在人工智能技术加速渗透各行业的背景下，Token（词元）作为模型训练的核心数据单元，正成为衡量AI应用规模的关键指标。据统计，2024年初我国日均Token消耗量仅为1千亿，而截至今年6月底，这一数字已突破30万亿，一年半内增长超300倍，折射出中国人工智能产业进入爆发式增长期。
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Token消耗量飙升：AI应用从“量变”到“质变”
Token是人工智能模型处理文本的最小单元，其消耗规模直接反映模型训练与推理的活跃度。行业专家指出，日均30万亿Token的消耗量意味着我国AI系统每日需处理相当于2000亿篇中文文章的文本数据，覆盖智能客服、内容生成、代码开发等数十个场景。这一数据背后，是千行百业对AI技术从试点探索到规模化应用的转变。
“Token消耗量的指数级增长，表明我国AI产业正从技术验证阶段迈向生产力重构阶段。”某智库研究员分析称，以金融行业为例，部分银行已实现90%的客服对话由AI完成，日均Token消耗量达百亿级；在医疗领域，AI辅助诊断系统对电子病历的解析需求也推动Token使用量激增。
数据要素战略支撑AI狂飙突进
“中国AI的快速发展，离不开对数据要素的前瞻性布局。”相关人士强调，作为全球首个将数据列为生产要素的国家，我国通过制度创新与生态构建，为AI产业提供了“燃料”。政策层面，国家出台多项文件推动高质量数据集建设，明确要求“人工智能+”行动与数据供给同步推进；实践层面，多部门联合建立“基础库-行业库-专题库”三级数据资源体系，覆盖制造、交通、医疗等20余个领域。
截至今年6月，我国已建成高质量数据集超3.5万个，总量突破400PB（1PB可存储约5亿张高清照片），相当于中国国家图书馆数字资源的140倍。这些数据集通过脱敏、标注、结构化处理，可直接用于模型训练，大幅降低了企业研发成本。例如，某科技企业利用公开气象数据集训练的农业AI模型，使病虫害预测准确率提升至92%，较传统方法提高近30个百分点。
数据交易与模式创新激活市场潜力
AI模型的“数据饥渴”正催生万亿级数据交易市场。数据显示，今年上半年全国高质量数据集累计交易额近40亿元，挂牌数据规模达246PB。以北京国际大数据交易所为例，高质量数据集占交易总量的比例从去年的10%跃升至80%，单笔交易金额突破千万元级。
市场机制创新进一步释放数据价值。上海、天津、安徽等地试点“数据语料作价入股”模式，允许企业将数据集折算为股权投入合作项目；深圳数据交易所推出“数据保险”“数据信托”等金融产品，为数据资产确权与流通提供保障。此外，成都、沈阳等7个国家级数据标注基地的建立，构建起从原始数据采集、标注到交付的全链条服务体系，带动就业超50万人。
构建数据生态，剑指全球AI高地
面对具身智能、低空经济、生物制造等新兴领域的爆发式需求，我国正加速布局重点数据高地。相关部门表示，下一步将实施“数据强基工程”，在机器人、自动驾驶、合成生物等方向建设10个以上国家级数据资源库，同时推动数据要素价值共创，培育“为优质数据买单”的市场共识。
“数据不是孤立的资源，而是连接技术、资本与产业的纽带。”业内人士指出，随着《数据要素×三年行动计划》的深入实施，我国有望在2025年前形成全球最大的高质量数据供给体系，为AI技术迭代与产业升级提供持久动力。从Token消耗量的指数级增长，到数据交易市场的蓬勃兴起，中国正以数据为支点，撬动人工智能发展的全新范式。
