国家数据发展研究院胡坚波:如何打通词元落地最后一公里
飞象网讯 (孙迎新/文)词元(Token)作为智能时代数据要素的价值锚点,为数据实现可计量、可定价、可交易提供统一的技术标尺,既打通了一条原始数据向智能服务转化的价值通路,也从现实层面,破解了数据要素价值难以落地的现实难题。
8月29日,在2026中国国际大数据产业博览会“词元:数据要素价值释放新路径”专题论坛上,国家数据发展研究院院长胡坚波发表题为《推动词元赋能千行百业高质量发展》的主旨演讲,阐述了词元价值在通用场景与垂直行业的差异,以及如何加快行业高质量数据集供给,并发布《中国数据产业发展报告(2026)》。
当前我国数据产业规模持续快速增长,胡坚波指出,2025年我国数据产业规模为6.78万亿元,同比增长15.7%,取得持续快速增长。在细分领域,包含AI应用软件的数据类软件产品和包含数据服务的数据资源产品,产值规模合计达4.99万亿元,占比高达73.62%,数据产业主体活力持续释放。
随着“数据二十条”制度红利的逐步释放,我国数据产业的主体持续壮大。胡坚波表示,截至2025年,全国数据企业达48.2万家,同比增长17.93%,数据服务等新业态快速兴起。智能体应用带动数据服务加速发展。去年我国智能体专利授权量超过3400件,增速是上一年的两倍以上,创新步伐明显加快。
当前,“东数西算”工程与全国一体化算力网建设稳步推进,带动算力资源向八大枢纽节点高度集聚,东部地区依托数据要素市场化配置改革,率先形成规模化数据产业集群。胡坚波指出,八大枢纽节点计算资源占全国总量接近95%,区域数据产业集群加速形成,东部数据产业规模达5.23万亿元,产业集群化特征进一步显现。
未来,数据服务将催生新的产业生态,AI将拓展数据产业发展新空间,AI原生等数据技术和产业创新将加速突破,数据产业规模也将保持较快增长水平。
词元价值重估:从拼量到拼质
词元是人工智能时代,数据价值的新计量单位和新流通载体,胡坚波认为,词元的价值不再单纯取决于原始数据的规模或存储量,而是由“高质量行业数据集+模型能力+场景适配度”三者共同决定。
他进一步阐释,“词元的价值不取决于有多少个Token,而取决于这些Token背后是不是来自高质量的、经过严格治理的行业数据集。同样一万个词元,来自通用网页爬取的和来自电力系统规程精标的,对模型产生的效果有天壤之别。”
谈及词元经济与行业数据集的关系,胡坚波强调,“我们现在讲词元经济,不能只盯着Token的数量和价格,更要看Token的含金量。这个含金量就是行业数据集的质量决定的。没有高质量的行业语料做底座,词元就只是空洞的符号,撑不起真正的智能服务。”
针对词元价值在通用场景与垂直行业的差异,胡坚波指出,“现在市场上通用语料生成的词元,百万Token可能也就几块钱、十几块钱,因为供给过剩、同质化严重,知识密度太低。但换成医疗、金融这些垂直行业,同样一百万个词元,价格可以高出几十倍甚至上百倍。为什么?因为这些词元背后是专家经验、是合规要求、是多年积累的行业know-how,不是随便爬点网页就能生成的。”
破解供给瓶颈:以数据集-词元-应用闭环激活行业词元经济
词元市场巨大的价格差异,根源在于行业数据集的稀缺性和质量壁垒。胡坚波表示,“我们做过测算,通用场景下百万词元的边际价值已经趋近于零,但三甲医院临床路径数据集生成的词元、持牌金融机构风控模型训练用的词元,百万级规模的市场报价可以到千元甚至数千元级别。这不是炒作,是真实反映在交易合同里的价差,根源就在于行业数据集的稀缺性和质量壁垒。”
胡坚波认为,行业深耕才是数据价值释放的必由之路,“很多人误以为词元经济就是拼量,这是大错特错。通用词元是大路货,越用越便宜;垂直行业词元是精密件,越精越贵。百倍价差不是未来预测,是当前数据交易所和MaaS平台已经在发生的现实。这恰恰说明,数据要素的价值释放必须走行业深耕路线,而不是停留在通用数据的低水平重复上。”
针对如何加快行业高质量数据集供给,打通词元行业落地路径,胡坚波指出,“要解决高质量行业数据集供给不足的问题,不能只靠数据商单打独斗,必须建立行业主管部门牵头+链主企业开放+专业数据服务商加工的协同机制。比如医疗领域,由卫健委统筹标准、三甲医院脱敏开放临床数据、合规数据工厂做精标,三方缺一不可。没有这个机制,行业数据集就永远散落在各个信息孤岛里,词元落地就是空谈。”
胡坚波强调,“打通词元行业落地路径,关键是要构建数据集-词元-应用的可验证闭环。我们不能只把数据集做成静态资产挂在交易所里,而要让它动态流入模型训练和推理环节,再通过终端应用的效果反馈来迭代数据集质量。现在有些地方建了数据平台但没人用,就是因为缺了这个闭环,词元和实际业务是两张皮。”1.本网刊载内容,凡注明来源为“飞象网”和“飞象原创”皆属飞象网版权所有,未经允许禁止转载、摘编及镜像,违者必究。对于经过授权可以转载,请必须保持转载文章、图像、音视频的完整性,并完整标注作者信息和飞象网来源。
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