全球词元经济的竞争态势与中国的战略优势研究

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2026年11月4日 17:16
北京

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*词元作为大模型处理信息的最小信息单元，正在从技术术语跃升为战略要素，成为大国竞争的新焦点。本文从产业链、供应链、价值链三个方面，系统分析了全球词元经济的竞争态势，结果发现：全球词元经济产业链呈上游高端GPU垄断、中游模型能力与标准分化、下游高价值场景争夺加剧的竞争态势，并存在供需错配、技术壁垒、协同不足等问题；词元经济的硬件、数据、算力等三条供应链高度集中于美国及其科技巨头，放大了全球词元的供给依赖与风险传导；全球词元经济价值链附加值沿微笑曲线向两端集聚，竞争高地已由术语协议延伸至计价货币与结算规则。在此基础上，本文从算力电力、模型开源、通信服务、政策体系等方面识别出了中国发展词元经济的独特优势，以期为在新一轮全球竞争中把握主动权提供分析依据。*

以大模型为代表的人工智能技术加速落地，使词元（Token）从信息处理的基本单元演化为可计量、可计价、可交易的新型经济元素。围绕词元的生产、流通、消费与分配等环节所形成的词元经济，正在重塑全球数字经济以及智能经济的竞争格局。在此进程中，算力与电力决定着词元的产能与成本，模型决定着词元的质量与标准，场景决定着词元的消耗与变现。目前，全球主要国家与头部科技企业都已围绕上述环节展开了系统性布局，如词元技术壁垒、词元美元构想等，产业版图与价值分配机制正处于加速形成期。然而，既有研究多集中于大模型技术路线、算力建设等单一议题，对全球词元经济竞争格局的整体性考察仍显不足，也较少关注中国的独特优势与发展路径。为此，有必要从产业链、供应链、价值链等综合维度展开深入分析，挖掘我国发展词元经济的独特性差异，以期为把握智能时代的全球竞争主动权提供积极参考。

一  产业链维度的全球词元经济竞争态势

（一）国际巨头对高端算力的垄断，正驱动上游市场向差异化竞争转型

在人工智能技术、产业及其衍生业态的演进历程中，美国长期扮演主导者的角色。近些年，美国将高端GPU用作战略杠杆，借由管制高性能芯片出口、半导体制造装备及上游关键材料的流通渠道，稳步打造以把持上游算力为核心目标的技术霸权体系。在这一布局中，英伟达承担着关键功能。在一定程度上来看，英伟达在算力市场的垄断，集中反映在硬件架构、软件生态与供应链网络三个层面的叠加垄断上。凭借硬件壁垒的搭建与产能的支配，英伟达实际上已超越一般意义上的市场垄断者，演变为技术霸权主体。2024年来，英伟达构筑的CUDA生态更是构成了极高的行业壁垒，AMD、Intel、华为以及各云厂商的自研芯片所占份额都比较有限。但行业研判显示，到2027年这一格局有望出现明显变化，英伟达的主导地位虽然依旧稳固，但份额会相对下滑。而在国内外大模型、全球词元经济等快速发展以及垂直场景加速落地等多重利好下，其他主体的占比将持续提升。这表明，支撑全球词元经济发展的算力来源将逐步摆脱单一依赖，迈向多源供给。

（二)头部模型厂商加速卡位，将中游竞争焦点转向词元的商业化变现效能

当前，大模型已经是支撑千行百业智能化转型的技术基座，但技术层面的成效并不能直接转化为商业价值，而是在基于大模型的产品或服务能否嵌入各种细分场景并形成持续收入。这正是“模型即服务”（MaaS）的本质，即把模型能力封装为API或SDK形式的调用接口，让AI能力像标准组件一样随取随用。以腾讯为例，2026年3月其将MaaS平台升格为TokenHub，在接入自研混元大模型的同时引入优质第三方模型，服务范围覆盖通用对话、深度推理与代码生成等多种场景。

如何为词元定价，同样是中游竞争的核心议题。自2026年5月以来，智谱、豆包、千问、WorkBuddy等国内智能体及大模型相继推出了付费模式，大模型免费的时代基本已经结束。其实，国外的ChatGPT等模型或智能体也都有付费版本，国内大模型更在2026年前后集体上调价格。这既是因为用户体量迅速膨胀，市场需求极为旺盛，也是因为智能体加速走向落地，带动词元调用与消耗规模快速增长。至此可以发现，中游厂商普遍放弃了先做用户规模、再谈商业化的以往思路，全面切换到了商业化优先的新发展思路。

（三）超越技术内卷，场景落地与生态协同成为下游决胜的关键

大模型、词元、智能体等新事物集中涌现，把下游应用市场推入全面扩张期。通用型智能应用的进入门槛不高，可复制性强，产品趋同明显，内卷态势愈发凸显。不过，大模型应用渗透的深度与竞争的胜负，归根结底取决于数据治理成熟度和场景体系化运营能力。全球词元经济下游的竞争本质是各应用场景释放价值的竞争，而数字化底座与场景适配程度构成了大模型落地的一般规律。一般而言，场景的数字化与标准化程度越高，词元经济的落地就越快，价值变现的路径也越清晰，如金融和零售电商拥有扎实的数据积累、标准化的业务流程与丰富的数字交互场景，率先跑通了大模型应用。此外，智能体也是全球各国布局的新风口。高盛测算，到2030年，消费端和企业端的智能体将推动全球词元消耗量较2026年增长24倍，约120千万亿/月；其中企业级智能体贡献最大，其词元消耗密度远超消费侧。

最后，也要认识到，伴随全球词元经济的高速扩张，产业规模的迅速做大也暴露出不少结构性矛盾。第一，供需两端错配明显，高端算力被少数头部企业握在手中、中端算力却大量闲置，高端专业词元供不应求、低端产能却大量冗余。第二，中上游的技术壁垒较高，高端芯片制造及底层算法等关键环节受制于美国，产业链的层级结构相当固化。第三，下游应用同质化现象突出，真正匹配各行业差异化需求的垂直应用仍属稀缺。而且，全球词元经济产业链各环节的协作水平相对偏低，词元的生产、流动与交易仍然面临较大阻碍。

二  供应链维度的全球词元经济竞争态势

（一）美国科技巨头牢牢把控硬件供应链底层生态

在全球人工智能供应链中，美国企业占据绝对主导地位，多集中布局于硬件等供应链底层环节。国际清算银行（BIS）数据显示，美国头部AI企业涉足的供应链环节平均数，已由2000年—2004年间的约1.8个攀升到2020年—2024年间的三个以上，业务版图从早期的单点深耕，扩展至云基础设施、芯片设计制造、数据工具以及模型训练与应用的整个产业链。再借助对算力芯片、服务器、数据中心等关键硬件的掌控，美国企业构建起了其他国家短时间内难以跨越的技术壁垒，也压缩了中国等其他经济体获取高端硬件的空间。根据美国科技行业TOP5公司（微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文）的财报信息，2024年—2026年，这五家公司的资本支出均显著增长。而这些资本支出绝大部分投向AI算力集群、高端GPU部署、数据中心扩容等领域，不仅为自身的发展构建起了硬件壁垒，也为美国在智能时代的硬件竞争强化了战略优势。

（二）数据供应链竞争聚焦高质量数据集与全链路博弈

数据供应链是指涵盖文本、图像、视频、音频等多模态数据集的供给与流通体系，其构成了词元生产和流动的基础。就规模而言，2025年全球数据管理市场总量约为382.7亿美元，2034年有望扩张至2349.5亿美元。与此同时，各国政府和头部企业正加码数据清洗、标注、治理与安全等全流程建设，其用意在于抢占数据供应链上的战略位置。与此同时，2024年，全球数据中心市场的体量约2900亿美元，到2030年预计迈上1万亿美元台阶，由此带动的服务器、终端设备等硬件投资，将沿整条数据供应链传导并产生涟漪效应。相对来说，美国的数据资源开放程度更高，供应链生态也更成熟，其科技巨头在数据工具交易市场中的份额约为30%。在较为完备的数据流通规则和可观的商业回报支撑下，美国先后孵化出Palantir、Snowflake等一批数据独角兽，持续为大模型训练和高质量词元的生产供给标准化、结构化的优质原料。

（三）美国高端智能算力持续领跑算力供应链竞争

算力规模的大小直接决定着词元生成的效率、模型训练的能力乃至整个智能产业的发展上限，也直接影响着全球词元经济竞争的基本格局。

从企业层面看，BIS数据显示，美国科技巨头在全球大模型市场的份额约为80%，而基础设施、数据工具及应用等环节的长期占比也维持在20%—40%的区间。这些科技企业在算力环节的交易占比虽然不高，却呈稳步上升态势，表明其正基于自研芯片等多种途径，把词元生产的硬件根基牢牢掌控在自己手中。在系统方面，全球TOP500超算榜单的前五名中，美国囊括了四个席位。综合来看，高端芯片产能与大规模数据中心集群，加上成熟的算力调度体系，共同构成了美国的算力防线，其他国家不得不面对算力受制于人的“卡脖子”难题。

也要认识到，站在词元经济竞争的全球视角，供应链过度集中是词元竞争面临的首要挑战。首先，美国及其科技巨头的垄断位置，压缩了中国等其他经济体企业获得高端算力、优质数据等关键资源的空间，垄断主体把持词元生成、跨境流通等方向，容易出现过度追求垄断利润而忽视公共价值的创新偏差。其次，如果全球词元经济长期依附于少数芯片、模型及数据服务商，一旦其遭遇运营故障、地缘冲突或系统性漏洞，将直接冲击全球词元供应的稳定性。供应体系的高度集中，也会放大数据安全等数字风险的连锁传导。最后，词元供应链正处在全球化与本土化的博弈之中，各国既想促进词元自由流动，又出于利益与安全考虑加设壁垒，导致核心供应体系面临碎片化、割裂化的风险。

三  价值链维度的全球词元经济竞争态势

（一）全球词元经济的竞争格局同样契合“微笑曲线”规律

从全球词元竞争来看，黄仁勋提出的“Token工厂经济学”为理解词元经济价值链提供了制造业视角，“微笑曲线”恰恰是这一视角的理论映射。词元本就是一种标准化程度极高的数字产品，从生产、流转到利益分配的整套逻辑，完全可以套用价值链框架加以阐释。即居于曲线两端的规则制定、模型研发和场景应用、生态运营属于高附加值环节；而中间的数据处理与算力供给，近似传统制造体系中的组装工序，利润较低且易被替代。这也说明，谁能掌控词元经济微笑曲线两端的高价值环节，谁就能掌握全球词元利润分配的主导权。具体来看：

第一，位于全球词元经济微笑曲线左端的研究与标准环节，是词元产业附加值最高的区间之一。谁执掌词元的标准与规则，谁就握有全球竞争的定义权，进而主导技术规范、接口协议及安全框架的走向。而大模型的研发迭代水平，则决定词元在语义理解、逻辑推理和生成质量上的表现。第二，处在微笑曲线弧底位置的制造与组装环节，则是词元产业附加值偏低的区间。数据加工、词元流转以及算力供给、数字基建等工作，实质上是从数据到词元的搬运与初级加工，进入门槛不高，竞争高度同质化，利润空间自然有限。第三，处于曲线右端的营销与服务板块，构成词元产业另一个高附加值地带。智能服务和多元应用把通用词元加工成面向行业的解决方案，让词元的价值在B端与C端充分释放；生态化运营则依托持续迭代、用户反馈和场景延展，为词元搭建起长周期变现的闭环。

（二）低附加值领域竞争呈现欧美引领但亚太扩张的态势

就低附加值板块而言，全球词元经济的竞争主要分布在两类业务上：一是数据采集、清洗、标注及整合，流程相对简单、门槛不高、回报有限；二是算力代工和日常运维，替代性较强。以数据标注为例，数据标注是为原始数据补充解释、说明、分类与编码，令其能够被大模型读取和利用的工序，在词元价值链中处于基础位置。Fortune Business Insights数据显示，2025年的全球数据标注市场呈现出三足鼎立的态势，北美、欧洲与亚太三方合计占有八成以上份额。其中，北美市场约占32%，凭借起步早以及技术、人才的长期积累，在自动驾驶、医疗等方向具有重要优势。以德国、英国为代表的欧洲国家占比合计约26%，在严苛的数据合规框架下，其侧重医疗、制造与政务场景。亚太市场约占30%，借助数据体量和成本红利迅速发展，其中我国约占13%，领跑亚太数据标注市场。

（三）定价权与定义权博弈重塑高附加值领域的词元主导权之争

全球词元价值链的核心利润区集中于应用、服务等环节，以及标准、规则制定等领域，价值密度随场景深度呈指数级分化。同等规模的词元，放在C端轻量对话、日程工作里，只是完成基础沟通与创作，价值空间有限；而嵌入金融、制造、医疗等B端垂直业务后，词元贯穿产业和企业流程的各个环节，单位价值便呈指数级跃升。同时，Transformer、Prompt等基础术语均由OpenAI、Google、Anthropic等公司界定，这些术语渗入全球词元价值链的每个环节，影响着定价、计费与操作协议等标准的确立。有了统一规范的术语体系，词元价值链各主体能够缓解概念混乱造成的沟通障碍与标准分歧，推动词元生态朝更具全球竞争优势的方向发展。

此外，从规则与结算层面看，美国战略与国际问题研究中心(CSIS)于2026年8月明确建议，美国应借鉴20世纪石油美元体系，联合盟友与全球南方国家建设涵盖小型模块化反应堆、数据中心、光纤网络的“AI工厂走廊”，推动全栈式美国AI技术出口；同时，倡导以美元及美元稳定币结算的词元合约，建立词元美元期货市场、融资与保险机制，使美元成为词元定价的默认单位。可见，高附加值竞争已从技术术语延伸至计价货币、结算协议与金融基础设施，词元美元正是制度性话语权争夺向货币层面推进的体现。

当然，全球词元经济在价值链竞争方面也面临一些挑战。一是价值分配的失衡。美国等国家与英伟达等国际头部厂商凭借既有优势继续领跑，利润大量涌向规则、模型、应用与生态等两端环节，其余国家则被迫从价值链底端出发进行突破。二是标准话语的争夺更趋激烈。全球还没有出现统一的词元规范，技术术语与行业规则的主导权部分仍掌握在欧美国家或头部企业手中，其他国家自主术语体系不统一，不可避免地会触碰技术对接障碍与交流壁垒。美国此时提出以词元美元确立词元的计价与结算规则，更是将话语权争夺从技术术语推进至货币与金融领域。三是场景应用呈现层级落差。美国、中国等头部经济体已推动词元深度落地，多数国家和地区却仍停留在基础对话、浅层生成等初级应用阶段。

四  我国发展词元经济的独特优势

近年，我国密集推动数字经济、智能经济和人工智能领域的战略部署与政策落地，依托超大规模市场、完备的数字产业配套和有力的政策支持，已初步形成参与全球词元经济竞争的差异化优势与发展路径。

（一）我国词元经济的刚性优势：电力成本优势

词元经济的稳定发展对算力和电力的消耗需求较高。行业数据显示，电力成本在算力运营总成本中的占比通常40%—60%，在AI算力中心这一比例甚至突破60%，构成词元生成阶段的刚性成本。以我国西部为例，内蒙古、贵州等绿电富集地区的电价最低可达0.3元/千瓦时—0.4元/千瓦时，若按每百万词元耗电0.1千瓦时—0.3千瓦时折算，西部算力的电力成本只有0.03元—0.12元，较欧美主流数据中心便宜大约30%—50%。加之清洁能源供给充裕、电网设施完善，也为超大规模算力集群落地提供了支撑。

（二)国内厂商在算力供给中的独特优势与市场支撑

Bernstein Research数据显示，我国AI芯片市场的自给率将从2023年的17%大幅提升至2027年的55%，这得益于本土芯片性能的提升以及DeepSeek上线之后国内7纳米芯片产能的持续扩张。IDC数据也表明，2025年，我国本土芯片厂商在AI加速服务器市场的份额增至约41%，与行业龙头英伟达（55%）的差距缩小至14%；其中，华为的出货量占国产芯片出货量的近50%。国产芯片竞争力之所以快速跃升，首先是本土适配优势，国产芯片同国内大模型训练及落地场景的匹配度更佳，针对中文语义理解、指令集优化等维度更契合本土需要。其次是供应链与政策支持，依托国内完善的制造、封测产业链，交付节奏更可控，受出口管制的冲击也相对有限，加之政务、金融等重点行业的侧重支持，政策红利明显。最后是成本与服务优势，国产芯片的综合成本大幅低于进口产品，本地化支持与定制化服务也更灵活。

（三）国产大模型具备开源优势与综合性价比

按照Artificial Analysis于2026年9月发布的评测，DeepSeek V4 Pro（max）等国产大模型处于“高智能—高开源”的右上象限里，其智能指数均在50分上下，开源水平则大幅领先OpenAI、Anthropic等西方企业的闭源产品。GPT系列与Claude等海外模型虽智能表现不俗，却多位于低开源的象限，在为下游生态的自主创新和本地化适配提供空间方面受限。这一开源禀赋，既降低了产业进入门槛、促进了词元生态的协同，也让中国得以依托自主可控的模型体系把握发展主动权，探索出一条差异化的全球竞争路线。

在性价比方面，中国大模型更是具备显著优势。Artificial Analysis统计数据显示，按每百万词元（输入输出比为3:1）的美元成本测算，DeepSeek、GLM、Kimi等中国模型的价格仅为1.7美元—2.2美元区间，远低于Gemini（4.5美元）、Claude （10.9美元）、GPT-5.5（11.3美元）等海外模型价格。这种成本优势，源于国内完善的算力基建、低廉的电力成本和开源生态的协同效应，是我国词元经济独特优势的重要部分。

（四）通信普惠定价助力我国词元经济提质增效

相对成熟的数字基础设施建设体系以及普惠型的资费策略，使电信运营商及其提供的信息通信服务、数字化与智能化服务等也成为了我国发展词元经济的独特支持力量。自2026年4月起，移动、联通、电信相继上线标准化词元套餐，如中国移动上线Token Plan等资费产品，中国联通基于联通元景大模型MaaS平台设计了个人版与团队版Token方案，中国电信则针对中小微企业、开发者群体提供差异化Token套餐。这些举措一方面加速了国内词元消费市场的培育，另一方面也以价格为抓手，提升了国产词元服务出海的竞争优势。

（五）兼具全球化与本土化的政策引领与制度创新

近年，数字中国、数字经济、智能经济等战略取得了积极成效，这些积累也延续到了词元经济的发展以及全球竞争中。在顶层设计层面，各类纲领文件相继印发，高质量发展算力基础设施、“东数西算”“算电协同”等行动陆续推出实施，在西部绿电富集区域布局超大规模算力枢纽。国家数据局也已明确将词元经济纳入数字经济治理框架。在产业融合与场景培育方面，多项文件引导词元融入制造、民生、金融等领域，为价值转化做好了场景布局。多地也在先行先试“来数加工”业务和“数字保税区”等，为词元的跨境流动与交易探索制度通道。在治理规范方面，《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》等则为词元的生产、应用与流通标定了安全底线和伦理红线。

总之，这种融合战略、基建、场景、治理等为一体的政策体系，既为我国词元经济提供了充足的发展空间，又有效规避了无序竞争与安全风险，形成了区别于其他国家的独特优势与发展路径。

五  结语

本文从产业链、供应链与价值链三个维度，初步刻画了全球词元经济竞争的整体格局，揭示了算力、模型、场景的组合演进、供应链的集中化与地缘化并存，以及附加值向标准与生态两端集中的趋势。

未来，词元经济的全球竞争将不再仅由单点技术领先决定，而更取决于谁能率先将词元的生产、流通与结算组织为一套开放的体系。在电价划定成本底线、开源决定渗透率、场景驱动消耗规模的基础上，标准与规则将成为决定附加值归属的关键因素。随着词元美元、词元金融、跨境协议、数字服务贸易等竞争性、对抗性措施的加速成型，全球分工体系与技术选择空间将被深刻重塑。当前正是计量与规则尚在成型的战略窗口期，能否将成本与规模优势转化为国际可接续的标准方案，可能会在未来数年间真正决定词元经济发展的主导权。

为此，我国应依托在算电成本、开源生态、通信普惠、政策体系等方面的独特优势，加快构建全国统一的词元计量、质量分级与定价规范，积极参与乃至主导区域及全球词元相关的规则制定，推动形成以词元为核心的跨境结算与治理体系，从而将当前的规模红利固化为长期的制度性话语权。最终，短期抓标准、中期做生态、长期塑规则，在全球迈入词元经济时代的历史节点，牢牢把握主动权。