清华教授杨斌建议把 AI 核心单位 Token 中文命名为“模元”

3月20日行业观察

在英伟达GTC 2026大会上，CEO黄仁勋超过70次提及同一个概念：Token。它已超越技术术语，成为衡量AI计算与价值的基础标尺。

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但一个核心矛盾在于：这个驱动AI产业的核心单元，在中文语境中仍缺乏公认且准确的命名。

对此，腾讯研究院3月18日刊发了清华大学杨斌教授的观点，提出将AI领域的Token专属译为“模元”，以区别于区块链及其他技术领域的既有译法。

文章分析指出，当前AI领域对Token的几种常见译名均存在明显局限性，无法精准承载其在大模型与智能体架构中的完整含义：

“词元”的“词”字将概念束缚于文本处理，难以覆盖视觉、语音及多模态场景；

“语元”同样受限于语言范畴，未能体现Token作为通用特征单元的本质；

“义节”过分强调语义解析，忽略了Token在向量化与结构运算中的基础角色；

至于“托肯”等音译方案，则缺乏语义支撑，不利于行业沟通与公众认知。

“模元”这一译名的设计逻辑清晰：“模”指向大模型与多模态，明确AI技术范畴；“元”承袭“字节”、“像素”等经典单位命名体系，直接传递其“基础度量单元”属性。

这一命名具备三重核心价值：

一是降低公众认知门槛。“模元”使非技术受众能直观理解AI系统的基本处理单元，助力技术概念普及。

二是支撑产业话语体系。诸如“模元效率”、“模元成本”、“模元预算”等衍生术语，能够精准对应模型推理、资源分配与经济核算，为AI商业化提供清晰的语言基础设施。

三是保持技术前瞻性。命名本身避免了与特定模态或场景绑定，为智能体演进、物理模拟等未来方向预留了语义空间。

命名的本质是构建共识。在“词元”、“语元”、“模元”等选项中，你认为哪一个更能精准承载Token在AI时代的技术内涵与产业角色？