事件
2025年中國全年詞元（Token）累計調用量達21100萬亿，其中日均調用量從年初的超1萬億增長至年末的100萬億，呈現近乎完美的指數級增長曲線。這組數字來自第九届數字中國建設峰會發布的《全國數據資源調查報告（2025年）》。
詞元是大型語言模型的最小計算單位——模型將文本、圖像、視頻等數據拆分成詞元後進行處理。調用量直接反映AI應用的廣度與深度。
為什麼是指數級而非線性增長？
這道現象背後隱藏著三層成本結構的崩塌：
1. 推論成本下降 大模型推論成本（inference cost）在2024-2025年間經歷了硬體（GPU/NPU優化）與軟體（量化、蒸餾、MOE稀疏模型）的雙輪驅動。當調用成本從美元級掉到分級，邊際決策點消失——企業不再問「值不值得用」，而是問「為什麼還不用」。
2. 應用場景的鏈式發現 AI從「新鮮玩具」變成「生產要素」的臨界點通常在3-5年。2025年正好是第一批應用（客服、內容生成、代碼補全）被內化為企業默認工作流的時間點。一旦企業發現AI能降低成本，會立即尋找下一個場景——形成正反饋。
3. 基礎設施完善帶來的網路效應 國內大模型API調用的標準化、跨區域延遲優化、計費粒度細化，使得小企業、個人開發者、傳統行業都能輕鬆接入。當調用者數量從1萬增到100萬，總流量不止是線性疊加，而是指數爆發。
歷史對比
2011-2012年互聯網影片流量、2016-2017年行動支付交易量、2020-2021年雲計算資料轉移量都經歷過類似的指數級跳躍。它們的共同點：都是在成本曲線觸及臨界點時，需求曲線垂直上升。
21100萬億詞元不只是個數字——它標誌著AI從「前沿技術」向「日常基礎設施」的身份轉變。