报告核心观点

规模化智能应用加快拓展，词元需求进入快速增长阶段。

研究数据显示，2025年我国公有云企业级词元调用量达到2000万亿，较2024年增长超过16倍，且2026年Q1已达到约2000万亿。随着音频、图像、视频等多模态内容加快普及，单次任务的词元消耗显著增加；智能体由“调用模型”转向“持续完成任务”，进一步延长任务链路，推动词元需求由间歇式调用向全时段流动演进。同时，行业和企业应用对服务质量、响应时延、调用成本与安全保障提出差异化要求。传统分散部署、静态绑定和以资源规模为主的管理方式，难以充分支撑词元规模化生产、精准调度与持续运营，产业需要形成贯通生产、交付和运营的新型组织形态。

词元需求增长及服务形态演进

围绕核心内涵，本报告研究明确了词元工厂的基本定义与关键特征。

词元工厂是以词元为核心产出，将能源、算力、数据、模型等多类要素转化为可计量、可定价、可交付的标准化智能服务的新型基础设施。与以机架托管、资源租赁为主的传统算力中心，以及强调算力池化和调度的算力工厂相比，词元工厂以规模化智能服务供给为目标，以可直接调用的词元服务为主要产出，推动生产、交付与运营一体化。在技术侧，重点体现异构算力兼容、词元生产与推理加速、任务感知路由三项特征；在管理侧，重点体现词元计量计费、成本归集优化、服务运营治理三项特征。

词元工厂核心内涵与关键特征

从产业链结构看，词元产业已形成“生产—分发—应用”三级生态架构。

生产环节以能源、算力等硬件设施为底座，以模型为生产引擎，形成词元规模化生产和供给能力；分发环节通过中转聚合、调度分发与运营管理，实现词元服务的配置、调度和商业化流转；应用环节面向消费端、行业端和开发者生态，承接词元服务的价值落地。词元生产成本由固定成本与边际成本构成，其中固定成本主要包括机房、网络专线、绿色能源配套和算力硬件等投入，边际成本主要包括推理电力消耗、硬件增量损耗、网络带宽和日常运维等。通过规模化生产摊薄固定成本，并依托推理加速、智能调度、模型路由和能效优化持续降低边际成本，可进一步提升词元生产效率和整体运营效益。

词元工厂产业生态与成本构成

在建设运营方面，四层能力框架为词元工厂落地提供系统支撑。

生产层统筹资源纳管、模型服务和推理优化，提升词元产出效率；分发层通过服务聚合、任务识别和智能路由，促进需求与模型能力精准匹配；应用层以标准接口、智能体和解决方案支撑多类业务场景；运营管理层贯穿全流程，围绕服务能力、价值运营和安全可信建立度量评价机制。生产与服务运营、客户与效果运营、安全与运维运营三类机制协同推进，依据运营数据持续优化资源配置、模型选择、服务策略和风险治理，推动建设成果转化为稳定服务能力和经营价值。

词元工厂能力框架与运营机制

从实践情况看，词元工厂已在多个行业场景开展应用探索。

通信运维案例通过算力资源池化、模型统一接入、模型路由和推理加速，累计服务一线运维人员2000余人，解决运维问题超过1万项，整体算力资源成本降低30%。能源运维案例将模型部署、推理优化、算力管理和运行维护封装为标准化词元服务，最快1分钟完成大模型接入，并在1个月内完成10个智能体的研发上线。东盟法律服务案例面向东盟统一接入法律专属模型、法律知识库和智能体应用能力，将首词元响应时延降至300毫秒以内。水务运营案例依托水务行业模型、知识图谱及专业场景小模型，支撑查询问答、异常研判、故障诊断、工艺参数优化建议和报表自动生成，使水质异常发现时间由小时级缩短至分钟级。

词元工厂多场景落地实践

面向未来，词元工厂将沿五个方向持续演进。

一是竞争范式跃迁，产业竞争由算力资源占有转向智能生产质量和效率；二是形态深度共生，词元工厂与人工智能智能体协同发展，支撑智能体全天候感知、推理、协作与执行；三是属性全面升维，词元由技术计量单位逐步演进为智能产业价值载体，带动计量、定价、交换和收益分配机制完善；四是价值重塑演进，安全可信由保障支撑上升为服务核心溢价，推动模型来源、数据流向、调用过程和生成结果全面纳入可度量、可审计的治理框架；五是空间格局拓展，词元出海推动国内能源、算力与模型资源优势向全球智能服务能力转化。

词元工厂发展趋势与展望