《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》由北京市经信局、市发改委于2026年9月15日印发、18日对外发布，是全国首个省级“词元经济”专项政策，有效期至2028年底。它的核心不是再补贴几个大模型，而是把 Token/词元从“模型内部计数单位”升级为“智能经济可计量、可评测、可定价、可流通”的产业要素，按“生产—评测分发—消费—行业知识—出海—要素保障”全链条建制度。下面按深层逻辑拆开讲。

一、先厘清：词元经济到底在管什么？ 

词元（Token）是大模型切分文本、代码、图像、音视频后的最基础计算单元；一次问答、一次智能体任务，最终都折算成输入/输出词元消耗。 北京把它当成“智能经济的水电煤表”：

计量维度：按词元数计算力工作量、算服务成本、做结算；

质量维度：同样100万词元，低质模型可能空转、重复、幻觉，高质模型能完成一个任务，价值密度完全不同；

流通维度：需要评测、路由、分发、计价、结算，类似CDN/云计算的资源市场，但标的是“模型推理产出”而非裸算力。

官方背景数据很关键：国家数据局口径下，国内日均词元调用从2024年初约1000亿，到2025年底约100万亿，2026年5月突破500万亿；北京已投用“北京壹号词元工厂”“京算词元工厂”，壹号一期日产能超1.4万亿词元。量已经爆炸，但“怎么算好词元、怎么定价、怎么避免空转”没规则——这份方案就是补规则。

注意边界：词元是“资源消耗/服务工作量”的结算单位，不是代币、不是可炒虚拟货币；政策明确政府不做统一定价，市场定价为主，政府做标准、评测、基础设施。

二、方案骨架：六大方向、十条（“词元十条”）

按官方宣贯和全文，可归成六块：

1.生产端·词元工厂 

制定北京词元工厂分级评价标准，指标含模型适配数量、词元吞吐速度、首字延迟、缓存命中率、PUE（电能效率）；

攻关基础模型、提升“模型智能上限”；推动模型—芯片适配，支持推理专用芯片、模型轻量化、边缘部署；

高水平建智算中心、统筹智算资源，打造“世界级词元工厂”。

2.流通端·评测+分发 

建词元质量评测体系、探索词元测试平台；用模型智能路由、评测咨询形成可持续运营；

建词元分发平台：统一接口、模型聚合、跨模型/跨模态/跨区域、词元计量与结算，纳入新型基础设施。

3.消费端·智能体生态 

通用智能体（个人/企业）+垂直智能体（工业、科研、生物医药、教育等）；

智能体核心软件生态、“智能体驾驭提升工程”；信息咨询、商业、生活服务先规模化。

4.行业知识·新型工业化 

探索数据本体技术范式，把行业知识、工艺参数、设备数据封装成数据产品； 推动AI赋能工业制造，形成可调用、可计词的行业知识服务体系。

5.开放端·出海 

建中国—上合组织国家AI应用合作中心，向“一带一路”/新兴市场输出开源模型适配、智能体部署、工具链、算力一体方案；培育海外开发者生态。

6.要素端·金融+人才 

金融支持（词元工厂、分发平台、智能体企业融资/保险/结算等）、人才服务；宣贯会已有银行、评测、算力企业对接。

三、深层意图：从“拼模型参数”转向“拼有效词元产出” 

这份方案有三个明显政策转向：

1）用工厂分级淘汰“低效堆算力”

过去地方建智算中心常比PFLOPS、比卡数；北京改比“每度电出多少有效词元、首字多快、缓存命中多少、模型智能上限多高”。按协会口径，北京目前1度电约产400万—500万词元，分级标准会把高PUE、低命中、低智能的产能挤出去。 这相当于把智算中心ISO化、像智能工厂一样评级。

2）用评测解决“同模型不同质量”

用户接同一个开源模型，因推理框架、缓存、量化、芯片适配不同，输出质量和成本差很大。北京首次把“词元质量评测”作为流通基础设施，未来可能形成：测试平台出分→智能路由选模型/选厂→分发平台按质计价。政府不当定价局，但当“裁判+接入规范制定者”。

3）用智能体把词元从“聊天量”变成“任务量”

单纯对话按字数烧词元；智能体做多轮检索、调工具、跑工作流，词元消耗更大，但对应“完成订单/诊断/仿真/排产”等可计价业务。方案重点列工业、医药、科研、教育，是把词元需求和北京既有优势产业绑定，而不是只养Chat应用。

四、产业影响：谁受益、谁要补功课 

1.智算/词元工厂与IDC：京内已有壹号、京算项目，后续分级标准、PUE、首字延迟会成为拿项目和客户的关键；纯堆A100/H系列而无调优能力的机房劣势变大。

2.推理芯片与国产适配：方案点名推理专用芯片、轻量化、边缘端；国产卡做上下文/理解、高端卡做低延迟生成的分段混合推理会有政策空间。

3.评测与标准服务：中国软件评测中心已介入工厂分级、数据集质量、智能体效能； 第三方评测、红队测试、行业基准库会成新生意。

4.分发平台/MaaS聚合：拥有统一接口、跨模型路由、计量结算能力的平台（大厂云、运营商、独立MaaS）会被纳入新基建逻辑；小模型厂商可借分发降低获客成本。

5.垂直智能体：工业制造、生物医药、科研、教育、商业服务最先用北京场景和标杆项目；有行业数据+工作流+工具调用能力的团队优于纯提示词团队。

6.数据产品供应商：工艺参数、设备数据、行业知识封装成“可计词元调用”的产品，利好工业软件、科研数据、医学知识库厂商。

7.出海与合规：上合/一带一路AI合作中心、跨境API、来数加工、境内推理闭环、跨境资金结算，会带动合规咨询与离岸算力运营。

五、落地难点（看半年到两年） 

1.评测结果能不能当定价基准：若只头部玩、评测贵，市场仍按品牌信任采购；要做低成本的持续评测、行业细分基准，否则“参考”变“摆设”。

2.国产芯片适配节奏：模型一两月一版，芯片驱动/编译/量化跟进慢；分段推理能缓解，但“先进:国产”配比、SLA保障还没细化。

3.词元空转治理：分级标准和智能上限若只看基准分，企业可刷分；需要结合业务完成率、返工率、人工接管率等“任务级指标”。

4.数据本体与产权：行业知识封装涉及工艺秘密、个人信息、跨境数据；工业/医药场景若数据不出厂、只出词元，需配套匿名化与授权机制。

5.出海资金与合规：词元API小额高频，跨境收款、税务、制裁名单、模型出口管制都要细规则；北京提“合作中心”但企业端仍缺操作指引。

六、一句话定位

这份方案本质是给“大模型推理服务”建类电力/类网络的公共市场规则：政府定工厂等级、定质量评测、建分发枢纽，市场按词元结算，智能体在行业场景消耗词元，国产算力和标准能力借此从“可用”走向“可计价、可规模输出”。对北京而言，是用Token把智算、模型、行业数据、智能体、出海五件事串成一条智能经济供应链。