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开云·全站app(kaiyun)

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      token,模元。模元,token。

      杨斌老师斟酌再三,选择“模元”这个词作为“token”的中文译法,并在此文中,讲述了它的清晰词源、准确内涵和面向未来的延伸性。

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

      2026年英伟达GTC大会上,黄仁勋近两小时的主题演讲,全程围绕AI推理时代的产业重构展开,堪称 AI 推理时代的产业宣言。从硬件架构革新、数据中心转型为模元(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。

      针对这一定义AI时代的核心度量单位,我在2026年初提议过token的AI领域专属中文译名——模元,用以区别于区块链、网络安全等其他场景中的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中文译名的推广,真的是越来越重要、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,更是思考和重构AI经济逻辑、推动AI在中国走向千行百业的关键基石;而一个精准适配、好懂易传播的中文译名——模元,正是AI从专业圈层走向全民“众技”的关键纽带。

      黄仁勋在演讲中正式提出“模元(token)工厂经济学”,宣告传统数据中心已告别文件存储的旧定位,全面转型为生产模元(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企业的营收能力与核心竞争力,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,而是揭示了AI产业的底层逻辑:模元(token)是AI时代的核心经济标尺,兼具着信息单位、算力单位、货币单位三重属性,是AI思考的最小单元,也是算力消耗核算基准和智能服务价值度量。于此之上,全球AI产业的运行规则正在被重塑。

      前一阶段公布的数据表明,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核心指标,也让模元的中文定名,从可以慢慢来的学术探讨变成了实践中的急迫需要。

      换句话说,当一个核心且被高频使用的技术名词成为万亿级产业的核心标尺,其中文定名便不再是无关紧要的细节,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。

      因为各种可以理解的原因,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问题,即便英文基础良好,如果不怎么懂AI,也难以精准理解token的核心要义,就算翻开字典也是一头雾水;对于未接受AI专业训练、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强烈的距离感与认知隔阂。情况是这么个情况,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,必须为这个核心概念,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、证明”,核心是“可被识别、承载特定信息或功能的基本单元”。历经中世纪商业代币、网络安全令牌、语言学“词例”的演变,进入AI大模型时代,token完成了决定性跃迁——从语言学碎片化单元,升级为AI模型可计算、可处理的最小通用单元,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。

      比较一下: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,仅记录数据的物理体积;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,关联模型理解、推理计算、算力消耗与价值创造。这一本质区别,正是计算文明从“数据处理”走向“智能涌现”的核心标志,也让模元(token)成为贯穿黄仁勋2026GTC演讲的核心主线。

      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,发现都无法匹配AI大模型、智能体时代的核心内涵,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的应用形态;“语元”囿于语言范畴,窄化了token作为模型通用处理单元的本质;“义节”过度聚焦语义,忽略了token纯特征、结构化处理的属性;而“托肯”“屯”等单纯音译,徒有其音、缺乏实义,普遍接受度低,还会加重非专业人群的理解负担。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产业核心锚点的价值。

      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场景的核心属性;“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,对中文世界的非专业受众而言,“模元”没有英文token的距离感,无需专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”“模元效率”“模元成本”“模元预算”等概念,能直接对应AI产业核心指标,让“模元工厂经济学”走出专业圈层,被更多人理解;三是对未来兼容,对未来发展而言,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清晰易懂:从业者明白模元是AI生产的基础原料;投资者理解模元效率是企业降本增效的关键;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。技术的真正价值,在于从专业重器走向全民众技,而朗朗上口、易于传播的中文译名,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,打破专业与大众之间的认知壁垒,让AI核心词汇更易读易懂,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探索AI时代的基本规律,促进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,再合理的“名”,没人用、形不成共识也是白费。期待大家在学术研究、产业分析、政策讨论与媒体报道中,有意识地采纳并使用“模元”这一译法,共同推动这个有根(词源清晰)、有义(内涵准确)、有未来(延伸性强)的词汇,成为理解、参与和拥抱AI时代的日常用语。

      马年龙抬头将至,AI 时代的模元经济,正加速演进大变局,却也还只是开局。期待不论产业还是社会,专业抑或日常,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,经济管理学院教授、领导力研究中心主任,清华大学可持续社会价值研究院院长。曾任清华大学副校长、教务长、研究生院院长等职。杨斌教授主要研究方向为组织行为与领导力、企业伦理与社会责任、高等教育管理等;著有《企业猝死》《战略节奏》《在明明德》等,译有《大学的窘境与革新》《变革正道》《管理者而非MBA》等;开发并主讲《批判性思维与道德推理》《领导力与组织变革》《管理思维》等多门清华大学精品课程。

      内容来源:《iWeekly周末画报》

      编辑:不思

      审核:杨斌

      责编:李莉萍

      

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