當前全球人工智慧發展已不再侷限於演算法層面的競爭，而進入了基礎建設與資源調配的角力期。中國大陸在今年3月將 Token 正式定名為「詞元」，並加速推進「國家運算網路」建構。這兩項舉措反映出，其意圖將人工智慧技術進行商業量化，並試圖將運算資源轉型為類似水電的公共設施。此一戰略轉向對未來數位經濟的影響，值得深入剖析。

Token是大語言模型處理文本的基本單元，可理解為AI眼中的字塊，在輸入模型前，文本會被切分成Token並轉換為向量。例如，中文通常每個字對應1-2個Token，每次提問和AI的回答，都會消耗一定數量的Token。截至今年3月，中國大陸日均Token調用量超140兆Token，過去僅被視為大型語言模型處理資訊的技術單位，如今卻實質具備了經濟屬性。它逐漸成為連接運算供給與商業應用的結算基準，猶如人工智慧時代的新型大宗商品。

日均Token調用量的大量增加，充分表明大陸的人工智能發展進入了快速增長階段，應用場景不斷深化，從能對話到能決策執行的智能體，人工智能產業的競爭力也顯著增強。配合此一發展，大陸推動的「運算網路」試圖將運算能力公共事業化。其構想是透過跨區域的高速通訊網路，串聯分散的資料中心與超級電腦中心，讓運算資源能如同傳統電網般，由集中端統一調度。

此項基礎建設布局已納入「十五五」規劃的重點工程，並與新型電網、通訊網等傳統公共建設並列，預期將透過逾七兆元人民幣的投資規模進行市場引導。在系統架構方面，官方計畫建立全國統一的調度平台，將東部密集的巨量資料處理需求，引導至具備綠能與低建置成本優勢的西部樞紐。然而，這種「東數西算」的跨區調度，實務上仍需克服東西向資料傳輸的延遲（Latency）問題，以及骨幹網路頻寬的技術瓶頸。

制度層面，Token經濟發展仍面臨許多挑戰。產業界目前缺乏統一標準，包含精確計量方式、跨平台定價機制與清算規則皆未確立。此外，海量資料的集中處理，必然牽動資訊安全與隱私防護。在大陸《數據安全法》等監管框架下，政府與私人企業間如何平衡資料隱私保護與國家調度，將是該網路能否穩健運作的關鍵。

從國際競爭的視角觀察，由國家主導的資源整併模式，確實展現了市場影響力。大陸目前在人工智慧專利占比雖然極高，但其中防禦性與重複性專利的實質效益仍有待檢視。另一方面，當地大型語言模型（如DeepSeek或阿里巴巴旗下的「通義千問」）的單位Token調用價格，約僅為OpenAI等國際主流平台的十分之一。這種依賴政策補貼或低價搶市的策略，短期內確實能築起競爭壁壘，但長遠來看是否能維持產業生態的健康發展，仍充滿變數。

綜上所述，從確立Token的計價度量，到建構一體化運算網路，反映出人工智慧產業已進入硬體資源高度集中的深水區。未來跨區域資源調度的演算法效率，以及法規標準與技術瓶頸能否有效克服，將是決定此一戰略能否落實的關鍵。

（作者係清華大學兼任助理教授）