数据要素价值释放之年，词元的出现让数据、算力价值重构，同时也在推动人工智能产业“技术换挡”。
2026中国国际大数据产业博览会（以下简称“数博会”）期间，词元成为会议的主要议题。多位数据要素行业人士向《中国经营报》记者表示，词元被大量消耗，意味着人工智能真正开始解决问题。人工智能下半场角逐，是让算力和数据不再闲置，变得更加普惠。
数博会上，国家数据发展研究院发布的《中国数据产业发展报告（2026）》显示，2025年我国数据产业规模达6.78万亿元，同比增长15.7%。从数算协同到数模共振，再到场景牵引，词元正在成为串联三者的计量单位。
中科曙光（603019.SH）高级副总裁任京暘向记者表示，近年来，词元经济经历了一系列发展过程，首先模型训练进入推理阶段，随着推理大量应用，词元被大量消耗，这也意味着人工智能开始能够“干活”并解决问题。
数算协同 盘活闲置算力
词元在数据与算力两端同时发挥效应。多位行业人士向记者表示，压降词元成本仍是行业发展的关键。
任京暘介绍，词元的成本主要由算力成本和模型成本构成。今年以来，算力成本普遍存在推高情况，对此，他用“物美价廉”四个字概括国产算力的努力方向：一是在生态上下功夫，把物美的问题解决好；二是在普惠上下功夫，把价廉的问题解决好。在他看来，业界期待算力能像水、电一样成为社会公共基础设施，水、电的特点是人人消费得起。
对于算力何时能降到水电一般的价格，任京暘认为需要产业链上下游共同努力。他判断，这一轮算力成本上升源于供应链应用在短期内大量爆发，各类零配件产能暂时供给不足，产能的重新构建与释放需要时间。
记者注意到，词元也在改变数据的内在价值。围绕数据、算力普遍存在的闲置问题，山东数据集团有限公司（以下简称“山东数据集团”）副总经理张帆向记者表示，一些地方在发展人工智能时，首先采购大量算力，但是缺乏语料和数据喂养，导致设备和机房闲置。在他看来，把高质量数据带到地方闲置的算力池，让中小企业以租赁方式使用算力，可以让两端的资源同时被利用起来。
算力与数据实现真正的供需对应，需要跨过“主体分离”这道门槛。蚂蚁集团副总裁韦韬向记者表示，当前的核心矛盾是数据与算力存在割裂：过去，企业把数据存在自家的机房和服务器上，但是，现在自建算力已经无法承载大模型的算力需求，也跟不上每季度一次大迭代的速度。与此同时，基础模型多由大公司提供，各行各业的智能体落地又由专业厂商供给，算力方、模型方、数据方与业务方分属不同主体，如何保障各方权益成为关键。
谈及中国算力产业的竞争，任京暘认为这是一种综合竞争力。“综合竞争力包括资源优势，超大规模算力底座的构建能力、人才基础、应用场景，以及具有持续前瞻性的产业政策支持。”
数模共振：数据工厂按“车间”分工
算力与数据对应供需后，下一道工序是把原始数据加工成模型可以直接使用的形态。
张帆向记者介绍，公司自研的模数工坊就是以工业化定义的数据工厂。“我们希望通过工业化生产方式，把语音、图像、视频等多模态原始数据进行采集、清洗、标注和增广，加工成能够重复利用、价值可量化的数据资源。”在他看来，词元是可重复使用、可价值量化的最小数据可计算单元。
张帆介绍，数据工厂设有5个车间，首要的是数据车间，功能包括覆盖采集、清洗加工以及数据增广与增益。目前，1万条数据可以加工出10万条数据用于训练。
北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心特聘教授张向宏将数据工厂拆解为3个“车间”，包括储备车间、生产车间、中试车间，本质是把数据、模型、应用场景协同起来，形成正向循环，从而降低单一企业的用数成本。他表示，目前约80%的数据仍长期沉淀在政府机构、企业和个人手中，可开发空间相当可观。
张帆表示，公司已在山东的医疗行业投建了数据工厂与可信数据空间，并在部分地市投建了数据标注基地。山东数据集团拟针对公共数据专门成立数据加工类公司，承接清洗加工与应用环节。他表示，希望在数据工厂、数据标注基地、可信数据空间及数据人才实训等方向与贵州开展合作。
任京暘直言，目前落地领域还比较集中，如编程、短剧制作等，但是词元经济的大门已经打开，未来会与千行百业及个人产生高度关联。
此外，山东数据集团还探索词元“出海”模式。“数据不出境，由对方把待训练的模型送进来，以词元方式提供算力与数据服务，训练完成后只带走结果。”张帆向记者解释。