随着“人工智能+”行动加快推进，数字经济正加速向以大模型为代表的智能经济跃迁。在这一过程中，以词元（Token）为核心计量单位的Token新经济正在加速形成。

　　Token不仅是大模型处理信息的最小单元，也是算力消耗与价值结算的重要尺度，正在重塑产业价值生成与分配逻辑。Token新经济时代，如何统筹发展和安全、筑牢现代化产业体系底座，成为亟待回答的关键命题。

　　近日，《人民邮电》报记者专访了第十三届全国政协委员、中国联通网络与信息安全部总经理张云勇，他围绕Token新经济的演进逻辑、安全挑战与产业应对进行深入解读。

　　Token为何成为智能经济的关键变量？

　　“Token并不是新概念，但在大模型时代获得了全新的产业内涵。”张云勇指出，在信息网络化、数字化阶段，Bit、Byte是核心计量单位；随着以OpenAI为代表的大模型企业发展，Token被引入作为统一计量标准，逐步成为衡量模型输出与算力消耗的关键单位。

　　“大模型按Token逐步生成内容”和“直接对应计算资源消耗”指向Token呈现出的二元属性：既是信息生成单元，也是算力计量单元。

　　“当前我国每天的Token消耗量约140万亿，规模位居全球前列。”张云勇表示。这一变化的背后，是产业价值的洗牌，“过去企业购买的是信息传输能力，现在企业获取的是智能生成能力”。

　　张云勇认为，Token经济是智能经济的“价值度量衡”。“如果说智能经济描绘的是AI赋能社会经济的宏大蓝图，那么Token经济则为这张蓝图提供了可量化、可交易的‘货币’系统。”从宏观层面看，Token经济与“人工智能+”“数据要素×”等政策语境高度契合，正在成为承载新质生产力的重要载体。“我们正在从‘比特、瓦特经济’迈向Token新经济形态。”张云勇表示。

　　Token新经济为何必须以高水平安全作为前提？

　　“人工智能是一把双刃剑。”张云勇说。Token新经济的发令枪一响，机遇与挑战同时起跑。随着Token成为智能系统运行的基础单元，系统权限持续扩大、自动化程度显著提升，安全边界同步外扩，传统防护逻辑正在发生根本性变化，集中体现在“三个跃迁”上。

　　一是攻击介质从“账号密码”跃迁至“智能体（Agent）逻辑”。过去攻击围绕身份认证体系展开，如今直接指向Agent的思维路径与决策机制。

　　二是风险形态从“局部风险”跃迁为“系统风险”。首先是数据投毒。“特别是在大模型从训练到推理，再到长上下文（Long Context）应用的过程中，投毒的烈度明显增加，这直接导致了模型输出的‘幻觉’。”其次是数据隐私泄露。“过去在模型训练阶段，这个问题尚未被充分重视，但到了推理阶段，隐患已经非常严重了。未来长期演进下去，黑客窃取的将不再是个体的零散数据，而是对个人Agent思维画像的完整复刻。这相当于直接复刻了一个人的‘数字分身’，极度危险。”最后是深度伪造（Deepfake）防范的难点。“目前在防范AI生成虚假视频方面，技术上仍有一定障碍。过去系统依靠活体认证来把关，现在人工智能可以生成极具欺骗性的伪视频来绕过活体认证，且监测难度很大。”

　　三是治理逻辑从“被动防护”跃迁为“体系治理”。张云勇表示，在不安全的平台上提供算力服务无异于“沙滩建楼”。没有高水平的安全作为基石，Token新经济的高质量发展将无从谈起，行业必须加速推进“AI安全化”与“安全AI化”进程。

　　如何构筑Token新经济时代算网与安全底座？

　　张云勇表示，需要在政策和技术上全面发力。在政策层面，一是要“打标签”，确保AI生成的内容在其分发的平台具备可追溯性；二是要建立全面的人工智能安全治理体系框架。在技术层面，要落实“以AI治AI”，利用AI来提升漏洞检测、溯源审计以及合规监管的能力。“发展中面临的问题，需要通过长期的技术演进逐步解决。目前我们在行业内已经做了大量的技术储备。”中国联通率先在主责主业中明确了“连接、算力、服务、安全”四大核心赛道。“过去我们评估能力主要看模型、看算力，现在必须加上‘安全’维度，做到可信、可控、可靠。”

　　企业必须构建覆盖四个阶段的安全闭环。张云勇介绍，中国联通在产业端提出了“全生命周期安全”的理念，主要涵盖四个阶段：一是设计安全。必须在底层保证安全的颗粒度，严格控制系统暴露面。二是运行安全。例如采用沙箱机制，确保模型在一个特定的受控环境下运行。三是交付安全。四是数据最终销毁的安全。这为安全能力由“配套要素”向“核心价值”转变营造了有利氛围。

　　安全或将被重新计价。“全球13000多个大模型Skills（技能插件）中，中国区域有200多个Skills存在严重漏洞。”张云勇判断，“当客户对安全合规极其关注时，我们完全可以将安全作为计价单元，设计并推行全新的独立商业模式。”

　　要把优势转化为全球治理的话语权

　　张云勇认为，我国AI的发展不能简单只拼算力规模，我们有自身的比较优势和取胜之道。

　　张云勇判断，目前我国存在“四胜两不足”。一是胜在“算电协同”和“算网协同”；二是胜在庞大的数据规模，中国拥有海量的高密度价值数据；三是胜在“集中力量办大事”的制度优势；四是胜在强大的人才优势。但算力布局仍存在不均衡、不充分的现象。同时，算力与地方实体经济的融合度、供需对接度还有待提升。

　　张云勇认为，基础电信企业要扮演好“催化剂”的角色，在推动数据的互联互通、数据与算力出海以及跨境流通交易中发挥更大作用。

　　此外，在核心技术维度，张云勇建议中国企业聚焦“算网一体化”“算电一体化”等底层“卡脖子”领域，积极在ITU、3GPP等国际组织发声立项。“尽管在高端算力芯片上仍面临追赶态势，但中国可以依托庞大的高价值数据规模、强大的算电协同优势以及雄厚的人才储备，推动跨境数据与算力安全互联互通，主动向规则的‘定义者’跃迁，切实提升我国在全球人工智能治理中的话语权。”（记者 李跇）