百度发布词元所：大模型交易所上线，日均调用Token超7000亿

今年夏天硅谷出了一桩罕见的闪电并购。一家叫 OpenRouter 的初创公司，80 多天里估值从 13 亿美元蹿到近 80 亿美元；投资方英伟达本有意收购，结果被支付巨头 Stripe 用近 80 亿美元截走。到了 9 月，英伟达又掏出 129 亿美元买下开源社区 Hugging Face。

行业纳闷的是，OpenRouter 既不训练大模型，手上也没有成千上万张显卡，两大巨头为何抢它？答案在于它的身份：全球最大的「Token 路由与交易中转站」，把 80 多家算力供应商的 400 多款大模型聚到一起，替全球企业和智能体挑选、购买、结算模型调用服务。

这两笔交易都在说明一件事：巨头肯出高价争夺的，除了模型本身，还有模型与用户之间的连接层。11 月 12 日，国内这边也正式亮牌。

百度世界 2026 大会上，百度推出大模型交易平台「词元所」。百度创始人李彦宏称，词元所就是大模型的交易所，目的是汇聚好的模型和模型提供商，让企业乃至个人都能方便地找到、购买、使用可信的模型 Token；按他的说法，要把「可信」做成模型交易的前置条件，而非事后扯皮。

大会同时公开了此前低调跑了一个月的账面数据：入驻供应资源已超 100 个，日均调用次数突破 5000 万，日均调用 Token 超 7000 亿。

中美科技巨头为何在同一时间押注「Token 交易所」？

先看一组数据：全国日均词元调用量从 2024 年初的约 1000 亿，升到 2025 年年底的约 100 万亿，2026 年 6 月又突破 500 万亿，两年半涨了 5000 倍。

调用规模一旦跨过临界点，AI 行业最头疼的就不再是「模型不够聪明」。真正的问题是，规模化的供给和不标准化的交易同时存在，交易成本跟着规模等比放大。

百度词元所想做的，是给这门生意补上一套市场秩序。

谁在买卖「词元」？

看到词元所「入驻供应资源超 100 个」，不少人会犯嘀咕：市面上主流大模型不就 DeepSeek、Kimi、文心、通义千问、Claude、ChatGPT 等几家吗？直接去官网充钱买不就行了，何必再要一个交易所？

这里藏着一个常被忽略的行业真相：词元所里交易的并非「大模型软件本身」，而是大模型跑起来所产生的推理服务，也就是 Token API。

闭源模型，企业一般走原厂或授权渠道调用；开源模型则是另一套玩法。开源模型原厂好比「茅台酒厂」，权重一公开，等于把酿酒配方摆到了明面上。手里有 GPU 显卡的各路人马——中小云厂商、地方国资智算中心、算力租赁商，还有各类 API 中转站——把开源模型部署进自家机房，开出了成百上千家「经销商门店」。

买家需求在猛涨，供给端的模型迭代也没慢下来。李彦宏 11 月 12 日提到，今年前 9 个月，几乎每天都不止一款新模型发布。

更难办的是，Token API 服务天生不标准化。各家 API 接口看着相似，可同一款模型落到不同算力供应商手里，部署环境、量化精度、上下文长度、缓存、限流策略和服务负载各不相同，跑出来的响应速度、输出质量、并发上限和报价也就差得很远。

政策层面，今年也连走三级台阶，把「词元」正式推上了要素市场的台面。

第一级是「定名」。2026 年 3 月，国家数据局把 Token 的中文名定为「词元」，定位是「智能时代的价值锚点」。

第二级和第三级，是进入采购语言与地方产业规划。2026 年 8 月，工业和信息化部办公厅的专项行动通知明确要加大大模型、智能体、Token 等服务采购力度；紧接着 9 月，北京市印发《加快词元经济发展的行动方案（2026—2028 年）》，提出建立词元质量评测体系、打造词元分发平台，提供统一接口、模型聚合与词元计量结算服务。

到这一步，「词元」已不只是一个技术单位，而是被制度承认的计量与交易对象。一家企业若要同时调用多款模型，或者在几十家算力商里挑性价比最高的接口，「交易与撮合」这块大市场就浮出水面了。

终结「掺水黑市」

交易规模起来了，信任危机也跟着爆。传统调用模式下，Token API 服务是个典型的「黑盒」：采购方调接口时，根本看不到供应商后台真实的模型版本、量化或蒸馏程度、GPU 硬件配置和推理引擎策略。

供应商的部署环境、容量和策略还会随时间不断变化。买方今天拿到的一份合格测试报告，过几天可能就不作数了。

定价混乱、计量口径说不清楚的灰色渠道里，常见的「掺水」手法有三种。一是套壳换皮，用低配小模型冒充高端大模型；二是偷偷做量化裁剪，牺牲精度换更高的并发吞吐、省下算力成本，输出质量于是悄悄往下掉；三是版本静默升级，客户业务效果莫名其妙地漂移。

这类操作藏得深，公开可查的实证又少，买家往往分辨不出来。结果就是劣币驱逐良币：提供满血算力的诚信供应商卖不上价，因为它比掺假的贵，客户却测不出来。

回头看历史，所有要素市场走向成熟，走的其实是同一条路。电力先有了度电、电网调度和供电质量考核，通信先有了话单、结算价和服务质量指标，数据要素先有了登记、质量分级和合规审计。

共同点是：先有统一度量衡，才有价格；先有第三方质检，才有品牌；先有履约记录，才有长期合约。智能产业此前只做出了第一块的雏形，也就是 Token 计费，后两块长期靠人情和合同条款填坑。

一种生产要素要形成规模化市场，通常得满足三个条件：可比价、可验证、可追责。能买到不算门槛；出了问题有人负责、换了版本效果不变、同样的钱买到同样的东西，才算门槛。

智能要变成标准商品，得凑齐三个条件。百度词元的路子是用「准入—监测—评级—交易」四段流程走一遍，再拿「验真」和「征信」两把尺子去量，把这三块短板补上。

先看「可比价」，也就是把非标接口的度量衡拉平。平台先定义服务对象与场景，统一测试条件、指标和版本，判定具备可比性之后再展示比较。在此基础上，从模型能力、服务性能、服务质量、成本四大维度综合打出「质量分」，让优质的大模型服务商真正拿到「质量溢价」。

再看「可验证」，相当于给模型做防伪验真。模型与供应商进入平台前必须先核验，词元所通过「模型指纹比对」确认调用的确实是其宣称的原版模型，再通过外部行为、能力边界和负载特征测试，确认标称能力与实际表现一致，从源头堵住套壳与缩水。

最后是「可追责」，用动态征信盯住履约过程。针对动态变化的黑盒，平台建立基线，通过定期抽检拨测与全链路实时监测调用，持续记录供应商表现，折算成对用户公开可见的「信用分」，评估供应商承诺的兑现程度。评级一旦变化，系统会及时向用户提示，把一锤子撮合买卖变成可积累、可查询的履约历史。

对企业客户来说，这套机制直接影响采购决策。

过去不少企业拿专项预算试水 AI，一年一议，项目验收就结束了。持续调用模型服务更接近长期运营投入，费用要可计量，效果要可追溯，责任也要能划分。

预算有限的中小企业、靠转售模型能力赚钱的独立软件开发商，以及采购流程受严格约束的政企客户，很难各自搭一套完整的评测体系。它们更需要一个外部可查的参照系。

如何做好试金石

一个现实的商业追问是：为什么普通的第三方评测机构或者纯中立路由平台干不了这件事，偏偏是百度？

拆开看，得从技术底座和产业结构两头说。验真讲究「评得准」，征信讲究「测得久」，分发讲究「接得住」。三样东西都压在「模型自己长期做、算力自己搭、分发平台自己手里」上面。国内能把全栈凑齐的厂商，数得过来。

「评得准」的前提是懂模型。不看供应商后台代码，仅靠模型指纹比对与能力测试，就判断「这是不是它宣称的模型」「有没有做量化缩水」，裁判自己必须具备长期做模型训练与评测的内部视角，这不是第三方机构短期能补上的能力。

至于「测得久」和「接得住」，前提是系统跑得动、手里有分发经验。上百个供应资源、日均超 7000 亿 Token，要抽检拨测，还要全链路实时盯着，这是笔天天在烧的硬成本。底下没足够的算力底座和推理工程能力，撑不住。

百度智能云千帆此前已经做过文心与第三方模型的统一接入，词元所面对的多模型、多供应商场景，本质上正是这套工程能力的延伸。

技术底座之上，词元所走的是模块化架构。统一测评引擎打底，Benchmark（基准测试）和 Probe（探针拨测）当主要手段，再串起模型验真、能力与性能测评、持续监测、信用评分几个模块，把 Token API 服务的标准化测评和动态信用评价做出来。

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表示，眼下大模型供给越来越多元，可信核验与真实性治理已经成了绕不开的议题。在他看来，百度推出的词元所是一次有探索意味的创新实践，给相关要素交易提供了专业化载体，有一定前瞻性。靠市场机制去推这件事，有助于避免大模型重复建设，让各家优势互补、彼此做商业交易，也能给后面国家层面标准体系的搭建留个参照。他期待可信核验能力再夯实一些，在市场实践里攒治理经验，推动我国大模型行业规范有序发展。

作为一家交易所，核心的护城河就是「撮合理解力」。

买方这头，交易所站不站得住，关键看大买家认不认你的信用评级。百度智能云已经服务 80% 的央企客户，2025 年央国企大模型市场份额排第一。大型客户对可用性、合规、可追责的要求很苛刻，它接得住；中小企业和个人开发者它也覆盖得广。多层级买家撮合这件事，它手里有牌。

从卖方来看，词元所则切中了国家算力布局中关键的效率命题，为海量存量算力打开变现出口。

国内算力市场眼下有个怪现象：算力荒和算力躺同时存在。高端智算资源吃紧，有头部大模型公司因为算力逼近承载上限，暂停了新用户订阅；可另一边，全国智能算力实际利用率只有 36.8%，六成多算力闲着。

说到底，缺的不是算力，是把算力加工成可售商品的工序。

一张显卡想变成收入，得走完三道工序：先让卡变成能卖的模型服务，再让服务变成能横向比较的商品，最后把商品卖出去。

词元所盯住的是后两道。计量口径统一了、质量能核验了、履约记录可查了，一家有模型服务能力却没什么品牌光环的供给方，这才头一回有机会把自己的算力挂到公开市场上，被人比价、被人挑、被人结算。

硅谷的 Stripe 正花近 80 亿美元买流量入口，百度词元所走的是另一条路——立度量衡。AI 产业由此从「比谁便宜」转向「比谁靠谱」，而「靠谱」第一次有了能被度量、被公示的载体。智能要成产业，先得成商品。