7月3日，由中国人民大学深圳研究院[社会科学高等研究院（深圳）]主办，中国人民大学国际货币研究所（IMI）、中国人民大学深圳金融高等研究院承办，金融科技50人论坛和蚂蚁数科协办的“大金融思想沙龙”（第278期）成功举行。会议主题为“算力、能源、调度协同：筑牢词元经济产业必威官方网站底座”。

　　中国人民大学国际货币研究所所长助理、研究员曲强主持沙龙。他指出，词元正在成为人工智能活动中的最小计价单位，也正在成为衡量智能服务成本、效率和价值的重要尺度。随着企业级 AI 进入规模化落地阶段，海量词元吞吐已成为常态，词元经济及其底层支撑既带来新的增长空间，也进一步放大算力分配不均、用能成本偏高和调度效率低下等矛盾。因此，发展词元经济必须把算力、能源和智能调度作为产业底座统筹推进。在算电协同背景下，中国拥有庞大的绿色能源和绿电体系，绿色能源边际成本不断下降，使我国在大模型训练、推理、边缘计算和大规模使用词元方面具备重要优势。未来，一方面要发挥绿电体系对算力基础设施的支撑作用，另一方面要推动不断成长的人工智能和词元产业经济与绿色能源高效连接，并以金融为桥促进资源配置和产业增长。总体来看，算力、能源、调度协同不仅是技术议题，也是各行业理解和进入词元经济的重要入口。

　　国家数据发展研究院数字科技基础设施研究部主任罗松发表主题演讲。他指出，算电协同是人工智能发展的核心战略，需以数、算、电、网一体化融合构筑数字底座。在战略研判层面，算力需求爆发式增长，推理已成为主流驱动力，预计2030年全球token消耗达千万亿级，对算力设施提出高稳定、易扩展新要求。我国芯片能效与美国差距约3-4倍，但凭借世界领先的电网规模和新能源装机，单token电力成本约为美国55%—65%，需以体系协同优势弥补局部短板，将能源优势转化为算力竞争力。在产业实践层面，当前面临绿电直连前期投资大、源网荷储技术不成熟、跨领域标准缺失、数据接口不互通、复合型人才稀缺等挑战。在发展建议层面，以“东数西算”牵引布局优化，建设国家级算力监测调度平台，攻关时空匹配与协同调度技术，完善标准体系，并构建产业创新联合体，强化绿电交易与人才培养，推动算电协同走深向实。

　　研讨环节，与会嘉宾围绕核心效能优化、词元服务发展、基础设施重构等核心议题展开深入探讨。

　　西安银行信息科技业务总监白建武认为，词元经济是AI时代不可逆转的趋势，中小银行应摒弃重资产老路，走轻量化、协同化、生态化新路，以“每万元IT投入产出的有效词元数”和“单位词元带来的业务增量”为衡量标准。第一，数据效能优先，建好金融知识库、清洗特征数据、持续增量学习，提升模型准确性并降低处理成本；第二，推理效能优化，通过提示词工程、MCP调用和模型编排，实现源头降噪与精准算力运营，简单任务用轻量模型，复杂任务用大参数量模型；第三，算电协同适配，硬件分层（GPU用于训练，NPU/TPU用于简单任务）、错峰用电、机房降耗，推动共享算力政策落地；第四，模型智能调度，搭建轻量化调度平台，纳管多智能体，兼顾合规与效率，保障核心业务算力，动态调整辅助业务。

　　中国信息通信研究规划所数智部主任、中国信息消费推进联盟常务副秘书长王强提出，词元服务正从C端简单问答向深度创作与生活服务拓展，三大运营商大幅降低个人使用门槛；而B端企业级市场是绝对主力，调用量稳定且逐年上升，智能体正成为词元消费的核心驱动力。第一，技术内涵上，需厘清token服务对底层算力架构、资源配置与服务保障的系统性重塑机理，包括调度粒度从分钟级细化至请求级、资源弹性从静态转向秒级扩缩容等新要求；第二，产业生态上，需明确新兴产业链图谱及主体间关联，推动面向token经营的商业模式从初级阶段走向成熟；第三，空间布局上，边缘算力布局滞后，需结合东数西算战略提升近用户端推理服务能力。核心方向是推动智算基础设施从“算力工厂”向“token工厂”转型——交付形态从硬件转向API与推理服务平台，接入门槛从重运维转向开箱即用，弹性适配从静态扩容转向秒级动态扩缩，在计算、网络、调度、运营四个层面实现全链路系统性再造。

　　中国人民大学国际金融学院副院长、财政金融学院应用金融系主任吴轲认为，词元经济表面上是 Token 调用量增长，本质上是 AI 产业从模型竞争走向基础设施竞争、从算力消耗走向价值核算、从单点技术优化走向系统协同。其核心变量正从“模型能力”转向“单位有效词元的综合成本”，关键不是消耗多少 Token，而是多少 Token 真正转化为客户服务效率、风险识别能力、运营成本下降和业务增长，因此“有效词元”比调用量更重要。未来基础设施竞争不只是算力规模竞争，而是算力、能源、调度和数据质量的系统效率竞争；词元服务也会从简单的按量计费，走向分层化、场景化和风险定价。围绕下一步发展，他提出三点方向：一是建立 Token 级成本和价值核算体系，把单位成本、有效输出率、业务转化率、响应时延和合规审计算清楚；二是构建分层分级 AI 基础设施，涉密、核心风控和关键决策场景坚持本地化、私有化、可审计，非敏感场景通过合规云服务和公共算力生态降低成本；三是推动算力、能源和金融机制协同，通过绿色信贷、产业基金、长期购电协议和算力服务合同融资，形成更可持续的投资闭环。

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