对标电力 " 度 " 标准，AI 词元时代来临，百度如何靠词元所拿下市场定价权？

在 11 月 12 日召开的百度世界 2026 大会上，李彦宏将词元所作为核心展示内容。

词元所被定位为是大模型的交易载体，旨在为企业及个人提供便捷的可信模型 Token 查找、采购与调用服务，其核心目标就是为了解决行业长期存在的隐性痛点，即模型调用过程中的身份与性能真实性核验缺失问题。

中国人民大学公共管理学院教授、循证治理与公共绩效研究中心主任刘鹏指出，当前大模型供给呈现多元化态势，大模型的可信核验与真实性治理已成为重要议题。百度提出的词元所是一项具有探索性的创新实践，为相关要素交易提供专业化载体，具有一定的前瞻性。依托市场机制推进相关建设，有助于防止大模型的重复建设问题，让大模型之间优势互补，开展商业交易，也能够为后续国家层面标准体系的构建提供参考，期待进一步夯实可信核验能力，在市场实践中总结治理经验，助力我国大模型行业规范有序发展。

此前，Token 仅仅是一个技术领域的专业术语，但在 2026 年 3 月，国家数据局正式将其定名为 " 词元 "，并明确其作为智能时代的价值锚点与结算单位的定位。

这一举措的意义可以跟电力行业的发展初期，统一将 " 度 " 作为电能计量单位的关键作用进行类比。在标准统一前，不同主体的计量方式差异会导致交易混乱，而统一标准后才更容易形成规范的市场交易体系。

因此词元的官方定名，相当于为 AI 服务确立了统一的计量与结算规范，从根本上解决了行业计价混乱的问题。

在此基础上，北京市也于 2026 年 9 月印发《加快词元经济发展的行动方案（2026 — 2028 年）》，该方案明确提出了构建词元质量评测体系与分发平台；同年 8 月，工信部发布专项行动通知，要求加大 Token 类服务的采购力度。

从国家层面的计量规范，到地方层面的质量标准，再到部委层面的采购导向共同形成了政策合力，推动词元从技术术语转变为可纳入政府采购预算的正式科目，但也为行业提出了核心命题，那就是词元服务的真实性、稳定性与责任的界定该如何得到保障？

百度词元所，正是针对这一命题的解决方案。

一

Token 云服务存行业乱象，词元所亮相破解行业痛点

2026 年的前三个季度，国内大模型领域呈现出了模型迭代与市场需求同步爆发的态势。

就在词元所试运行的一个月时间内，其入驻的供应资源就已经突破了 100 个，日均调用量达 5000 万次，日均 Token 调用量超 7000 亿。这些数据证明，词元所确实有其特有的优势。

由于 Token API 本身存在黑盒化、动态化和非标准化的技术特性，再加上供应商的模型版本、量化精度、推理引擎、缓存策略等的核心参数均不对外公开，所以就导致企业在采购后会频繁遭遇标称与实际交付不符、性能隐性降级、版本静默升级引发效果漂移等问题。

根据中国信通院发布的 Token 云服务风险治理行业测试结果，国内 Token 云服务产业虽然底层数据安全已建立统一标准，但行业透明可追溯能力普遍不足，核心短板集中在 Token 调度审计、全流程服务过程审计两大环节。

中国信通院安全治理部主任石霖也指出，词元服务存在计价不透明、服务可用性不足、模型真实性风险、数据安全这四类核心风险，其中模型真实性风险表现为以高性能模型名义提供服务，实际接入能力较弱的模型，或在用户不知情的情况下更换模型版本、调整路由策略。

此外，当出现服务故障时，模型厂商会把责任归咎于提示词设置，平台方则会认为这是模型本身的特性，集成商又会觉得这明明是数据质量的问题，都不愿担责，都觉得不关自己的事儿，于是就形成了责任链条的空白。

也正是出于这些原因，合规经营的供应商因为成本高于掺假主体，而且自己的服务质量无法被有效识别到，最终可能难以获得合理的市场定价。甚至还有部分的市场主体通过以低配冒充高端、用量化降精度来换取吞吐量等方式进行压缩成本。

比如，CISPA 等研究机构对 17 个影子 API（声称提供前沿大模型间接访问的第三方服务）进行了系统审计，发现性能差异最高达 47.21%，还有 45.83% 的指纹测试未能通过身份验证。

在医学知识基准测试中，官方 Gemini-2.5-flash 的答题正确率为 83.82%，而三个影子 API 的平均正确率仅为 36.95%。而截至审计时，这 17 家影子 API 的提供商中已有 4 家停止运营。

像上面的这类行为如今在行业里也屡见不鲜，但真正可公开验证的案例却极少，长此以往下最后会导致市场信任机制的缺失，而词元所的设立，核心目标就是将 " 可信 " 确立为交易的前置条件，将这种劣币驱逐良币的势头给扭转过来。

那 " 可信 " 要怎么实现呢？这就要归功于词元所的运行机制上了，大体可概括为准入核验、动态监测、信用评级、规范交易四个核心环节。

模型在进入平台前需要通过资质核验，在上线后还要接受持续的拨测与调用监测，而且其服务表现还会转化为可公开查询的信用记录，让用户可以基于透明的价格与信用信息来完成交易的决策。

而支撑这套运行机制的核心就是验真与征信这两大能力。

在验真环节，通过对模型指纹进行比对，确认调用的模型与标称的主体一致，同时再通过能力测试、性能与可用性测试，以此来验证模型的标称能力与实际表现是否匹配，针对性的解决套壳换皮、量化裁剪后仍按原版定价、版本静默升级引发效果漂移这三类核心风险。

征信环节则是通过对模型进行定期的抽检拨测、全链路实时监测等方式，持续记录供应商的服务表现，以此为基础建立起一个信用评级体系，并将评级变动及时同步至用户端，也可以简单理解成这是银行征信的词元版。

词元所就是靠着这两大技术能力，构建了一个以质量分与信用分为核心的双评分体系，先从模型能力、服务性能、服务质量、成本等维度开展综合评价，再对模型真实性、性能、能力、合规及履约等维度进行信用评估，进而推动了 Token API 服务从单次能力测评向长期信用评价的持续升级。

二

芯云模体全栈底座，助力跨越模型验真、征信拨测门槛

验真构成了词元所的底层技术之一，但想要实现验真其实是存在一定难度的。

模型验真的难点主要在于其需要的专业技术门槛较高，如果要判断模型是否与标称主体一致需掌握模型指纹特征分析技术；而判断标称能力与实际能力是否匹配则需要深入理解模型训练目标、评测集污染、量化对模型注意力机制的影响等专业问题。

但这些事情没法通过简单的接入评测框架来完成，而是需要依赖对模型技术细节的长期实践积累，这一点百度作为拥有全栈模型研发能力的企业刚好具备，其文心系列模型历经了多代完整的迭代周期，因此对模型能力边界拥有深度的内部认知。

更关键的是，百度的千帆平台原本就已经拥有多模型统一接入、训练、精调、部署及 Agent Infra 等全流程服务，因此百度想要搭建词元所不用从零开始，只需要将千帆平台在模型运行、性能对比、交付落地等环节积累的工程经验，转化为适用于第三方模型的公开交易规则就可以了。

这些原始的技术和产品积累，让百度词元所在评测精准性上存在巨大优势。在平台运营上，百度智能云还能靠着千帆平台来掌握多模型混合运行场景下的关键指标，避免性能评估被平均化。

那些外部评测机构虽然可以通过采购算力来开展基础测试，但却难以同时拥有千亿级模型研发经验与企业级模型分发运营经验的双重积累，这正是百度在模型领域长期深耕形成的底气。

赛迪顾问发布的《2025H1 中国 AI 云全栈服务市场份额报告》显示，2025 年上半年中国 AI 云全栈服务市场规模达 280.9 亿元，同比增长 195.7%，百度智能云以 40.2% 的市场份额位居第一。

赛迪顾问指出，企业用户的诉求正在从低价格、拼算力，转向一站式交付、性能稳定、可深度集成，仅提供单点能力的 AI 云厂商吸引力正在下降，而具备从芯片、算力、模型到应用全栈自研能力的 AI 云厂商，更能满足企业对稳定性与落地效率的要求。

除验真外，想要完整构建起一个合适的征信体系也并不是一件容易的事儿，因为征信体系的构建对资源投入的要求更高，比如定期拨测、全链路监测以及在调用链路中存在的延迟、超时、降级等数据记录，本质上都需要持续的算力投入。

小型平台也许能完成一次性核验，但长期持续监测却很难办得到，这对于它们来说成本太高，但百度却可以，因为百度的芯云模体能实现技术闭环。

百度有昆仑芯帮助提供自主研发的推理芯片底座，百舸 AI 计算平台负责训练推理调度和编译优化，百度智能云能把弹性推理与算力调度封装成通用服务层。

如果缺乏这一套技术底座，持续监测大概只能停留在方案层面，想要落地是很困难的，而百度的算力具备自主研发水平，这也决定了其持续运行能力。

三

兼顾政企、ISV 与开发者，百度词元所能适配差异化采购需求

技术难题解决了，到真正进行交易和业务开展又是另一回事，因为在模型交易体系中，企业采购需求的差异化很容易会被忽略掉。

个人开发者的关注点通常在于成本是否低廉与能否即开即用上；ISV（独立软件开发商）更偏好于稳定的 SLA（服务水平协议）与可切换的备选方案；地方国央企则重视合规性与可审计性，以及可纳入年度预算的标准化计价口径。

因此在同一个交易平台里，通常需要同时满足不同主体的差异化需求，没错，百度词元所在这一点上又完美适配了。

不仅如此，词元所还拥有强大的交易服务匹配能力，不管是大客户对可用性、合规性和可追责性的要求，供应商对劣币驱逐良币、优质模型被低价套壳产品冲击的担忧，还是中小客户缺乏专业评测团队、依赖第三方信用评级的需求，它都能满足。

而这种能力，就源自于百度智能云长期积累的客户结构。

经济日报指出，百度智能云已服务过国内 80% 的央企客户，100% 的系统重要性银行及 800 余家金融机构。在 2025 年百度智能云还以 95 个中标项目和 7.1 亿元中标金额，成为中标项目数和中标金额最多的云厂商。

这意味着，百度的词元所在上线初期就已经具备服务政企客户的能力了，而不仅仅是面向个人用户。更何况百度作为国内老牌搜索引擎，其在 C 端的知名度以及用户储备想必也无需多言。

也就是说，百度既服务过对要求严苛的政企客户，也接触过易遭遇服务陷阱的中小客户，这些长期的行业经验对于建立词元所来说简直是天作之合。

同样，正是基于这种深厚的行业积淀，词元所的核心逻辑才没有停留在简单的比价排序上，而是先完成验真核验，再开展价格对比，用信用评级作为风险兜底。

不过话说回来，框架虽然是美好的，但最终信用评级体系想要真正融入到采购流程里，还得有政企交付、合规与运维体系的配套支撑，这一点尚还需要磨合。

四

四大能力，构筑百度词元所的核心壁垒

上面讨论了那么多的技术和业务难点，那为什么偏偏是百度智能云最后把词元所做出来了，难道市场上就没有其他主体在研究这些技术和业务吗？

答案当然是否定的，像模型指纹技术、拨测监测体系、模型交易市场、企业云服务市场上其实一直有企业在进行布局，但难点在于怎么把这四项能力整合到同一个系统里去。

因为首先你得有自主模型研发的能力，才能对模型能力是否虚标做出权威判定；其次还得拥有自主芯片与云计算资源，才有足够支撑长期拨测的算力成本；然后还得具备成熟的服务，把多模型接入转化为标准化工程；最后还必须要有积累充足的客户服务经验，才能满足不同客户采购流程中的不同需求。

对于企业来说，选择单独采购上述四类能力可行吗？理论上还真是可行的，但成本高，得加钱，而且不同系统之间可能还面临着难以实现体系协同的问题。

而上述的这些问题恰好是百度的独特之处，虽说芯云模体的技术体系并不是专为词元所而生的，但词元所却是百度全栈技术能力的一次市场化价值体现。

当然这种全栈能力的深度融合，也决定了词元所的核心竞争力其实并不是简单的流量资源，而是模型服务的验证话语权，谁掌握了模型服务达标判定的权威标准，谁就拥有了词元经济的结算核心依据。

百度将文心系列模型、昆仑芯、千帆平台和政企交付体系深度融合，获得的正是这一市场准入资格。

中国软件网总编辑曹开彬撰文指出，词元所的核心价值在于可追责的交易，与 OpenRouter 卖的接入的确定性和 MaaS 卖的模型能力本身存在本质区别，词元所卖的是可追责的交易，它比 OpenRouter 多了一层准入和可信，比 MaaS 多了一层跨供应商的横向比较和信用评级。

曹开彬同时摘引国信证券的分析认为，分发渠道被平台掌控，定价权部分让渡，模型厂商利润向入口方转移是商业规律。

此外，词元交易平台的核心壁垒还在于对供需两端的精准匹配能力，而百度既拥有对可用性、合规性、可追责性要求最严苛的政企大客户，也服务海量中小企业与个人开发者，这样独特的客户结构，天然具备实现高效匹配的基础。

天时地利人和，百度词元所自然也就应运而生。

五

结语

百度的词元所目前虽然已经初具规模，但初期热度并不代表未来也会一如既往，它的长期生命力更在于后续市场对其信用评级体系的认可程度。

现在市场对于百度词元所或许还存在一些疑虑，比如，当面对存在服务降级行为的供应商，客户是否会流失？在面对大型供应商的施压，平台是否会调整评分规则？相同的信用评级下，长尾模型与企业级模型能否适用统一的评估标准？

对于这些问题，百度已经给出了自己的答案，即全栈自主的技术体系与深厚的政企服务这些核心竞争力的积累，这一优势有望支撑词元所逐步发展为行业通用的词元清算基础设施。

智能经济的发展，需要经过核算算力成本、规范词元计价、完善信用体系三大阶段，而词元所的核心目标，正是锚定在第三阶段的市场体系构建上。

当信用评级真正进入采购决策时，合规经营的供应商就能获得质量溢价，掺假主体自然就会被市场淘汰。

如今，百度词元所已在试运行期间公布平台准入规范与信用评级规则，明确对模型真实性、性能达标率、服务可用性、计费透明度等维度进行持续评分并公开公示，供应商一旦触发降级条款将面临流量限制乃至清退。

这一规则的制定，就是为了能够将提供优质服务能获得更高的市场回报这一简单商业逻辑，转化为可落地的行业机制，而这就是词元所真正的核心价值。