从一次简单的AI问答，到一篇长文生成，再到企业部署大模型、测算算力成本，人工智能运行背后都有一个共同的“计量单位”——Token（词元）。这个原本属于技术领域的概念，正随着大模型应用的普及，逐步走向公众视野。

近日，国家数据局发布的一组数据引发关注：我国日均词元调用量已突破140万亿，从2024年初的千亿级跃升至如今的百万亿级规模，两年增长超千倍。与此同时，仅2025年底至今的短短数月间，这一指标再次实现40%以上的增长，显示出人工智能应用正加速从“可用”走向“高频使用”。

“当Token开始被计量、被定价，它就不只是技术问题，而是规则问题，也是民生问题。”在2026中国网络媒体论坛期间，中国政法大学数据法治研究院院长时建中在接受采访时表示，围绕词元建立一套规范、透明、可预期的规则体系，已成为当下人工智能发展中的关键环节。

在他看来，理解这一变化，首先要回到词元的本质。“它是大模型处理信息的最小单元，是不同数据形态之间实现交互的基础。”无论是文字、图片还是视频，在计算过程中都会被拆分为最小单位进行处理，也正因如此，词元才具备了统一计量与计费的可能。

但从“可计量”走向“可计价”，并不意味着问题变得简单。时建中表示，当前最需要关注的是规则层面的缺位——如果缺乏统一标准，词元计费可能带来价格不透明、差异化收费甚至隐性歧视等问题。

“同样是使用AI，不同场景、不同平台，消耗的Token数量和价格可能差异很大。”他说，一些专业场景对输出质量要求更高，消耗更多词元，本身可以理解，但如果缺乏清晰规则，用户很难判断收费是否合理，最终影响的是整个市场的公平性。

“要避免价格失衡，关键还是要有竞争。”他建议鼓励技术创新和多主体参与，这会在一定程度上对价格形成约束，让用户在服务质量相近的情况下拥有选择空间。

相比宏观规则，更直接的影响，正在落到普通用户身上。

“很多人没有意识到，其实自己每天都在‘消费Token’。”时建中表示，从输入问题到获取答案，每一个环节都在消耗计算资源。“不仅输出要消耗，输入同样在消耗。”这意味着，一旦进入计费阶段，普通用户的使用习惯和成本结构都可能发生变化。

与此同时，用户还面临另一类更隐性的变化——“免费”的边界正在被重新定义。时建中表示，当前不少服务看似无需付费，但用户在使用过程中提供的数据，本身就是一种“交换”。“不是零成本，而是以数据换服务。”这种模式如果缺乏透明机制，同样可能影响用户权益。

在他看来，从长期看，部分场景下的收费是可以预期的，也是行业可持续发展的需要。“关键不在于收不收费，而在于价格是否合理、是否可承受。”尤其是在教育、医疗等与民生密切相关的领域，如果成本过高，可能会削弱技术的普惠属性。

一旦风险发生，责任如何划分同样至关重要。时建中认为，应坚持“谁控制风险、谁承担责任”的原则，在开发者、运营者、代理者和使用者之间进行合理分配。

“不能简单把责任压给普通用户。”他强调，尤其是在复杂技术系统中，更需要通过规则明确各方义务，避免风险转嫁。

在他看来，无论是词元计价，还是智能体应用，本质上都是人工智能从“技术阶段”迈向“规则阶段”的体现。“下一步的关键，不只是技术能做什么，而是如何让它在可控、可负担的范围内运行。”

“最终要实现的，是两个目标：一是规则清晰，二是普通人能够真正受益。”时建中说。