杨斌丨模元（token）：AI时代的新度量衡

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　　杨斌老师斟酌再三，杨斌元挑选“模元”这个词作为“token”的丨模中文译法，并在此文中，时代讲述了它的新度量明晰词源、准确内涵和面向未来的杨斌元延伸性。

　　黄仁勋以手势示意“Token King”英伟达token成本全球最低。丨模（图片来源：GTC 2026）

　　2026年英伟达GTC大会上，时代黄仁勋近两小时的新度量主题演讲，全程围绕AI推理时代的杨斌元产业重构履行，堪称 AI 推理时代的丨模产业宣言。从硬件架构革新、时代信息中心变化为模元（token）工厂，到万亿级AI基建蓝图、企业经营逻辑，再到智能体与物理世界AI的未来，token这个词累计出现超过70次，成为串联整场演讲的锚点和主线。

　　针对这一阐明AI时代的重点度量单位，我在2026年初提议过token的AI领域专属中文译名——模元，用以差异于区块链、xm官网入口网络支撑等其他场景中的token译名。这次在线上越听黄仁勋的这场演讲越让我感到这事儿有点儿急迫，“模元”作为token中文译名的普及，真的是越来越决定性、越必要。为什么？因为模元（token）不止是黄仁勋演讲中的高频锚点，更是思量和重构AI经济逻辑、鼓励AI在中国走向千行百业的决定性基石；而一个精准适配、好懂易扩展的中文译名——模元，正是AI从职业圈层走向全民“众技”的决定性纽带。

　　黄仁勋在演讲中正式提出“模元（token）工厂经济学”，宣告传统信息中心已告别文件存储的旧定位，全面变化为生产模元（token）的智能工厂。固定功耗下的模元（token）每秒吞吐量、单位模元成本，直接决定AI企业的营收能力与重点对抗力，模元（token）已然成为AI时代的新大宗商品与基础度量衡。他的这一论断，绝非技术圈层的自说自话，而是揭露了AI产业的底层逻辑：模元（token）是AI时代的重点经济标尺，兼具着信息单位、算力单位、货币单位三重属性，是AI思量的最小单元，也是算力消耗核算基准和智能服务意义度量。于此之上，全球AI产业的运行规则正在被重塑。

　　前一时期公布的信息表明，全球大模型日均模元（token）消耗已达30万亿级别，中国模型调用量首次超越美国，占到全球60%以上。小到一次AI问答，大到电影级视频制作，更大到企业级模型训练，都以模元（token）计量，这使其超越一般技术参数，成为智能经济规模与活力的重点指标，也让模元的中文定名，从可以慢慢来的学术调查变成了实践中的急迫需要。

　　换句话说，当一个重点且被高频使用的技术名词成为万亿级产业的重点标尺，其中文定名便不再是无关紧要的具体，而是关乎产业共识形成、技术普惠落地、公众认知普及的刚需。

　　因为各种可以领会的原因，当前AI行业的技术专家、企业高管与投资人，普遍直接使用英文词“token”进行交流，播客、访谈、讲座中，几乎没有统一的中文表述。这倒真不是英文水平高低的难题，即便英文基础良好，如果不怎么懂AI，也难以精准领会token的重点要义，就算翻开字典也是一头雾水；对于未接受AI职业训练、不熟悉英文技术术语的普通大众与传统行业从业者而言，生硬插入的英文名词更会带来剧烈的距离感与认知隔阂。状态是这么个状态，却并不是就该一直这么下去。我们每个人都期待AI真正融入中国千行百业、走进普通人的工作与生活，这就倒逼着我们，必须为这个重点概念，定一个通俗易懂、精严谨准、适配未来的中文译名。

　　从词源脉络来看，token源自古英语tāc（e）n，本义为“标志、符号、证实”，重点是“可被辨认、承载特定信息或功能的基本单元”。历经中世纪商业代币、网络支撑令牌、语言学“词例”的演变，进入AI大模型时代，token达成了决定性跃迁——从语言学碎片化单元，升级为AI模型可计算、可答复的最小通用单元，正式取代计算机、互联网时代的“字节”，成为AI时代的基础度量衡。

　　对照一下：字节是计算机物理层面的存储单位，计量机械均匀、与语义无关，仅登记信息的物理体积；而模元是智能逻辑单元，承载文本、图像、音频、视频等全模态信息，关联模型领会、推理计算、算力消耗与意义生成。这一本质差异，正是计算文明从“信息答复”走向“智能涌现”的重点标志，也让模元（token）成为贯穿黄仁勋2026GTC演讲的重点主线。

　　在我提出“模元”这个译法之前， AI大模型领域的token也曾有过多种中文译名，但推敲下来，查明都无法匹配AI大模型、智能体时代的重点内涵，难以打破大众的认知壁垒。比如，“词元”被“词”字锁死在文本场景，无法适配多模态、物理AI的使用形态；“语元”囿于语言范畴，窄化了token作为模型通用答复单元的本质；“义节”过度集中语义，忽略了token纯特征、结构化答复的属性；而“托肯”“屯”等单纯音译，徒有其音、缺乏实义，普遍接受度低，还会加重非职业人群的领会负担。这些译名要么局限于单一领域，要么缺乏度量衡的严谨性，确实无法承载token作为AI产业重点锚点的意义。

　　我斟酌再三提出的“模元”这个译法，是专为AI时代量身定制的意译。“模”直指大模型、多模态，锚定AI场景的重点属性；“元”代表最小基本单元，承续“字节”这类中文经典度量单位的命名逻辑，简洁直白、通俗易懂。这一译法具备三大不可替代的优势：一是对大众友好，对中文世界的非职业受众而言，“模元”没有英文token的距离感，无需职业背景就能感知这是AI世界的基础计量单位；二是对产业实用，对产业界而言，“模元消耗量”“模元效益”“模元成本”“模元预算”等概念，能直接对应AI产业重点指标，让“模元工厂经济学”走出职业圈层，被更多人领会；三是对未来兼容，对未来演变而言，模元不局限于当下的文本推理，更适配智能体、多模态融合、物理世界AI等全场景，具备穿越技术周期的延展性。

　　如果试着将GTC大会上，黄仁勋演讲中的“token工厂”改为“模元工厂”，“单位token成本”改为“单位模元成本”，原本晦涩破碎的产业逻辑表达会立刻变得顺畅且明晰易懂：从业者明白模元是AI生产的基础原料；投资者领会模元效益是企业降本增效的决定性；普通大众懂得，“模元”就是AI时代的“字节”，是走进智能经济的入门钥匙。技术的真正意义，在于从职业重器走向全民众技，而朗朗上口、易于扩展的中文译名，正是AI普及的必要一步。

　　我反复阐释“模元”这个译法的初衷，并不是纠结较真、咬文嚼字，有点儿执意想请大家把“模元”作为惯用词统一起来，真是想为中国AI高普及率搭建必要的语言桥梁，打破职业与大众之间的认知壁垒，让AI重点词汇更易读易懂，让传统行业出身的人在认知和把握AI本质的路上，不用先越过什么语言门槛就能径直审视AI时代的基本规律，鼓励AI这个进行时很强的科技在中国走向千行百业、走向全民普惠。

　　按照荀子有言“名无固宜，约之以命”，所谓约定俗成，再合适的“名”，没人用、形不成共识也是白费。期待大家在学术调查、产业解析、政策商讨与媒体报道中，有意识地接受并使用“模元”这一译法，共同鼓励这个有根（词源明晰）、有义（内涵准确）、有未来（延伸性强）的词汇，成为领会、介入和拥抱AI时代的日常用语。

　　马年龙抬头将至，AI 时代的模元经济，正加快演进大变局，却也还只是开局。期待不论产业还是社会，职业抑或日常，以“模元”为计量，向智能而涌现。

　　作者简介：杨斌，清华大学校务委员会副主任，经济运营学院教授、首脑力调查中心主任，清华大学可持续社会意义调查院院长。曾任清华大学副校长、教务长、调查生院院长等职。杨斌教授主要调查宗旨为安排行为与首脑力、企业伦理与社会责任、高等教育运营等；著有《企业猝死》《方针节奏》《在明明德》等，译有《大学的窘境与革新》《变化正道》《运营者而非MBA》等；开发并主讲《批判性思维与道德推理》《首脑力与安排变化》《运营思维》等多门清华大学精品课程。

　　内容来源：《iWeekly周末画报》

　　编辑：不思

　　核查：杨斌

　　责编：李莉萍

　　

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责任编辑：杨赐

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