算力、能源、调度如何协同？业内人士共话“词元经济”产业底座

新华财经北京7月8日电（记者沈寅飞）近日，由中国人民大学深圳研究院[社会科学高等研究院（深圳）]主办，中国人民大学国际货币研究所（IMI）、中国人民大学深圳金融高等研究院承办的“大金融思想沙龙”（第278期）成功举行。业内人士共话“算力、能源、调度协同：筑牢词元经济产业底座”。

中国人民大学国际货币研究所所长助理、研究员曲强认为，词元正在成为人工智能活动中的最小计价单位，也正在成为衡量智能服务成本、效率和价值的重要尺度。随着企业级 AI 进入规模化落地阶段，海量词元吞吐已成为常态，词元经济及其底层支撑既带来新的增长空间，也进一步放大算力分配不均、用能成本偏高和调度效率低下等矛盾。因此，发展词元经济必须把算力、能源和智能调度作为产业底座统筹推进。未来，一方面要发挥绿电体系对算力基础设施的支撑作用，另一方面要推动不断成长的人工智能和词元产业经济与绿色能源高效连接，并以金融为桥促进资源配置和产业增长。

国家数据发展研究院数字科技基础设施研究部主任罗松表示，算电协同是人工智能发展的核心战略，需以数、算、电、网一体化融合构筑数字底座。在战略研判层面，算力需求爆发式增长，推理已成为主流驱动力，预计2030年全球token消耗达千万亿级，对算力设施提出高稳定、易扩展新要求。建议以“东数西算”牵引布局优化，建设国家级算力监测调度平台，攻关时空匹配与协同调度技术，完善标准体系，并构建产业创新联合体，强化绿电交易与人才培养，推动算电协同走深向实。

西安银行信息科技业务总监白建武认为，词元经济是AI时代不可逆转的趋势，中小银行应摒弃重资产老路，走轻量化、协同化、生态化新路。第一，数据效能优先，建好金融知识库、清洗特征数据、持续增量学习，提升模型准确性并降低处理成本；第二，推理效能优化，通过提示词工程、MCP调用和模型编排，实现源头降噪与精准算力运营，简单任务用轻量模型，复杂任务用大参数量模型；第三，算电协同适配，硬件分层（GPU用于训练，NPU/TPU用于简单任务）、错峰用电、机房降耗，推动共享算力政策落地；第四，模型智能调度，搭建轻量化调度平台，纳管多智能体，兼顾合规与效率，保障核心业务算力，动态调整辅助业务。

北京大学汇丰商学院助理教授贾盾说，词元是AI时代集大成的价格度量与生产力度量衡，它结合了去中心化算法逻辑、主权信用及技术与生产信用，是标准化生产力的体现。从金融视角看，可量化、可定价的词元已成为核心资产，金融市场正围绕从储能到消费场景的全周期进行资源配置，词元的效率将成为关键投资方向。

中国信息通信研究规划所的数智部主任提出，词元服务正从C端简单问答向深度创作与生活服务拓展，三大运营商大幅降低个人使用门槛；而B端企业级市场是绝对主力，调用量稳定且逐年上升，智能体正成为词元消费的核心驱动力。产业生态上，需明确新兴产业链图谱及主体间关联，推动面向token经营的商业模式从初级阶段走向成熟。

中国人民大学国际金融学院副院长、财政金融学院应用金融系主任吴轲认为，词元经济表面上是Token调用量增长，本质上是AI产业从模型竞争走向基础设施竞争、从算力消耗走向价值核算、从单点技术优化走向系统协同。未来基础设施竞争不只是算力规模竞争，而是算力、能源、调度和数据质量的系统效率竞争；词元服务也会从简单按量计费，走向分层化、场景化和风险定价。

编辑：胡晨曦

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