百度词元所发布：日均Token超7000亿，模型连接层争夺升级

硅谷这个夏天出现了一笔反常的闪电并购。

一家叫 OpenRouter 的初创公司，估值在短短 80 多天里从 13 亿美元冲到近 80 亿美元。英伟达原本打算收购它，结果被支付巨头 Stripe 以近 80 亿美元截胡；到了 9 月，英伟达又花 129 亿美元把开源社区 Hugging Face 收入囊中。

行业没想到的是，OpenRouter 既不做大模型训练，手上也没有成千上万张显卡，两大巨头为什么抢它？

答案在于它的身份：全球最大的「Token 路由与交易中转站」。80 多家算力供应商、400 多款大模型聚在它这里，全球企业和智能体挑选、购买、结算模型调用服务，都走它这条通道。

两笔交易指向同一件事：巨头肯出高价争夺的，已经不止模型本身，还有模型和用户之间的连接层。11 月 12 日，国内这张牌桌也正式亮牌。

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，词元所是大模型的交易所，目的是把好的模型和模型提供商汇聚起来，让企业乃至个人都能方便地找到、购买、使用可信的模型 Token；「可信」要成为模型交易的前置条件，而不是事后纠纷。

同时公布的还有此前低调试运行一个月的账面数据：入驻供应资源超过 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」？

看一组数字：全国日均词元调用量 2024 年初约 1000 亿，2025 年年底约 100 万亿，2026 年 6 月突破 500 万亿，两年半涨了 5000 倍。

调用规模一旦跨过临界点，AI 行业最头疼的事就变了。不是「模型不够聪明」，而是规模化供给与非标准化交易同时存在，交易成本跟着规模等比放大。

百度想用词元所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」，不少人会问：市面上的主流大模型不就DeepSeek、Kimi、文心、通义千问、Claude、ChatGPT 等那么几家吗？直接上官网充钱买就行，为什么还要一个交易所？

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

闭源模型，企业一般走原厂或授权渠道调用；开源模型则不一样。开源模型原厂好比「茅台酒厂」，权重公开，等于把酿酒配方摊开给所有人看。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、各类 API 中转站——把开源模型部署进自己的机房，开出成百上千家「经销商门店」。

买家需求在暴涨，供给端的模型迭代也快得惊人。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。各家 API 接口形式看着差不多，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、服务负载都不一样，最后跑出来的响应速度、输出质量、并发上限和报价相差极大。

政策层面，今年也走完了三级台阶，把「词元」正式推上要素市场的台面。

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、第三级分别进入采购语言和地方产业规划。2026 年 8 月，工业和信息化部办公厅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。

走到这一步，「词元」已经不只是技术单位，而是被制度承认的计量与交易对象。一家企业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时，「交易与撮合」这门大生意就浮出水面了。

终结「掺水黑市」

交易量一上来，信任问题就跟着爆了。

过去那套调用方式里，Token API 服务基本是个「黑盒」。采购方调接口的时候，压根看不到供应商后台跑的是哪个模型版本、量化或蒸馏到什么程度、用的什么 GPU、推理引擎怎么配的。

更麻烦的是，供应商的部署环境、容量和策略会随时间变来变去。买方手里那张合格测试报告，没准过几天就不作数了。

定价乱、计量口径不透明的灰色渠道里，「掺水」主要有三种玩法：拿低配小模型冒充高端大模型，也就是「套壳换皮」；偷偷「量化裁剪」，牺牲精度换并发吞吐、省算力成本，输出质量就悄悄往下掉；还有版本静默升级，客户业务效果莫名其妙地漂移。

这些做法藏得深，公开能查到的实证少得可怜，买家常常分不清。结果就是「劣币驱逐良币」——老老实实提供满血算力的供应商卖不上价，因为它比掺假的贵，客户又测不出来。

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

共同点在哪？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。智能产业此前只搭起了第一块的雏形，也就是 Token 计费，后两块长期靠人情和合同条款撑着。

一种生产要素想做成规模化市场，一般得凑齐三个条件：可比价、可验证、可追责。能买到不算门槛；出了事有人负责、换了版本效果不变、同样的钱买到同样的东西，这才算门槛。

百度词元所做的，就是通过「准入—监测—评级—交易」四段式流程，拿「验真」和「征信」两把尺子，把这三个条件补上，让智能变成标准商品。

先看「可比价」，也就是把非标接口的度量衡拉平。平台先界定服务对象与场景，统一测试条件、指标和版本，判定具备可比性之后才展示比较结果。在这之上，从模型能力、服务性能、服务质量、成本四个维度综合打出「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。模型和供应商进平台之前必须先核验：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，再用外部行为、能力边界和负载特征测试，确认标称能力和实际表现对得上，从源头堵住套壳和缩水。

最后是「可追责」，用动态征信盯住履约过程。面对不断变化的黑盒，平台建基线，靠定期抽检拨测加上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」，评估供应商承诺兑现了多少。评级一变，系统会及时提醒用户，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，这套机制直接牵动采购决策。

以前不少企业拿专项预算试水 AI，一年一议，项目验收完就结束。而持续调用模型服务更像长期运营投入，费用得可计量，效果得可追溯，责任也得能划清。

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，还有采购流程受严格约束的政企客户，各自很难搭一套完整评测体系。它们更需要一个外部可查的参照系。

那怎么当好这块试金石？

一个很现实的商业问题是：普通第三方评测机构或者纯中立路由平台干不了这事，为什么偏偏是百度？

得从技术底座和产业结构两头拆开看。验真要求「评得准」，征信要求「测得久」，分发要求「接得住」。这三件事都建立在「自己长期做模型、自己做算力、自己有模型分发平台」之上，国内同时具备全栈能力的厂商并不多。

「评得准」的前提是懂模型。不看供应商后台代码，光靠模型指纹比对和能力测试，就要判断「这是不是它宣称的模型」「有没有量化缩水」，裁判自己得有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。

「测得久」和「接得住」，前提是跑得动、有分发经验。对上百个供应资源、日均超 7000 亿 Token 做抽检拨测和全链路实时监测，是一笔持续消耗的硬成本，背后得有足够的算力底座和推理工程能力撑着。 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，说到底就是这套工程能力的延伸。

词元所在这套技术底座之上走的是模块化路线：统一测评引擎充当根基，Benchmark（基准测试）和 Probe（探针拨测）是两种主要手段，再配合模型验真、能力与性能测评、持续监测、信用评分等模块，让 Token API 服务的测评有统一标准，信用评价也能动态更新。

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认为，大模型供给眼下越来越多元，怎么可信核验、怎么治理真实性，已经成了绕不开的议题。他说，百度推出的词元所是一次带探索性质的创新实践，给相关要素交易搭起了专业化载体，前瞻性是有的。把市场机制用起来推进这件事，能避免大模型重复建设，让各家模型取长补短、彼此做商业交易，也能给后面国家层面标准体系的搭建提供参照。刘鹏表示，期待可信核验能力继续做扎实，在市场实践里攒下治理经验，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」。

买方认不认，是交易所能不能站住的第一道关。大买家信不信你的信用评级，直接决定平台能否运转起来。百度智能云词元所已拿下80%的央企客户，在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、可追责的要求很严，同时它还覆盖了大量中小企业和个人开发者，撮合不同层级买家的底子已经具备。

卖方这一头，词元所对准的是国家算力布局里的效率难题——让海量存量算力找到变现的出口。

国内算力市场眼下陷在一个怪圈里：「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，已经暂停新用户订阅；可全国智能算力的实际利用率只有36.8%，六成多被闲置。

说到底，算力本身不缺，缺的是把算力做成可售商品的那几道工序。

一块显卡想变成收入，得走过三道工序：先把卡变成可售的模型服务，再把服务变成可比的商品，最后把商品卖出去。

词元所负责的是后两道。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，才头一回能把自家算力挂到公开市场上，被比价、被挑选、被结算。

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。它要把AI产业从「比谁便宜」带到「比谁靠谱」，让「靠谱」第一次有了能被度量、被公示的载体。智能要成为产业，先得成为商品。