국가데이터국, '엔티티 거래' 140조 위안 돌파 발표
전문가 해설
국산 엔티티 가격 우위가 뚜렷한 배경에서 '토큰 거래'는 2026년 중국이 스마트 경제의 새로운 형태를 구축하는 중요한 상징이 되었습니다. 국가데이터국은 처음으로 '어원 거래'를 탐색할 것을 제안했으며, 이를 '스마트 시대의 가치 기준점'으로 지정했습니다. 올해 3월, 중국의 일일 평균 단어 사용량이 140조 위안을 돌파하여 2년 만에 천 배 이상 증가했습니다. 2030년까지 중국의 Token 소비량은 400배 증가하고 복합 성장률은 330%에 이를 것으로 예측됩니다.
엔티티 수요의 폭발적인 성장은 AI 산업이 실험실에서 실제 응용으로 전환하는 거대한 변화를 반영합니다. 전문가들은 AI 서비스의 경제성을 측정하는 핵심 지표가 단순한 컴퓨팅 파워 비용이 아닌 단위 단어 비용으로 전환되었다고 지적합니다. 현재 국산 엔티티의 가격은 해외의 약 10분의 1로, 소프트웨어 최적화와 차별화된 하드웨어 선택 전략이 가져온 효율성 향상 덕분입니다.
국가데이터국이 제안한 메타거래 정책 구상은 글로벌 AI 산업 경쟁에서 주도권을 잡기 위한 핵심 구상으로 여겨집니다. 이 정책은 데이터 세트 운영 메커니즘을 완비하고, 새로운 모델을 탐색하며, 데이터 자산화 혁신을 추진하는 세 가지 단계로 구성되어 있습니다. 이는 데이터 유통에서 어원 평가, 그리고 자산화 수익화에 이르는 완전한 가치 사슬을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 조치는 '데이터 가치 방출의 해' 전략 프레임워크 하의 중요한 일환입니다.
분석가들은 토큰 거래의 규범화를 실현하는 것이 스마트 경제의 새로운 형태에 중요한 지지를 제공하고 관련 산업의 가속 발전을 이끌 것으로 예상하고 있습니다. 2025년 말까지 중국는 10만 개 이상의 고품질 데이터 세트를 구축했으며, 데이터 요소가 인공지능 혁신 발전을 지원하는 새로운 단계에 접어들고 있습니다.
엔티티 수요의 폭발적인 성장은 AI 산업이 실험실에서 실제 응용으로 전환하는 거대한 변화를 반영합니다. 전문가들은 AI 서비스의 경제성을 측정하는 핵심 지표가 단순한 컴퓨팅 파워 비용이 아닌 단위 단어 비용으로 전환되었다고 지적합니다. 현재 국산 엔티티의 가격은 해외의 약 10분의 1로, 소프트웨어 최적화와 차별화된 하드웨어 선택 전략이 가져온 효율성 향상 덕분입니다.
국가데이터국이 제안한 메타거래 정책 구상은 글로벌 AI 산업 경쟁에서 주도권을 잡기 위한 핵심 구상으로 여겨집니다. 이 정책은 데이터 세트 운영 메커니즘을 완비하고, 새로운 모델을 탐색하며, 데이터 자산화 혁신을 추진하는 세 가지 단계로 구성되어 있습니다. 이는 데이터 유통에서 어원 평가, 그리고 자산화 수익화에 이르는 완전한 가치 사슬을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 조치는 '데이터 가치 방출의 해' 전략 프레임워크 하의 중요한 일환입니다.
분석가들은 토큰 거래의 규범화를 실현하는 것이 스마트 경제의 새로운 형태에 중요한 지지를 제공하고 관련 산업의 가속 발전을 이끌 것으로 예상하고 있습니다. 2025년 말까지 중국는 10만 개 이상의 고품질 데이터 세트를 구축했으며, 데이터 요소가 인공지능 혁신 발전을 지원하는 새로운 단계에 접어들고 있습니다.
💡 "어원거래"는 인공지능 서비스를 거래할 때 사용되는 단위인 '어원'을 기준으로 한 새로운 경제 모델로, AI 산업의 실제 적용 확대로 인해 급증한 어원 수요를 반영합니다. 이는 AI 서비스의 비용 효율성을 단위 어원당 비용으로 측정하는 방식을 의미하며, 중국산 어원은 해외보다 저렴하게 제공되고 있습니다.
在国产词元价格优势极为明显的背景下，“词元交易”的提出，正成为2026年中国打造智能经济新形态历程中的一个标志性事件。
国家数据局近日在《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》中，首次提出“探索词元交易等新型交易模式”，这是官方政策文件中首次出现“词元交易”这一表述。
国家数据局局长刘烈宏在3月23日中国发展高层论坛上正式将Token定名为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”和连接技术供给与商业需求的“结算单位”。
从概念定名到政策写入再到交易探索，短短不足一个月时间，国家数据局已经开启了对词元经济从定义到制度化的初步建构。
当前，词元需求的爆发式增长速度，已经成为智能经济新形态的时代坐标之一。今年3月，中国日均词元（Token）调用量已突破140万亿，两年增长超千倍。据摩根大通预测，2025年至2030年，中国Token消耗量年复合增长率将高达330%，5年增长400倍。
日均140万亿词元调用量的背后，是AI从实验室走向千行百业的产业跃迁。词元已成为衡量AI产业活跃度、价值释放度的核心“晴雨表”。
另一方面，我国专业人士对如何衡量AI服务的真实单位成本的思路也日益清晰。例如，沐曦光启智能研究院院长李兆石曾在公开论坛上向上海证券报记者表示，在智能体（Agent）规模化应用时代，衡量AI服务经济性的核心指标已从单纯的算力成本转向单位词元成本。
李兆石洞察到“词元经济学”的一个成本反直觉现象——算卡成本越高，不一定意味着词元越贵。词元成本的决定性因素在于吞吐效率（throughput），而非硬件标价。
李兆石发现，算力或带宽越高，也不一定意味着吞吐效率更高，关键在于软件优化（如算子库、并行策略、显存管理），仅当吞吐性能增益显著超过成本增加时，高价硬件才具备经济性。他认为，软件优化和系统架构设计可以大幅改变竞争格局。
有机构测算，当前我国国产词元定价约为海外1/10，这正是部分得益于软件优化带来的吞吐效率提升，以及差异化硬件选型策略。
正是在上述背景下，国家数据局提出了词元交易的政策构想，可以理解为是我国在全球AI产业竞争中掌握主动权的关键布局。
此次征求意见稿的核心内容可概括为三个层次：第一层，完善数据集运营机制。鼓励数据集在数据交易所挂牌交易，发展“订阅模式”“商场模式”“定制模式”等多元服务形态，推动商业模式从基础数据包销售向API调用、模型化解决方案及全栈服务梯次跃升。第二层，探索词元交易等新型模式。构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系，培育为数据付费的市场共识。第三层，推进数据资产化创新，释放数据要素价值。鼓励探索数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化资产化创新模式，拓宽数据价值转化渠道。
可以看出，这三层内容层层递进，共同勾勒出一条从数据流通到词元计价再到资产化变现的完整价值链。
从政策时序来看，这一举措并非孤立事件，而是国家数据局2026年“数据价值释放年”战略框架下的关键一环。刘烈宏明确将2026年数据工作定位为“数据价值释放年”，聚焦数据赋能人工智能创新发展，深入实施强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六大行动。词元交易的提出，正是“价值释放”目标在交易机制层面的具体落地。
有分析人士预计，我国若率先实现词元交易规范化，将为打造智能经济新形态提供重要支撑，并带动各个相关产业加速发展。
就数据产业本身来看，词元调用量的大量增加，其背后离不开数据集大量供给的支撑。截至2025年底，我国已建成高质量数据集超过10万个，数据要素赋能人工智能创新发展已进入良性互动阶段。
随着人工智能在千行百业的深度落地，对数据的质量如鲜活度、真实性、完整性、多样性和高知识密度等提出了更为严苛的要求。在此背景下，高质量数据集构建、精细化数据标注、数据智能分析平台等新兴赛道蓬勃兴起，极大地拓展了数据产业的内涵与外延，为产业链上下游企业提供了丰富的创新机遇。
国家数据局近日在《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案（征求意见稿）》中，首次提出“探索词元交易等新型交易模式”，这是官方政策文件中首次出现“词元交易”这一表述。
国家数据局局长刘烈宏在3月23日中国发展高层论坛上正式将Token定名为“词元”，并将其定位为“智能时代的价值锚点”和连接技术供给与商业需求的“结算单位”。
从概念定名到政策写入再到交易探索，短短不足一个月时间，国家数据局已经开启了对词元经济从定义到制度化的初步建构。
当前，词元需求的爆发式增长速度，已经成为智能经济新形态的时代坐标之一。今年3月，中国日均词元（Token）调用量已突破140万亿，两年增长超千倍。据摩根大通预测，2025年至2030年，中国Token消耗量年复合增长率将高达330%，5年增长400倍。
日均140万亿词元调用量的背后，是AI从实验室走向千行百业的产业跃迁。词元已成为衡量AI产业活跃度、价值释放度的核心“晴雨表”。
另一方面，我国专业人士对如何衡量AI服务的真实单位成本的思路也日益清晰。例如，沐曦光启智能研究院院长李兆石曾在公开论坛上向上海证券报记者表示，在智能体（Agent）规模化应用时代，衡量AI服务经济性的核心指标已从单纯的算力成本转向单位词元成本。
李兆石洞察到“词元经济学”的一个成本反直觉现象——算卡成本越高，不一定意味着词元越贵。词元成本的决定性因素在于吞吐效率（throughput），而非硬件标价。
李兆石发现，算力或带宽越高，也不一定意味着吞吐效率更高，关键在于软件优化（如算子库、并行策略、显存管理），仅当吞吐性能增益显著超过成本增加时，高价硬件才具备经济性。他认为，软件优化和系统架构设计可以大幅改变竞争格局。
有机构测算，当前我国国产词元定价约为海外1/10，这正是部分得益于软件优化带来的吞吐效率提升，以及差异化硬件选型策略。
正是在上述背景下，国家数据局提出了词元交易的政策构想，可以理解为是我国在全球AI产业竞争中掌握主动权的关键布局。
此次征求意见稿的核心内容可概括为三个层次：第一层，完善数据集运营机制。鼓励数据集在数据交易所挂牌交易，发展“订阅模式”“商场模式”“定制模式”等多元服务形态，推动商业模式从基础数据包销售向API调用、模型化解决方案及全栈服务梯次跃升。第二层，探索词元交易等新型模式。构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系，培育为数据付费的市场共识。第三层，推进数据资产化创新，释放数据要素价值。鼓励探索数据集质押融资、作价入股、资产证券化、数据信托、数据保险等多元化资产化创新模式，拓宽数据价值转化渠道。
可以看出，这三层内容层层递进，共同勾勒出一条从数据流通到词元计价再到资产化变现的完整价值链。
从政策时序来看，这一举措并非孤立事件，而是国家数据局2026年“数据价值释放年”战略框架下的关键一环。刘烈宏明确将2026年数据工作定位为“数据价值释放年”，聚焦数据赋能人工智能创新发展，深入实施强基扩容、标注攻坚、提质增效、应用赋能、管理服务、价值释放六大行动。词元交易的提出，正是“价值释放”目标在交易机制层面的具体落地。
有分析人士预计，我国若率先实现词元交易规范化，将为打造智能经济新形态提供重要支撑，并带动各个相关产业加速发展。
就数据产业本身来看，词元调用量的大量增加，其背后离不开数据集大量供给的支撑。截至2025年底，我国已建成高质量数据集超过10万个，数据要素赋能人工智能创新发展已进入良性互动阶段。
随着人工智能在千行百业的深度落地，对数据的质量如鲜活度、真实性、完整性、多样性和高知识密度等提出了更为严苛的要求。在此背景下，高质量数据集构建、精细化数据标注、数据智能分析平台等新兴赛道蓬勃兴起，极大地拓展了数据产业的内涵与外延，为产业链上下游企业提供了丰富的创新机遇。