摘 要：随着人工智能技术的指数级发展，词元（token）已超越单纯的技术计量单位，成为数智化时代核心的生产要素与价值载体。虽然词元经济的兴起重塑了生产流程、商业模式与市场逻辑，但并未颠覆马克思劳动价值论的核心逻辑。从政治经济学视角审视，词元具有作为价值符号、计价标准与资本工具的属性；词元经济对劳资关系、生产过程与市场结构的深刻重构，背后隐藏着资本逻辑的延续与深化；词元经济可能引发能源与生态危机、金融化风险、劳动力市场极化及主权博弈等矛盾。词元经济本质上是资本在数智化时代寻求新的价值增殖与统治形式的表现，只有将技术发展置于生产关系背景下进行审视，才能为构建更公平、可持续的智能社会提供理论指引。
关键词：词元（token） 词元经济 劳动价值论 劳资关系 数字劳动 资本逻辑
2026年初，一场被戏称为“养龙虾”的技术热潮在全球范围内迅速走红。用户只需向这款“数字员工”下达指令，它便能在后台自动完成信息检索、文档撰写、软件操作等一系列复杂任务。几乎同一时期，在英伟达GTC大会上，黄仁勋将“Token工厂经济学”作为核心议题，甚至断言“算力即收入”；阿里巴巴则宣布成立与阿里云平级的Token事业群，将其定位为集团未来战略的核心板块。Token，即词元，就像人工智能下的基础零件，作为人工智能模型能够识别、处理和输出的最小信息计量单位，正迅速从技术术语演变为智能时代的关键经济范畴。小到一次AI提问，大到企业级模型训练，都以词元完成结算；数据中心的衡量指标从存储容量转向每秒词元产出量；科技公司开始将词元配额纳入员工薪酬体系。日均超百万亿级的词元调用量，不仅支撑着全球人工智能产业的运转，更在重塑商业模式、分配关系乃至国家间的竞争格局。当前关于词元的讨论，多集中于技术架构、产业投资或商业模式层面。然而，词元不只是一项技术参数或计价工具，它承载着更深层的社会关系与资本逻辑。我们有必要追问：词元究竟如何改变价值创造的过程？在生产力跃升的表象之下，劳资关系发生了怎样的变化？谁在掌握词元的定价权，谁又在分享词元经济带来的收益？这些问题仅靠技术或产业分析难以给出答案。从马克思主义政治经济学视角审视词元及词元经济，可以揭示词元的本质属性及其所承载的生产关系，这不仅有助于理解人工智能时代经济运行的内在矛盾，也为推进马克思主义政治经济学的时代化发展提供了思想资源。
一、词元的政治经济学定性：
价值载体、计价标准与资本工具
厘清词元的经济属性，是理解词元经济本质的理论前提。在技术层面，词元是人工智能模型处理信息的最小单元；但在政治经济学视域下，词元承载着更为复杂的社会关系。它既是价值的凝结形式，又是交换的计价标准，更在资本主导的生产关系下成为资本增殖的新工具。
（一）作为价值载体的词元：算力劳动的凝结与转化
词元并非凭空产生的技术符号，而是人类劳动在智能时代的产物。每一次词元的生成与处理，都依赖于芯片设计、算法编写、数据标注、模型训练、系统运维等一系列劳动环节。这些劳动虽然形态各异，但作为人类脑力与体力的耗费，都可以还原为抽象人类劳动。词元正是这种抽象劳动在人工智能条件下的凝结形式。如同商品价值的决定方式一样，词元的价值通过其生产过程中所耗费的社会必要劳动时间来衡量。
从劳动价值论的基本原理出发，词元本身并不创造价值。人工智能模型处理词元的过程，属于马克思所说的不变资本发挥作用的范畴。它仅转移自身价值，却并不创造新价值，真正创造价值的是生产词元所依赖的活劳动。这包括芯片研发者设计架构的脑力劳动、算法工程师优化模型的智力付出、数据标注员清洗数据的重复劳动以及运维人员保障系统运行的持续性劳动。这些劳动共同构成了马克思所说的“总体工人”的当代形态，它们凝结在算力基础设施之中，通过词元的生产与流通得以实现其价值。
词元的价值差异直观地反映了其中凝结的劳动复杂程度的差别。黄仁勋所提出的词元分层定价体系，即从免费层到每百万词元150美元的超高速层，并非单纯的市场营销策略，而是不同层级劳动价值在价格上的外在表现。超高速词元的生产，需要更高性能的芯片、更优化的算法架构、更精细的系统调优，这些背后是更为复杂、更高强度的脑力劳动的投入。马克思指出，“比较复杂的劳动只是自乘的或不如说多倍的简单劳动”。词元定价的层级差异，正是这一原理在智能经济条件下的具体表现。低级词元对应着相对简单的自动化处理，高级词元则凝结了更为密集的研发与优化劳动。
值得强调的是，词元作为价值载体，其性质与商品的价格标签虽有相似之处，却不可等同。价格标签只是商品价值的外在符号，本身并无价值；而词元作为算力服务的计量单位，其生产本身需要耗费劳动，因而具有价值属性。词元既是对凝结在算力基础设施中的劳动的价值计量，又是每一次智能服务调用中价值转移的载体。这种双重属性使其在智能经济中扮演着类似货币符号与商品本身的复合角色，也为理解其计价标准和资本工具功能奠定了基础。
（二）作为计价标准的词元：从“千瓦时”到“词元”的演变
词元不仅凝结着人类劳动的价值，更在智能经济中发挥着计价标准的功能。从工业时代的“千瓦时”到互联网时代的“流量”，再到智能时代的“词元”，计量标准的演变折射出生产力发展的阶段性特征。词元之所以能够成为贯通能源、算力、模型与应用各环节的统一计价单位，根源在于它将不同形式的劳动还原为可通约的抽象劳动量。电力转化为算力的过程，本质是人类劳动（芯片研发、数据中心建设、算法优化等）的物化；算力驱动模型生成词元的过程，则是这些劳动的价值向最终服务转移的过程。所谓“万物皆词元”，并非技术决定论的断言，而是对智能经济条件下价值表现形式趋于统一的描述。
货币作为一般等价物，其自身具有价值，并且执行作为价值尺度的职能，将商品包含的价值量表现出来，使交换得以顺利进行。词元在智能经济中扮演着类似的角色，它将人工智能服务的代码生成、图像处理或数据分析等复杂效用转化为统一的计量单位，使不同服务之间的价值比较成为可能。词元计价体系的建立，使AI产业具备了可量化、可交易、可预测的现金流，为资本的大规模投入提供了核算基础。从这一意义上说，词元推动了AI产业从技术探索向商业化的转变。
然而，词元作为计价标准，其职能存在内在局限。货币作为价值尺度，其前提是货币本身具有价值。词元的价值最终源于生产词元所耗费的社会必要劳动时间，而非其自身。当前，黄仁勋所描述的词元的价格形成机制并非单纯由劳动价值决定，而是深受资本垄断权力的影响。掌握核心算力基础设施的平台巨头，通过对芯片架构、模型能力和分发渠道的控制，获得了词元定价的主导权。不同层级词元之间的巨大价差，虽然反映了复杂劳动与简单劳动的差别，但同时也包含着资本对消费者剩余的最大化攫取。定价层级的设置，使资本能够针对不同支付能力的用户实施价格歧视，从而获取超额利润。
从货币职能的角度看，词元已初步具备价值尺度、流通手段和支付手段的某些特征。作为价值尺度，它将AI服务的使用价值转化为可量化的价值量；作为流通手段，它实现算力供给方与需求方之间的价值交换。但需要明确的是，词元尚未成为独立的货币形态。其价值锚定仍然依赖于芯片、电力、网络等算力生产的物质基础，且定价权被少数平台集中掌控。词元本质上是资本主导下的数字价值流通工具，其运行逻辑服从于资本增殖的根本目的。只有理解这一点，才能认识词元计价体系背后的权力关系，也才能为分析词元经济中的资本积累与价值分配问题奠定基础。
（三）作为资本工具的词元：从生产资料到金融资产的演变
词元不仅是价值的载体和计价的标准，更在资本主导的生产关系下成为资本增殖的新工具。当算力基础设施被纳入资本的支配之下，词元的生产与流通便服从于资本积累的一般规律。数据中心、AI芯片、算力网络等生产资料，在马克思的分析框架中属于不变资本的范畴。资本投入巨资建设这些“词元工厂”，其目的并非单纯提供智能服务，而是通过控制核心生产资料来获取超额利润。词元经济的运行，本质上是资本逻辑在数智化时代的延伸。
从生产过程来看，词元的生产资料即芯片、服务器、数据中心等均属于不变资本。资本通过垄断这些生产资料的所有权，将开发者与用户的数字活动转化为词元消耗，进而实现剩余价值的占有。掌握核心算力基础设施的平台巨头，如英伟达、微软、亚马逊等，居于词元价值链的顶端。无论是应用层企业的API调用，还是终端用户的AI服务，其支付的费用最终都通过词元计价体系流向这些算力寡头。云服务商集体提价、词元分层定价等现象，并非单纯的市场供求调节，而是资本通过垄断算力供给实施差异化定价，从而最大化攫取数字领域剩余价值的体现。
值得进一步探讨的是，词元正在从单纯的生产资料向具有金融属性的资产形态演变。词元配额、词元套餐、词元交易平台等现象的出现，使词元在一定程度上脱离了其作为服务计量单位的原始功能。如企业将词元配额纳入员工薪酬体系，平台推出预付费的词元套餐，第三方平台开始提供词元交易和转售服务，使词元获得了某种独立流通的形态。这种形态虽然尚未完全脱离算力生产的基础，但已经开始具备马克思所说的虚拟资本的某些特征。虚拟资本是指以有价证券等形式存在的、能够带来定期收入的资本，其价格运动往往脱离实际资本的价值运动。词元交易平台的出现，为词元从生产资料向金融资产的转化提供了制度条件。
词元的这种演变蕴含着深刻的矛盾。一方面，词元作为价值的凝结形式，其价格最终应以生产词元的社会必要劳动时间为基础；另一方面，当词元被金融化、被作为投机对象时，其价格可能脱离劳动价值，从而形成泡沫。资本对词元定价权的垄断，进一步加剧了这一矛盾。词元配额、词元套餐等形式的普及，表面上便利了用户使用，实质上则是资本将用户锁定在其生态系统内、稳定获取剩余价值的手段。马克思在分析资本积累时指出，资本有不断扩张的内在冲动。词元从生产资料向金融资产的演变，正是这一冲动在智能经济条件下的具体表现。理解这一趋势，既有助于认识词元经济中潜藏的金融化风险，也有助于分析词元经济的矛盾与未来走向。
二、词元经济对商品和生产过程的重构
生产方式与协作关系的优化，是词元经济作用于生产过程的首要维度。词元作为智能时代价值计量的基本单元，其可分割、可量化、可编程的技术特性正深刻改变劳动的具体形态、生产主体的构成以及要素配置的方式。词元的价值仍由社会必要劳动时间决定，但创造它的劳动形式更加多样化，价值的载体从物质实体向服务功能扩展。然而，这种变化并未超出马克思主义政治经济学的分析框架，而是生产力发展的新阶段在生产关系层面的具体反映。
（一）商品价值形式的演化：从物质实体到服务功能
词元经济对生产过程的重构，首先表现为商品价值形式的深刻变化。在工业经济时代，商品的典型形态是物质实体，如钢铁、家用电器，其使用价值依附于可触摸、可占有的物质载体。进入词元经济时代，以“AI即服务”为代表的数字商品成为价值交换的主导形态。这一变化并非对马克思劳动价值论的否定，而是其在新的生产力条件下的具体展开。
数字商品仍然具备使用价值与价值的二因素。“商品首先是一个外界的对象，一个靠自己的属性来满足人的某种需要的物。”数字商品的使用价值，体现为其能够回答提问、生成文本、分析数据或完成特定任务的功能。这种功能虽然主要不以物质形态呈现，却同样满足人类的实际需要。数字商品的价值则源于凝结于其中的活劳动。算法工程师的设计劳动、数据标注员的处理劳动、程序员编写代码的劳动，以及用户在使用过程中通过反馈参与的价值共创，共同构成了数字商品的价值来源。正如有学者所指出的，数字劳动及其商品是媒介化社会条件下出现的新的价值表象与载体，但其价值生产方式、生产关系及交换关系依然遵循马克思劳动价值论的基本规定。人工智能系统本身作为不变资本，并不能创造新的价值，其输出的数字内容的价值只能来源于数字劳动者的活劳动。
表面上看，数字商品使用价值的实现方式，发生了从物质载体向网络化服务的根本性转变。传统商品的使用价值在消费者占有商品时即可实现，数字商品则不同，其使用价值似乎并不完全依附于独立的物质载体，而是通过持续的、网络化的服务来实现。用户购买的不仅是一个可以永久持有的软件副本，而且是在特定时间段内、按调用次数计费的服务能力。每一次API调用，都是使用价值的一次瞬时实现。这一变化使价值的实现过程更加复杂：传统商品在交换完成时，价值实现与使用价值实现基本同步；数字商品则不同，其价值通过持续的词元消耗逐步实现，平台在这一过程中获得了前所未有的控制力。平台可以通过调整响应速度、输出质量、上下文长度等服务参数，对同质的词元消耗实施差异化定价，从而在价值实现环节攫取超额份额。
本质上，数字商品使用价值实现方式的转变，还涉及自然物质概念在数字时代的动态扩展。软件、数据等数字商品似乎摆脱了自然物质的束缚，而以纯粹的电子信号形式存在。然而，电子本身作为基本粒子，属于自然物质的范畴；数字信号的存储和传输依赖于硅芯片、光缆、服务器等物质媒介，其运行消耗电力这一物质能源。因此，数字商品并未脱离自然物质的基础，而是将人类劳动改造的对象从原子拓展至比特，从宏观物理实体拓展至微观电子运动。“劳动并不是它所生产的使用价值即物质财富的唯一源泉。正像威廉·配第所说，劳动是财富之父，土地是财富之母。”在词元经济中，数字劳动通过改造电子这一自然物质的有序状态，创造了新的使用价值，而其价值量则取决于凝结于这一过程中的社会必要劳动时间。虽然数字商品使用价值对物质载体的依赖被遮蔽了，但这也恰恰说明了劳动价值论的根本立场：价值的社会性和劳动的本源性并未因技术形态的变化而被消解。
（二）生产方式与协作关系的优化
词元经济的兴起，还表现为劳动形态从传统的物质劳动向“数字劳动”和“认知劳动”显著倾斜。这些以符号、信息、知识为直接对象的劳动，如程序员编写代码、数据标注员处理信息、算法工程师优化模型、内容审核员过滤数据等，在词元计价的体系下获得了精确的价值衡量。然而，必须明确指出，这些非物质劳动并未取代物质劳动，反而更加深刻地依赖于物质基础。全球数以万计的数据中心、光缆网络、服务器集群以及支撑其运行的电力系统，构成了数字劳动得以展开的物质前提。数字劳动所处理的词元，其载体即电子信号仍需通过硅基芯片、光纤电缆等物质媒介实现。更重要的是，数字劳动的最终目的依然服务于物质生产和资本增殖：算法优化的最终指向是更高效地生产物质商品，数据分析的归宿是更精准地促进物资流通。因此，词元经济下的劳动形态变迁，是物质劳动主导下分工深化的体现，而非物质劳动的终结。
伴随劳动形态的转变，“总体工人”的范围在词元经济时代被极大地扩展。随着劳动过程的分工协作，“总体工人”得以形成，其各种组成部分都参与了商品价值的创造。在词元经济中，这一范围进一步延伸：从芯片设计者、光刻机制造者，到算法工程师、模型训练师，再到数据标注员、内容审核员，乃至日常使用AI工具辅助工作的普通白领，只要其劳动被整合进资本的价值增殖过程，就构成了“总体工人”的有机组成部分。词元的可计量特性，使得这些分散、异质、跨地域的劳动得以在价值层面被统一衡量和比较。不同地区数据标注员完成的词元标注工作，与身在美国硅谷的算法工程师设计的词元处理架构，最终都通过词元计价体系凝结为AI服务的价值。这表明，资本对劳动的吸纳范围正从传统的工厂车间扩展至全球数字网络覆盖的每一个角落。
生产方式与协作关系的优化，集中体现在词元推动了生产要素的数字化重组，显著提升了算力资源的配置效率。在传统经济中，算力作为稀缺资源，其分配依赖于行政指令、粗放的市场竞价或信息不对称。但在词元经济中，词元作为标准化的价值单位，使算力服务得以像电力一样“即取即用、按量计费”，从而降低了跨行业、跨地域协作的协调成本。例如，西部地区低廉的电力通过算力基础设施转化为词元输出，再通过通信网络供应至东部需求中心，实现了能源与算力的空间再平衡，这一“算电协同”模式的出现，正是词元经济下生产要素优化配置的典型表现。这一过程使分散的算力资源得以汇聚成社会化、规模化的智能生产能力，符合生产力发展的客观要求。同时，词元可追溯、可审计的特性，为数字劳动价值的精准量化提供了技术前提。以往难以测度的数字劳动、创造性劳动，如今可以通过其产出的词元数量和质量被相对客观地评价。这为构建按词元贡献度分配收益的新型数字劳动关系创造了技术可能性。尽管这种可能性在资本主导的条件下往往被转化为资本强化控制和榨取剩余价值的新工具，但就生产力本身的发展而言，词元经济无疑推动了生产过程向更精细、更高效、更社会化的方向演进。
（三）劳资关系的深化：从形式隶属到实际隶属的新阶段
资本对劳动的支配，在词元经济时代进入了一个更深层的阶段。马克思曾区分资本对劳动的形式隶属与实际隶属：前者仅改变劳动过程的外部组织形式；后者则使劳动的技术条件本身服从于资本的需要，工人失去独立劳动能力而成为机器的附属品。词元经济的兴起，借助算法、智能体和实时数据追踪技术，使资本对劳动的控制从生产结果延伸至劳动过程的每一个微观环节，标志着实际隶属在数字条件下的全面深化。
词元经济使得资本不仅能控制生产的结果，更能通过算法系统实时监控、量化劳动的全过程。在工场手工业时期资本需依赖劳动者对技艺的掌握，而机器大工业则将劳动过程分解为可精确计量的简单操作，剥夺了工人的自主性。词元时代的算法管理，本质上是对这一逻辑的数字化升级。资本通过将工作任务拆解为可计量的词元，并借助数智化技术追踪每一词元的产出效率，实现了对劳动强度的精细化调控。以OpenClaw等自主智能体在企业内部的应用为例，这些系统能够将员工的日常工作流程自动分解为一系列可量化的词元消耗任务，实时生成绩效数据，并在后台进行跨岗位比较。这种做法使劳动者的自主安排空间被进一步压缩，其劳动过程从由自己掌控变为由算法调度，劳动与资本的隶属关系从形式走向实质。
正如福克斯所指出的，数字平台通过将劳动拆解为离散的、按件计酬的任务，使得资本对劳动的控制更加隐蔽而有效。“词元薪资”的出现，进一步揭示了劳资关系变化的内在张力。一方面，词元作为激励手段，将劳动报酬与可量化的词元产出挂钩，似乎有助于提升效率、激发创造性；另一方面，它也可能成为资本转嫁市场风险、模糊雇佣边界的新工具。员工从传统的按月领薪转向按词元计酬，其收入的稳定性便直接取决于词元需求的波动，而资本则通过调整词元单价或任务分配量，将市场不确定性转嫁给劳动者。同时，这种计酬方式模糊了劳动与服务的边界——劳动者究竟是企业的雇员，还是按任务结算的独立承包商？劳动关系的模糊化直接导致社会保障责任的重构，企业得以规避传统雇佣关系下的社保、工伤等法定义务。
词元经济最为深刻的后果，体现在悖论性贫困现象与剩余价值再分配的不平等趋势上。剩余价值源于雇佣工人在必要劳动时间之外提供的剩余劳动。在词元经济中，AI带来的生产率大幅提升，使得单位商品中凝结的活劳动时间显著减少，但剩余价值的绝对量却因总产出扩张而大幅增加。然而，这些新增的剩余价值并未惠及劳动者，而是通过词元计价体系，源源不断地从应用端流向掌握算力基础设施和核心模型的平台巨头。英伟达、微软、亚马逊等公司凭借对算力芯片、云计算平台和基础模型的垄断，成为词元经济中的“算力租”攫取者。黄仁勋所谓“算力即收入”的论断，正是资本逻辑的直白表达：在国家层面，算力存量被等同于经济产出；在企业层面，词元生产能力被直接转化为财务收入。其结果是导致悖论性贫困，劳动收入在国民收入中的份额持续下降，经济增长的果实日益集中于资本所有者手中。资本积累的一般规律在词元这一新型价值符号的包装下以更加隐蔽的方式展开。
三、词元经济对市场逻辑的再塑
词元经济在生产领域引发深刻变革，劳动形态转变、“总体工人”扩展、劳资关系深化，这些变化必然延伸至流通与交换领域，重塑市场运行的基本逻辑。生产决定流通，但流通也对生产产生反作用。在算力成为核心生产资料、词元成为数智化时代价值计量基本单元的情况下，产业组织形态、市场结构以及价格竞争机制均呈现出与工业经济时代不同的特征。这些变化并非对劳动价值论的否定，而是其在新的生产力条件下的具体展开：竞争仍推动着资本集中，但垄断的形式从横向一体化转向生态化平台控制；价格仍受价值规律的调节，但平台凭借对词元计价体系的垄断获得了前所未有的定价权。以下从产业组织形态的变革、市场结构的重塑以及价格与竞争机制的调整三个层面，分析词元经济对市场逻辑的再塑过程。
（一）产业组织形态的变革：从“链式”结构到生态化平台
产业组织形态的变革，是词元经济作用于市场层面的显著特征。在传统工业经济时代，产业组织以“链式”分工为主导：上游提供原材料，中游进行加工制造，下游负责销售服务，各环节相对独立，企业间的交易主要通过市场价格机制完成。这种“链式”结构的分工逻辑，根植于马克思所分析的工场手工业内部分工与社会内部分工的区分，即前者以资本对劳动的直接支配为前提，后者则以独立商品生产者之间的交换为媒介。进入词元经济时代，产业组织形态发生了根本性转变：以词元为核心价值单元的产业生态，逐渐取代了传统的线性价值链，形成了从芯片设计、算力基础设施、模型开发、平台运营到应用服务的全链条闭环。这种生态化平台的竞争优势，不再来自单一环节的技术领先或成本优势，而是来自对“词元生产—词元分发—词元结算—词元应用”全流程的系统掌控。
词元经济催生高度集成的产业生态，其内在动因在于词元作为价值载体的特殊性。马克思在分析商品流通时指出，“商品交换是在共同体的尽头，在它们与别的共同体或其成员接触的地方开始的”。在词元经济中，词元的交换打破了传统商品交换的时空边界，一个词元可以在毫秒级的时间内从服务器端传输至全球任意终端，其价值实现高度依赖于整个系统的协同效率。这意味着，任何单一环节的效率短板，都会直接影响词元价值的完整实现。因此，掌握核心技术的企业倾向于将产业链上下游的关键环节内部化，以消除市场交易中的协调成本和信息不对称。例如，英伟达构建的“芯片—服务器—网络—软件”全栈平台充分体现了该目的：通过自研GPU芯片、高速互联网络、AI软件生态，英伟达实现了从算力生产到词元输出的垂直整合，使竞争对手难以在单一维度实现突破。阿里巴巴成立词元事业群，同样体现了从底层算力到上层应用的全链条布局意图。这种生态化整合，本质上是对资本集中理论的又一次证明：资本为了获取超额剩余价值，不断突破生产过程的界限，将越来越多的环节纳入自身支配范围。
产业组织形态从“链式”结构向生态化平台的转变，使企业竞争的性质发生了质的变化。在“链式”分工时代，竞争主要发生在同一环节的不同企业之间，如芯片厂商与芯片厂商竞争、云服务商与云服务商竞争。而在生态化平台时代，竞争演变为生态与生态之间的全面对抗。不同生态之间的竞争不仅体现在产品性能和价格上，更体现在开发者社区规模、应用丰富程度、用户锁定效应等综合维度上。生态化平台凭借对全链条的掌控，能够对同质的词元服务实施差异化定价、对开发者实施分层激励、对终端用户实施精准锁定，从而在多个维度同时挤压中小竞争者的生存空间。生态竞争的胜出者往往不是某一技术指标最优的企业，而是能够构建最完整、最封闭、最具黏性生态体系的企业。
与此同时，一种与生态化平台形成对照的新型协作形态正在萌发，这就是基于词元的智能体间的协作。马克思在论述协作时指出，“许多人在同一生产过程中，或在不同的但互相联系的生产过程中，有计划地一起协同劳动，这种劳动形式叫做协作”。在词元经济中，智能体作为具有一定自主决策能力的软件实体，可以基于词元计价体系进行自主交易和服务调用。一个擅长数据分析的智能体，可以将结果传递给擅长可视化的智能体；一个专注于信息检索的智能体，可以调用另一个专注于内容生成的智能体完成复杂任务。这种A2A（Agent to Agent）协作，在形式上表现为去中心化的分布式智能网络，不依赖于单一公司的边界和组织层级。从理论上说，这种协作形态可能催生出马克思所设想的联合劳动的某种数字版本：不同来源、不同所有者、不同功能的智能体，基于统一的词元计价标准和通信协议，自愿组合为完成任务所需要的临时协作体，任务完成后自动解散。这种“数字合作社”式的生产组织，在一定程度上突破了传统资本雇佣劳动的单一边界，为生产资料的社会化使用提供了新的技术可能性。然而，必须清醒地认识到，在资本主导的条件下，这种协作形态并不会自动消解资本的支配地位。谁拥有这些智能体、谁设定其调用规则、谁占有其产出价值，即智能体背后的所有权，仍然是决定性的问题。只要智能体的生产资料（算力、模型、数据等）仍掌握在少数平台巨头手中，A2A协作就不过是在资本划定的轨道内运行的技术优化，而非对资本逻辑的根本超越。
（二）市场结构的重塑：从竞争到垄断加剧
产业组织形态向生态化平台的转变，在内在逻辑上推动着市场结构从竞争走向垄断。马克思曾系统揭示了资本积累与资本集中的辩证关系：竞争产生积累，积累又反过来试图消灭竞争。在词元经济中，这一规律以更为激进的方式展开——少数掌握核心算力技术和生态平台的企业，正在形成前所未有的市场支配地位。
“词元工厂”的规模经济与自然垄断趋势，是理解词元经济市场结构的基础。马克思在分析机器大工业时指出，“机器是要使商品便宜，是要缩短工人为自己花费的工作日部分，以便延长他无偿地给予资本家的工作日部分”。在词元经济中，词元的生产同样遵循规模报酬递增规律：数据中心规模越大，芯片数量越多，单位词元的平均生产成本就越低。这种成本递减效应源于三个层面的规模经济：一是硬件层面的规模经济，如芯片研发成本固定，产量越大单位摊销越低；二是能源利用层面的规模经济，如大型数据中心的能源利用效率显著优于小型机房；三是算法优化层面的规模经济，如更大规模的用户调用产生更多反馈数据，可用于模型持续优化，形成数据飞轮效应。这三个层面的规模经济叠加，使词元生产呈现出明显的自然垄断特征：由一家或少数几家大型供应商提供全部算力服务，其平均成本低于多家分散供应商竞争的情形。马克思关于“竞争产生生产集中，生产集中导致垄断”的分析，在词元经济中获得了新的证明。
词元经济中垄断趋势的强化，还表现为资本门槛的急剧抬高。马克思指出，“随着资本主义生产方式的发展，在正常条件下经营某种行业所需要的单个资本的最低限量提高了”。在词元经济中，这一最低资本限额以惊人的速度攀升。例如，构建完整的AI软件生态需要数以万计的工程师和长达数年的持续投入。这种高企的资本门槛使绝大多数潜在竞争者被排除在市场之外，只有少数拥有雄厚资本实力或国家战略支持的企业才能够参与竞争。资本门槛与规模效应相互强化：领先者凭借大规模生产摊薄固定成本，从而有能力进行下一轮更大规模的投资；后来者则因市场规模不足而难以跨越盈亏平衡点，陷入“规模不足—成本高昂—市场份额低—无力扩大规模”的恶性循环。这一机制导致词元经济的市场结构呈现高度稳定的寡头垄断格局，颠覆性新进入者的出现变得极为困难。
安迪-比尔定律在数智化时代的作用发挥，进一步巩固了头部企业的优势地位。安迪-比尔定律描述了软件升级不断消耗硬件性能提升的现象：软件厂商推出更复杂的程序，迫使消费者升级硬件；硬件性能提升后，软件厂商又开发出更加消耗资源的新功能。在词元经济中，这一规律以更为激进的方式出现：大语言模型从生成式到推理式再到智能体的演进，每一次升级都伴随词元消耗量的指数级增长；而词元需求的爆炸式增长，又驱动着对更先进算力基础设施的投资需求。这种“应用升级—算力升级—资本投入”的正反馈循环，对市场结构产生了双重影响。一方面，它加速了技术进步和生产力发展；另一方面，它使领先者能够凭借先发优势和资本积累不断拉大与追赶者的差距。在每一轮技术迭代中，只有那些拥有充足资本储备和完整技术栈的企业才能跟上投资节奏，而资金和技术储备不足的企业则被逐步淘汰。少数平台巨头积累了巨额资本和市场权力，而广大中小企业则面临日益上升的进入壁垒和生存压力。
词元经济市场结构的垄断化趋势，还体现在平台对词元计价体系的控制权上。价格机制在古典经济学中被视为市场“看不见的手”，但在垄断条件下，价格成为资本攫取超额利润的工具。词元作为智能服务的计价单位，其定价权正日益集中于少数平台手中。这些平台通过对词元的分层定价、对高频调用者的优惠策略、对关键API的独占访问，实现了对词元价值分配的全方位控制。这种控制不仅是经济权力的体现，更是一种新型的“数字霸权”。平台凭借对词元流通基础设施的垄断，能够在不直接拥有生产资料的情况下，对依赖其服务的广大开发者和企业施加支配性影响。资本不再仅仅通过直接雇佣关系支配劳动者，而是通过控制劳动者赖以生存的计算资源和词元接口，实现对数字劳动的间接支配。
（三）价格与竞争机制的调整：从价值决定到平台定价
词元经济对市场逻辑的再塑，最终落脚于价格与竞争机制的根本性变异。在词元经济的条件下，价值规律的具体表现形式发生了深刻变化：价格虽然最终仍受价值制约，但其直接决定因素日益从生产条件转向流通领域的平台权力。
价值决定价格的规律在词元市场中并未失效，但价格与价值的偏离呈现出新的特征。马克思指出，商品的价值由生产该商品的社会必要劳动时间决定，价格是价值的货币表现。词元作为智能服务的计价单位，其价值仍然源于凝结于算法设计、数据标注、模型训练等环节的活劳动。然而，词元的价格却越来越受到平台垄断力量、市场竞争策略、用户心理预期乃至金融炒作等多重因素的影响。词元市场并非完全竞争市场，而是由少数平台主导的寡头垄断市场。这些平台凭借对算力基础设施和词元计价体系的控制，获得了远超传统企业的定价权力。垄断利润是垄断资本所有权在经济上实现自身的基本形式。在词元经济中，平台正是通过垄断词元这一核心计价单位，在价值分配中攫取了超额份额。
词元市场的价格战，表面上是企业之间的自由竞争，深层则是资本加速集中、消灭竞争的手段。马克思在分析竞争规律时指出，竞争是通过使商品便宜来进行的，资本有机构成的提高使大资本在竞争中占据优势。在词元经济中，这一规律以更加激进的形式呈现。以DeepSeek等开源模型引发的价格调整为例，当新进入者以显著低于市场通行价格的水平提供服务时，现有厂商被迫跟进降价。根据公开数据，DeepSeek模型的定价约为每百万输出词元16元人民币，而同类服务的市场价格则高出数十倍。这种价格调整使词元服务从高利润产品转变为接近成本定价的大宗商品，表面上惠及消费者，深层则是资本利用技术优势抢占市场份额、排挤弱势竞争者的过程。正如马克思所指出的，大资本通过价格战迫使小资本退出市场，从而加速资本的集中。价格战的终点并非完全竞争，而是少数幸存者获得垄断地位后重新掌握定价权，实现垄断利润。平台以让利、补贴为名的价格竞争，最终目标仍是夺取对词元计价体系的控制权。
因此，词元经济中的价格机制变异，本质上是资本逻辑在流通领域的深化表现。价格从价值的货币表现日益转化为平台行使市场权力的工具。这一变化并未否定劳动价值论的基本原理，而是揭示了在垄断资本主义的新阶段，价值规律通过更加复杂的中介形式发挥作用。马克思关于资本积累导致竞争消灭竞争、大资本吞并小资本的论断，在词元经济的价格机制中仍然发挥作用。
四、词元经济的潜在风险与矛盾透视
词元经济在推动生产力发展的同时，也内在地孕育着一系列深层风险与矛盾。马克思揭示了资本主义生产方式的基本矛盾是生产的社会化与生产资料的私人占有之间的矛盾。词元经济作为这一矛盾在数智化时代的新形态，将生态约束、金融投机、社会分化和地缘冲突等风险以更加尖锐的形式呈现出来。
（一）生态与能源的硬约束：算力的物理极限
词元生产的巨大能耗，暴露了资本主导的生产方式无视生态限制、无限扩张的本性。资本在积累中追求最大程度的利润或价值，因此忽视了使用价值，而使用价值的过多生产导致人与自然之间的矛盾。在词元经济中，这一过程表现为算力需求的指数级增长与地球物理极限之间的根本冲突。
词元的生产本质上是能源向算力的转化过程。每一次模型训练、每一次API调用，都伴随电力消耗。随着词元消耗量的爆发式增长，算力相关能耗正以惊人的速度攀升。国际能源署的数据表明，全球数据中心的电力需求将持续快速增长，其中AI算力相关能耗占比将大幅上升。这一趋势的根源在于资本对无限积累的追求：为了维持增长，资本必须不断推动技术创新、扩大算力规模、降低词元成本，而每一次技术进步带来的效率提升，非但没有减少总能耗，反而通过刺激需求引发了更大的能源消耗。这一现象再次证明，在资本主导的生产方式下，技术进步必然与生态破坏相伴随，资本将自然视为可以无偿或低价占有的“免费礼物”，其无限扩张的本性必然与地球有限的承载能力发生冲突。当能源瓶颈日益逼近时，词元生产的物理极限将成为资本积累的现实障碍，而资本只能通过将生态成本转嫁给社会和后代来暂时缓解这一矛盾。
（二）金融化与泡沫风险：词元市场的投机逻辑
词元经济的快速发展为金融投机提供了新的标的物，催生了潜在的泡沫风险。马克思在分析虚拟资本时指出，资本化的收入形成虚假的社会资本，其价格可以脱离实际资本的价值而独立运动。词元及其相关的算力资产，正面临类似的金融化命运。
当词元作为智能服务的计价单位获得广泛认可后，围绕词元的金融衍生品如算力期货、AI基础设施信托基金等便可能大量涌现。这些金融工具虽然在一定程度上服务于实体经济的风险管理，但也为脱离真实价值基础的投机活动提供了空间。一旦资本回报率不及预期，或技术迭代速度放缓，市场情绪逆转，就可能引发资产价格的剧烈震荡。21世纪初的互联网泡沫正是资本对新兴技术过度乐观、脱离基本面定价的产物。词元经济同样面临类似的逻辑：投资者基于对未来算力需求的无限想象，推高相关资产价格，而真实的价值创造能力却受制于技术瓶颈、能源约束和市场饱和等现实因素。马克思关于虚拟资本与实体经济相背离的分析，为理解词元市场的潜在泡沫风险提供了重要的理论视角。当金融资本的自我循环日益脱离产业资本的增值过程，危机便在社会化生产与私人占有的矛盾中积蓄力量。
（三）社会极化与结构性失业：技能鸿沟的加深
词元经济在创造巨大财富的同时，也加剧了社会不平等和结构性失业，对资本主义社会的稳定构成挑战。资本积累过程必然导致相对过剩人口的增加，形成产业后备军。在词元经济中，这一规律表现为技能偏向型技术变革导致的劳动力市场K型极化。
词元经济显著提高了对高技能劳动者的需求，那些能够熟练运用AI工具、具备编程和数据分析能力的人，其劳动生产率大幅提升，工资溢价持续扩大。与此同时，中低技能劳动者面临着被自动化替代的风险，其就业岗位减少、工资增长停滞。这种分化不是暂时的调整，而是资本有机构成提高在数智化时代的必然结果。相对过剩人口在词元经济中有了新的表现：结构性失业不再是周期性的，而是由技术进步引致的、长期存在的现象。技能鸿沟的扩大不仅意味着经济不平等，更可能导致社会阶层的固化。高技能群体的子女更容易获得优质教育和技能传承，而低技能群体则陷入贫困的代际循环。这种社会极化趋势如果得不到有效抑制，可能引发严重的社会矛盾和冲突。词元经济将资本与劳动的对抗性关系以更加隐蔽、更加普遍的方式展开，对资本主义社会的稳定构成深层挑战。
定价机制与价值分配的重构，是理解社会极化的关键环节。词元作为价值的载体和结算单位，使得对“智能”的定价成为可能。价值由社会必要劳动时间决定。在AI时代，这种劳动时间被精确量化为词元，程序员编写代码的每一分钟、数据标注员处理每一条信息的劳动，都通过词元计价体系转化为可量化的价值单元。然而，价值分配并未遵循按劳分配的逻辑。相反，词元经济带来了价值分配的两极分化：一方面是资本收益的集中，如英伟达、微软、亚马逊等掌握算力基础设施和核心模型的企业，凭借对词元计价体系的垄断，攫取了超额剩余价值；另一方面是劳动收益的相对下降，产出增长与劳动收入脱钩，表明经济增长的果实日益集中于资本所有者手中。在词元经济中，资本的回报率远超传统劳动的回报率，收入分配不平等被急剧放大。
（四）主权博弈与全球供应链危机：算力的地缘政治化
词元经济的全球化发展，遭遇了地缘政治分裂的严重挑战。算力已成为主权国家的核心战略资源，围绕算力的争夺正在重塑全球政治经济格局。马克思在分析世界市场时指出，资本按其本性要超越一切空间界限，创造世界市场。然而，资本积累的内在矛盾在全球化条件下必然表现为国家之间的竞争与冲突。
美国对中国实施的芯片出口管制，以及中国推动的国产替代战略，是全球化背景下资本积累内在矛盾在地缘政治层面的爆发。马克思关于资本积累导致资本输出和殖民扩张的分析，在当代转化为技术霸权和供应链控制。掌握先进芯片制造技术和核心知识产权的国家，试图通过出口管制维持其技术领先地位，遏制竞争对手的发展；而被遏制的一方则通过加大自主研发投入、重构供应链来寻求突破。这种重复博弈导致全球AI算力供应链从效率优先转向安全与自主优先，产业链因此出现断裂和重组的趋势。
词元经济的全球治理面临严峻挑战。统一的词元计价标准、开放的算力市场、跨境数据流动规则等，本应是词元经济健康发展的制度基础。然而，在地缘政治对抗的背景下，这些治理议题日益被安全化和政治化。各国纷纷出台主权AI战略，建设自主可控的算力基础设施，限制核心技术和数据跨境流动。这种碎片化趋势不仅提高了词元经济的运行成本，更可能导致全球技术体系的分裂。马克思关于世界市场的分析表明，资本的全球化扩张与民族国家的边界之间存在根本性矛盾。在词元经济时代，这一矛盾以更加尖锐的形式表现出来：资本追求全球范围的利润最大化，而国家则试图通过对算力这一核心生产要素的控制，维护自身的安全与利益。词元经济的未来，将在这一矛盾的张力中展开。
五、词元经济可能的发展指向及应对路径
综上所述，词元经济并未颠覆马克思劳动价值论的科学性，反而使其在更高级的生产力水平上得到证明。活劳动依然是价值的唯一源泉。无论是算法工程师的设计劳动、数据标注员的处理劳动，还是程序员编写代码的抽象劳动，都通过词元计价体系凝结为商品价值。技术进步只是改变了价值创造的具体形式与条件，并未否定价值源于人类抽象劳动这一根本规定。词元经济的核心矛盾仍然是生产力高度社会化与生产资料私人占有之间的对抗性矛盾：算力基础设施的社会化大生产与芯片、模型、平台的私有垄断并存，全球范围的词元协作与价值分配的极度不平等并存。
词元经济的发展将最终指向两种可能的前景。其一，资本凭借对算力基础设施和词元计价体系的垄断，将智能社会引向一个高度不平等、劳动异化加深的阶段，少数平台巨头攫取超额剩余价值，广大劳动者陷入技能鸿沟和结构性失业，生态约束被无限透支，金融泡沫周期性破裂。其二，在技术进步推动生产力高度发达的基础上，社会能够扬弃资本逻辑，使词元真正成为服务于人的解放、实现自由全面发展的工具，生产资料社会化占有，算力作为公共基础设施惠及全体人民，按劳分配与按需分配相结合，数字劳动获得公平回报。
从马克思主义立场出发，应对词元经济的风险需要多方面的制度创新。在基础设施层面，应加强数据与算力公共基础设施建设，将核心算力资源纳入社会共有范畴，打破平台垄断对生产资料的独占。在劳动权益层面，应完善数字劳动保障制度，承认算法设计、数据标注、内容审核等新型劳动的价值贡献，保障数字劳动者的基本权益。在分配层面，应实施更公平的税收与再分配政策，对平台垄断利润征收合理税负，通过转移支付缩小收入差距，缓解因悖论性贫困导致的社会极化。在全球治理层面，应推动人工智能治理的国际合作，建立公平、开放、包容的全球算力治理规则，反对技术封锁与供应链割裂。从根本上看，超越词元经济内在矛盾的最终出路在于超越资本主导的生产关系本身，探索数智化时代的共同生产与共同富裕，使词元从资本增殖的工具转变为服务于人类自由全面发展的尺度。
蔡万焕，经济学博士，清华大学马克思主义学院长聘教授，研究方向：中国特色社会主义政治经济学、数字经济。
基金项目：国家社会科学基金一般项目“马克思主义视域下的数字经济发展趋势和规律研究”（编号：22BKS012）
本文发表于《天府新论》2026年第3期，注释从略。
