配资股票投资刘冠：从词元经济看数据要素的中国布局

文 | 刘冠

●当不少经济体还在为“如何度量数字价值”困惑时，中国早已换了一套思路，不是去修补那把旧尺子，而是另立新意，把“数据”确立为一种新型生产要素，纳入制度安排

习近平总书记强调，深化拓展“人工智能+”，完善人工智能治理。广东“十五五”规划纲要提出“大力推进‘算力+大模型+数据集’建设”。从中央到地方，一个清晰的信号正在显现：数据、算力，日益成为这个时代最活跃的生产要素。

当前，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。词元经济的崛起，便是有力例证。

词元经济兴起：数字财富的新形态

什么是词元经济？简单说，“词元”（Token）是智能时代算力服务的计量与计价单位，人工智能模型回答一个问题、生成一段代码、完成一次分析，都以词元来计量、按词元来结算。过去难以度量的“智能产出”，现在有了一把可计量、可计价、可交易的标尺。

这把标尺背后，是一种正在爆发的新财富形态。国家数据局发布的数据显示，截至2026年3月，我国日均词元调用量已突破140万亿，这意味着，海量的智能服务正在被调用、被消费、被定价。从一行代码到一份报告，从一张图片到一段视频，越来越多的价值创造，不再依托厂房与流水线，而是依托算力、数据与模型的组合，以词元的形式源源不断地产生。

更深一层看，词元经济的兴起，本质上是数据与算力作为生产要素走向市场化的过程。算力按词元计量交易、数据通过模型转化为可定价的服务……数字经济正在重组全球要素资源、重塑全球经济结构。一个以数据为关键要素的经济新形态，清晰可见。

然而，正是这样一种真实而蓬勃的财富形态，却在不少地方遭遇了一个共同的困境：它明明在创造价值，却常常“算不清、捋不顺”。

旧框架的“后视镜”困境

困境从何而来？问题出在度量它的那把尺子上。长期以来，经济统计以实物产量和工时为基准，一辆车、一吨钢、一小时工，看得见、数得清。可智能服务不一样：它由算力和数据生成，大量发生在企业内部、瞬时完成，明明在创造价值，却难以在既有的统计账本上落地，呈现出“看得见在用、看不见在账”的尴尬。

这并非中国独有的难题，而是数字时代的共性挑战。国外有观点指出，过度依赖滞后的统计数据，是一种“后视镜式”的决策，只能看清经济的过去，却看不清正在发生的变化，主张从“事实依据”转向“预判前瞻”。国际社会普遍承认旧框架难以沿用，足见这一困境之深。

值得深思的是：旧框架真正的局限，并不在于尺子不够精准，而在于它只有测量思维，缺乏把数字价值确立为一种要素、进而纳入顶层制度设计。换句话说，问题的关键已经从“如何度量这部分价值”，升维到“如何让它成为可确权、可定价、可配置的生产要素”。

那么，面对同样的时代命题，中国为什么没有困在“算不清、捋不顺”里？

把数据确立为生产要素的远见

答案，藏在中国十多年前就已落子的一步棋里。当不少经济体还在为“如何度量数字价值”困惑时，中国早已换了一套思路，不是去修补那把旧尺子，而是另立新意，把数据确立为一种新型生产要素，纳入制度安排。

回看这条脉络。2017年，习近平总书记提出“构建以数据为关键要素的数字经济”，第一次把数据提到关键要素的高度。2019年，党的十九届四中全会将数据与劳动、资本、土地等并列为生产要素，明确“由市场评价贡献、按贡献决定报酬”，这是一次与时俱进的重大理论创新。此后，习近平总书记再次强调，“数据作为新型生产要素，对传统生产方式变革具有重大影响”。从关键要素到生产要素，再到系统部署要素市场化配置，一条清晰的制度建构主线贯穿始终。

这一前瞻布局的深意，要解决的不是“如何测量数据的价值”这个技术问题，而是“如何让数据成为一种可确权、可定价、可配置的生产要素”这个根本问题。把数据确权，是先说清它归谁；推进要素市场化配置，是让它定得出价格、流动得起来；健全按贡献参与分配，是理顺收益的归属。一旦数据被要素化、制度化，那些所谓“算不清、捋不顺”的数字价值，便有了被识别、被计量、被配置的制度通道。可以说，当一些经济体仍在寻找新尺子时，中国已经在着手建设新市场。

词元经济的兴起，恰恰印证了这一前瞻判断。数据和算力以词元为单位计量、交易，本质上正是“数据、算力作为新型生产要素进入市场化配置”的现实展开，它不是对既有理论的偶然呼应，而是这一制度逻辑落到产业层面的必然结果。

当然，这并不意味着数字价值的计量难题已被彻底破解。但方向已经清晰：与其困守于“算不清”的焦虑，不如着力于“要素化”的建构。而这，正是中国为数字时代价值治理提供的可行进路。

让数字价值“看得见”的广东实践

这套制度建构，正在广东加速落地。作为经济大省、数据大省，广东把数据要素市场化作为先手棋，让“看不见的数字价值”一步步变得可见、可算、可用。

底座之全，在于算力布局的体系化。广东已构建起“1+2+N”的算力底座，以韶关数据中心集群为核心枢纽，广州、深圳为智算应用高地，阳江、汕头等沿海地市协同布点。在深圳，鹏城实验室建成国产E级智能算力平台“鹏城云脑”，已支撑近千项人工智能大模型训练；在广州，聚焦人工智能与数字经济的琶洲实验室加快建设“琶洲算谷”。韶关集群总投资超600亿元、已建成15万标准机架、可承载22万P智能算力，物理底盘越扎实，数据与模型的价值转化就越顺畅。

应用之广，在于数据要素的全域开花。从智能制造到医检结果互认，从国家基因库的海量生命数据到支撑自动驾驶的交通数据，数据要素正在工业制造、医疗健康、交通运输、科技创新等多个重点领域发挥作用。广州首批16项“数据要素×”典型案例，已覆盖国家行动计划部署的全部领域，数据不再是沉睡的资源，而是渗透千行百业的活水。

价值之显，在于确权入表的实质突破。在广州数据交易所对接下，广东落地了数据资产入表融资，数据从账面上看不见的“无形资产”，第一次变成可计量、可融资的“合规资产”，堂堂正正写进了企业的账本。在深圳龙华，首款金融公共数据产品“龙数贷”上线，截至2025年11月已累计放贷320笔、超6亿元，惠及300余家企业。昔日沉睡的公共数据，变成了中小企业手中实打实的真金白银。

这些实践的背后，是清晰的谋划部署。广东“十五五”规划纲要明确提出“大力推进‘算力+大模型+数据集’建设”“建立全省数据资源‘一本账’”。这笔“账”，正是要把散落各处、难以计量的数据价值，归集起来、计算明白、配置得当。

从词元经济的全球兴起，到广东数据要素市场化的扎实推进，习近平总书记关于数据作为新型生产要素的重要论述，正在被奔涌的实践有力印证。当世界还在为数字财富“算不清、捋不顺”而困惑时，中国已经着手建立让它被看见、被计算、被更好配置的制度安排。这不仅是数字时代价值治理的中国方案，也是为弥合全球智能鸿沟、提供普惠人工智能公共产品贡献的中国智慧。

作者系暨南大学计算传播研究中心技术副总监配资股票投资

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