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【央视新闻客户端】

下午3点，美国纽约。面对新收到的工程任务 ，美国一家创业公司的工程师麦克
，熟练地使用来自中国大模型公司的人工智能（AI）模型助手，输入关键要求几秒后 ，一份结构清晰 、要点全面的项目计划在屏幕上显现 。借助这个“智能帮手 ”
，原本需要半天的工作，不到半小时就已完成。

人机对话——

AI理解人类语言 ，需要把句子段落先“打碎
”

在海外，越来越多的人开始使用中国大模型提高工作效率
。模型的每一次对话
，都在消耗一种名为“词元（Token）”的数字资源。词元是AI理解人类语言的最小单位 。好比人类学语言，不会一开始就读整篇文章 ，而是拆成一个个句子
，再把句子拆成字
、词
。AI理解人类语言，也需要把句子段落先“打碎 ”。通常来说 ，一个汉字约等于1个词元；一个英文单词约等于1至2个词元；标点符号也算词元 。比如“今天天气很好
。
”这句话
，可以被AI拆分成“今”/“天 ”/“天”/“气
”/“很”/“好 ”/“。
”共约7个词元 。

当前的大模型，一次能处理的文字量是有限的 ，比如用户输入一段话
，模型生成一段回答，两者加起来不能超过一定数量的词元
。AI工具会按照使用的词元数量产生费用 ，就像打电话按分钟计费一样
，输入输出的文字量越多，费用就越高。

数据显示：今年3月 ，中国日均词元调用量已突破140万亿，两年增长超千倍 。据机构最新统计
，中国AI大模型在全球词元使用量中占领先地位
。

全球用户为何选择中国AI大模型？稀宇极智（MiniMax）副总裁严奕骏介绍：“用户的选择标准非常直接。第一，模型是否足够聪明好用、快速响应 ，能否真正解决复杂问题；第二
，价格是否合理 、可持续 。”词元调用量的本质是真实使用量，背后反映的是AI大模型在真实场景中的渗透深度
、应用的频率和广度。“中国AI大模型被全球用户高频使用
。这是来自全球用户的认可。 ”严奕骏说 。

模型优化——

丰富的应用场景 ，持续为技术迭代提供试验场

对于大模型而言
，同时满足更聪明和更便宜并不容易——模型性能的提升，往往伴随着参数量的指数级增长 ，这意味着需要消耗更多的词元；而词元消耗得越多
，企业的运营成本和用户的使用成本就越高
。

如何平衡？严奕骏介绍，以“MiniMax M2.5
”模型为例 ，“一方面
，我们通过算法创新，让模型学会以更高效、更精简的推理路径逼近答案 ，在源头降低词元消耗；另一方面，我们致力于提升单词元的含金量。”在每秒输出100词元的高效吞吐条件下
，该模型连续工作一小时只需花费1美元 。有机构测算，在同等性能下 ，中国模型的调用成本
，只有美国的1/10左右
。

“成本的下降，不仅是中国大模型企业技术进步的结果 ，更是中国电力优势 、供应链优势的集中体现。 ”复旦大学经济学院教授李志青说 。我国丰富的应用场景
，在持续为AI大模型技术迭代提供试验场
。截至2025年12月，我国生成式人工智能用户达6.02亿人 ，较2024年12月增长141.7%。用户基数快速扩大
，带动AI从互联网领域加速向办公协同
、工业设计等更深层场景延伸，让AI从技术尝鲜变成日常工具；应用渗透率不断提升 ，也为模型迭代持续提供数据反馈
，提升处理复杂任务的能力，为未来发展打开空间 。

AI的尽头是电力
。“一台AI服务器 ，功耗是传统服务器的5倍到8倍，训练一个大模型需要数亿千瓦时电
，日运营电耗超过50万千瓦时。电力成本，对算力产业全球布局至关重要 。
”李志青介绍 ，“这恰恰是中国的优势。中国有全球规模最大的电力供应系统
，配合特高压电网与绿电消纳机制，全流程自主可控的电力技术 ，让我们的算力稳定且有着成本优势
。”

东西协同——

智能调度
，实现冗余绿电与算力缺口的精准匹配

位于江苏南京的国电南瑞科技股份有限公司，正是这根链条的重要节点。服务于电网调度的技术支撑平台上 ，实时电量清晰可视 。来自西部戈壁的风电、青藏高原的光伏电等低价 、丰沛的绿电
，正源源不断上“网 ”，并通过自主研发的多层级智能调度系统的调控 ，高效输送至东部的算力枢纽
。

“西部绿电量大
，但存储难，东部算力中心用电需求大 ，但成本高。通过智能调度，能实现冗余绿电与算力缺口的精准匹配 。
”国电南瑞相关负责人介绍
，在新能源大发时段，系统提升绿电输送与消纳能力 ，支撑算力中心满负荷运行；在用电高峰或新能源出力不足时
，可智能调节算力负荷，优先保障核心AI业务运行 ，并开展错峰用电
。

“此外
，AI供应链的完备也进一步降低了行业成本。”李志青说，AI芯片、服务器
、计算基础设施、跨境网络 、边缘计算
、跨境结算等行业强强协同 ，构建起一套全链条优势 。

协同带来的效益有多大？李志青算了一笔账
，对于传统产品而言，一千瓦时电通常可撬动1—2倍的电力价值 ，但对于词元而言
，这种价值是几十倍，甚至数百倍的增长
。“如今我们将能源与制造优势转化为直达全球的数字价值 ，实现了电力不出境、价值已出海。 ”

“词元出海”也面临一些挑战 。李志青认为，一方面
，算力面临一些“卡脖子
”技术，天花板有待突破；另一方面 ，需要预防贸易保护主义抬头等
。他建议
，加紧推进相关治理机制的顶层设计，以应对可能面临的数据 、算力
、市场拓展等方面的风险。（记者 王崟欣 李君强）

《人民日报》（2026年03月31日 第 08 版）