只有將低價值的“對話詞元”轉化為高價值的“執行與決策詞元”，才能跑出真正的商業效能。

文｜朱耘
ID | BMR2004

“詞元（Token）”火了！

國家統計局數據顯示，2024年年初，中國日均詞元調用量為1000億；到了2025年年底，就躍升至100萬億；今年3月已突破140萬億，兩年來增長超千倍。詞元已經不僅僅是計算機科學的計量單位，而是如農業時代的土地、工業時代的電力一般，成為智能時代的核心生產要素。

如何將冰冷的、高耗能的算力，轉化為高價值的業務產出，是很多擁抱AI的管理者一直在思考的問題。天云數據董事長兼CEO雷濤，在人工智能與數據基礎設施領域擁有超過20年的行業經驗，是中國最早一批投身AI產業化的企業家之一，兩次獲得吳文俊人工智能科學技術獎。如今，他正帶領天云數據重構“詞元經濟”的底層邏輯，并給出了破局之道：用“價值密度”去對抗算力通脹，撬動企業的詞元經濟飛輪。

為此，天云數據連接算力與商業產出，打造了“TokenFactory（詞元工廠）”——這里有數百個精準封裝的“數字員工”，企業能精準雇用到適合的人，按調用量計工資，讓每一次詞元調用都能轉化為確定性的商業增量。

01

定義智能時代的“硬通貨”

隨著AI向多模態發展，詞元的邊界正在無限延伸。

“人類對世界的認知，過去是裝在語言這個容器里的，通過書本和教師代際傳承。”雷濤說，當年牛頓和萊布尼茨用微積分重新構建了語言無法刻畫的“加速度”，人們對世界的認知有了新的表達方式。今天，面對復雜的海量數據，傳統的數學工具和人類語言也到了瓶頸期。而由“神經網絡”包容的這些詞元，是人類對AI時代認知世界的一種全新表示方法。

隨著AI向多模態發展，詞元的邊界正在無限延伸。比如在視覺感受、視頻影像中，時空單元也是詞元。在世界模型和自動駕駛領域，對空間的表達不再依賴笛卡爾坐標系上的刻度，而是被表示成神經網絡所包容的空間詞元。

天云數據的TokenFactory正是建立在對詞元的深刻理解之上。它的底層，是異構融合的MaaS平臺（模型即服務），能夠兼容適配國內外主流GPU廠商的算力板卡，通過容器編排實現國際頂尖模型與國產行業微調模型的統一管理。

在MaaS平臺之上，則是核心的智能“調度員”——TokenRouter（詞元路由）。詞元路由在詞元工廠中扮演著“調度網關”與“收銀臺”的雙重職能 。面對企業復雜的業務需求和成百上千種不同的模型，它能夠基于場景、響應延遲及成本效益進行自動切流。“比如，將簡單的任務路由至低成本模型，將核心業務路由至高性能模型，實現好鋼用在刀刃上。”雷濤表示， 同時，它還提供多維度的計費與配額控制，讓企業真正做到“用AI像用電一樣隨取隨用、成本透明”。

在這些完備的基礎設施之上，天云數據開始大規模地“組裝”他們的最終產品——幾百個標準化、帶有行業專有知識的“數字員工”，每個數字員工都具備某一專業領域的專業知識、工作流和執行邏輯，能夠精準理解企業業務語義，并自主執行復雜任務。目前，天云數據已經在能源、制造、醫療、教育、短劇、編程、營銷等諸多行業構建了數百個標準化的數字員工，讓AI不再是一個只會“聊天”的通用工具，而是能夠雇用上崗的“行業專家” 。

02

1度電的價值飛躍

天云數據將詞元的價值定義為“任務確定性×交互密度×經濟轉化效率”。

在AI領域流行著這樣一句話：算力的背后是電力！AI是個高耗電、高耗能的行業。但是業內越來越認可，用“單位能耗”的概念來評價其經濟價值。比如用1億度電煉鋼和用1億度電用于人工智能的投入，看單位能耗下，誰產出的社會價值貢獻更高。

據測算，當前1度綠電的成本約0.2元，1度電經過大模型的加工轉化為詞元服務輸出時，價值可達11元。

假設一臺8卡英偉達H100服務器滿負荷運轉，月均耗電約6120度。保守估算，一度電可實際產出約5.5M（百萬）Token。當這些電能轉化為Token服務出口時，其價值可達30.25元，每月收入可達18.51萬元。相比之下，該服務器的裸機月租成本約為6萬元。

在詞元經濟時代，如果停留在單純賣算力（租借服務器）的層面，只能賺取微薄的基建“過路費”；如果將算力轉化為高價值密度的AI技能（Skills）和智能體服務之中，將有巨大的商業空間。

雷濤認為，在工業經濟時代，馬力和蒸汽機將動力封裝移動；在電氣時代，電網將能源封裝移動；而在數字經濟時代，詞元封裝的是知識與智能，它是連接“比特”與“瓦特”的橋梁。天云數據的商業邏輯，正是推動數字基建從靜態的“顯卡倉庫”，升級為自我造血的“動態Token工廠”。

很多管理者都有這樣的困擾：優秀人才的經驗，往往都在知識工作者的腦海中，難以數字化，導致招聘和培訓成本非常高。雷濤觀察，任何業務線，往往有10%的頂級人才，80%是普通人，10%可能需要淘汰。AI的加持，可以讓正態分布曲線“右移”，即通過詞元工廠提供的數字員工，企業可以讓80%的普通員工，有接近頂級人才的執行能力。

雷濤用自己公司的情況舉了個例子，“程序員”在招聘市場上有諸多的細分，以往天云數據的程序員，主要是軟件工程師。如今智能硬件有很多新的場景，比如天云數據在康養領域拿到了做智能陪伴臺燈的需求。沒有AI之前，如果企業拿到了這樣的需求，要么拱手放棄這塊業務，要么就要重新在招聘市場上尋找了解硬件嵌入式協議的工程師。但能否找到？能否符合組織的需要？能不能順利完成項目？項目結束后企業能不能還有新的業務需求？一切都是未知數。

現在，對于不了解硬件嵌入協議的工程師，完全可以調用詞元工廠里的專業智能體，利用AI的試錯和遷移能力，快速完成跨賽道的項目。

詞元經濟爆發出的生產力，并不僅僅發生在天云數據內部，已經在諸多行業顯現出其價值。

以當下最火的AI短劇為例，《商學院》記者從多位從事AI短劇業務的負責人處了解到，市面上有即夢、快手、Veo等形形色色的視頻模型，而一部AI短劇往往由多個模型組合而成，每個模型的價格也不一樣。一部作品，需要以最優的性價比完成，否則就是虧本。

事實上，一部精彩的AI漫劇或短劇背后，不僅僅靠優質的提示詞，也需要多個模型組合完成。市面上短劇成本少則每分鐘成本100元左右，貴的高達1600元，差距巨大。

天云數據將詞元的價值定義為“任務確定性×交互密度×經濟轉化效率”。如果短劇生產廠商選擇了天云數據的服務，可以自由調用背后30多個模型。天云數據的TokenRouter在其中扮演了關鍵角色：它能自動為簡單的熱點分析、選題策劃匹配低成本模型，而為核心的劇情生成、角色一致性保證、分鏡語言生成匹配高性能模型，而用戶可以實現模型和成本的可控與最優，“用戶少調兩次昂貴的大模型，用相對便宜的基礎模型，保證畫面一致性，就能節省成本，發揮更大的價值。”雷濤說。

通過對多個模型的精細化調度和流水線式的作業編排，天云數據幫助客戶在保證內容專業度、視覺一致性的前提下，實現了算力成本的極致優化，這讓普通的短劇制作團隊或企業無須高昂的算力消耗。詞元的錢花在哪兒了，花得值不值，在天云數據的后臺一目了然。

更直接的例子發生在能源、消防、安防等B端場景。安全生產是這些領域最重要的要求，每家企業，都有一本厚厚的安全手冊，列舉了每一個場景、工作流程的安全作業要求，且不斷完善。但是“有知識、沒執行”往往是很多企業的痛點。

比如，每一位新員工入職，企業都會發一本安全手冊，每年還不止一次對全體一線作業人員進行安全培訓，但知識轉移效率極低，沒有人能完完整整記牢這十幾萬字的安全手冊，執行過程中難免動作變形。天云數據通過多模態視覺大模型結合強化學習，為電廠打造了“AI安全生產專家”。

在這個場景中，每一個攝像頭都成了手冊知識的執行者。AI可以實時識別工人的資質，比如某人到了焊工區域準備進行動火作業，AI識別到該員工具有焊工證，則可進行，如果沒有證件或者識別到作業人員違反作業流程，則會進行提示預警等。針對能源工業AI操作安全可控的核心需求，天云數據引入Harness馬具引擎，打破傳統AI權限管控“軟約束”的局限，構建AI行為的“硬性防護體系”，成為能源工業AI安全落地的核心保障。

此外，基于嚴謹的SOP工藝流程和手冊知識，AI可以模擬出大量的故障場景進行試錯學習，從而實現比人類預判更精準的預防性維護。

03

重塑組織生產力

將知識進行封裝和移動，讓人腦中的經驗通過數字化、標準化，變成可以隨時調用的生產力。

當前，詞元的消費者還以人類員工為主，比如寫工作總結、寫詩，解決生活中的問題。但雷濤判斷，未來詞元更大的消費者，可能會是成百上千個具有明確社會屬性和工種的數字員工。

“工業時代，流水線上的工人各司其職；未來的詞元工廠，同樣是一條條由不同數字員工組成的AI流水線。”雷濤向記者描繪了未來企業用工圖景，“未來中小企業創辦時，可能不再需要在物理世界招HR、法務、財務等領域的員工，可以直接到天云數據的‘人才商店’里雇用數字員工。無論是寫前端代碼的、做UI交互的還是做財務審核的，應有盡有。”

普通員工晉升為資深員工，或者工作年限久了，常常會向老板提出漲薪要求，數字員工會漲薪嗎？業內有觀點認為，隨著算力緊張，詞元的調用價格會漲價。這是否意味著，數字員工的成本會高企，詞元價格“通脹”了。

對此，天云數據提出了用“價值密度”對抗算力通脹。當詞元被單純視為閑聊的“算力過路費”時，企業極易陷入成本黑洞；只有將低價值的“對話詞元”轉化為高價值的“執行與決策詞元”，才能跑出真正的商業效能。

以教育賽道為例，很多教育類AI，用戶在使用時，寶貴的詞元消耗在了試錯和無效交互上，而天云數據的教育數字員工通過三大路徑將算力轉化為實實在在的教育效能：

首先，每一次詞元消耗都必須服務于明確的教育目標。心跳機制：用于實時檢查學習完成度，而非維持空連接；定時調度：在學習黃金時段主動介入，糾正拖延、保障節奏。當詞元用于“行為干預、結果落地”，其價值遠超單純文本生成，實現“調用即有效”。

其次，是讓詞元擺脫“一次性消耗品”的宿命，產生復利資產。傳統的教育AI在面對不同場景時，往往依賴高成本的模型訓練與微調，邊際成本居高不下。而天云數據的數字員工采用了Skill模塊化設計，將優質的教育邏輯、復雜的評分規則和提示詞工程直接封裝成一個個可復用的能力模塊。一個成熟的Skill一旦打造完成，就可以無成本地無限次復用，覆蓋海量用戶，無須再重復消耗詞元去訓練模型。這意味著，企業花在詞元上的錢，沉淀為了可長期增值的數字資產，真正實現了邊際成本遞減。

最后，構建可閉環的商業模型。天云教育跳出“按算力計費”的傳統陷阱，建立以結果為導向的詞元收益模型。高頻剛需：以每日自動陪練、學情簡報打造穩定使用場景；價值閉環：用戶付費并非為算力，而是為學習習慣養成、可見的成績提升；抗通脹能力：依托Skill壁壘形成不可替代服務，即便底層算力漲價，依然保持穩定價值與定價權，實現高價值服務對算力通脹的“免疫”。

在教育場景中，數字員工如同“價值煉金術士”，將易被通脹吞噬的算力，轉化為提升學習效率、對抗遺忘曲線的教育資本。這不僅驗證了詞元經濟在垂直領域的巨大潛力——只要價值確定，詞元就是硬通貨，更為行業提供了可行路徑：錨定價值密度，用更少的詞元創造更高收益，才是AI穿越通脹周期、實現長期增長的終極答案。

類似的場景，在各行各業中都有體現。未來組織的形態是人與數字員工共同工作，“工業革命，讓我們突破體能極限，擁有了200馬力；而在AI時代，一個普通人將可能擁有200腦力。”雷濤說，這種腦力的倍增，源于我們將知識進行了封裝和移動，讓人腦中的經驗通過數字化、標準化，變成了可以隨時調用的生產力。

詞元經濟時代，企業的核心價值在于如何將詞元轉化為高價值的AI資產，而未來已來！