单个词元约对应
四分之三个英文单词
“按词元计费”已是当前
AI行业的主流商业模式
其遵循“使用多少、生成多少
支付多少”的核心逻辑
在AI产业加速落地的背景下
词元的产业核心价值
被持续挖掘
不久前
英伟达CEO黄仁勋
提出词元甚至可以成为
工程师薪酬的一部分
他透露
硅谷招聘市场中已有求职者
直接询问岗位可分配的词元额度
其核心原因在于
充足的词元使用权
能直接提升工程师的生产效率
风险投资家托马什·通古兹认为
企业正在将AI推理算力
作为工程师薪酬的
第四大组成部分
此前是
工资、奖金、股权
如今
要加上词元

除此之外
OpenAI CEO山姆·奥特曼
提出了一个更为大胆的设想
他认为
未来“全民基础算力”
有望取代传统的
“全民基本收入”
即每个个体都能分到
大模型的一部分算力
既可以自行使用
也能转卖、捐赠
这份权益对应的是生产力
在他看来
AI产出的“智能”未来
会演变成如水、电一般的
公共基础资源
而模型公司的核心业务
也终将落地为“销售词元”
有分析认为
这一逻辑的前提
是大规模数据中心的建设
黄仁勋将大规模数据中心
定义为“词元工厂”
其核心本质就是
将算力转化为词元输出
二者有着异曲同工之妙
“烧词元”or“用词元创造价值”
与火热的产业构想相伴的
是理性的行业警示
与现实挑战
微软CEO萨提亚·纳德拉表示
若AI无法在医疗、教育
公共服务、企业效率等领域
带来实质性改善
社会将很快无法接受
为生产词元消耗的巨量能源
与此同时
词元成本飙升
已成为企业直面的难题
随着AI应用复杂度不断提升
企业的词元消耗
与相关支出正快速失控

一名硅谷风险投资人分享说
其公司自2025年11月以来
AI相关成本已翻了三倍以上
仅AWS(云服务)推理费用
与Cursor和Anthropic等
大模型相关支出
就达到数百万美元规模
当成本高到一定程度
“烧词元”与
“用词元创造价值”
之间的区别
就不再是理论层面的讨论
而会变成实打实的财务问题
在这一背景下
企业内部的CFO(首席财务官)
面临的关键问题是
这笔算力投入
能带来多少实际产出
有分析认为
如果一名工程师
每年要消耗10万美元算力
那工作效率
至少要提升8倍才划算
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