清华教授杨斌提议将 AI 核心单位 Token 命名为模元

Token 作为定义 AI 时代的核心度量单位，在英伟达 GTC 2026 大会上，英伟达 CEO 黄仁勋提到了超过 70 次 Token。

然而，Token 这一 AI 时代的热词目前还没有一个统一的中文名称。

对此，腾讯研究院 3 月 18 日发表了一篇清华大学可持续社会价值研究院院长杨斌的文章，杨斌提议将 Token 的 AI 领域专属中文命名为“模元”，用以区别于区块链、网络安全等其他场景中的 Token 译名。

杨斌表示，AI 大模型领域的 Token 也曾有过多种中文译名，但推敲下来，发现都无法匹配 AI 大模型、智能体时代的核心内涵，难以打破大众的认知壁垒。比如：

• “词元”被“词”字锁死在文本场景，无法适配多模态、物理 AI 的应用形态；

• “语元”囿于语言范畴，窄化了 token 作为模型通用处理单元的本质；

• “义节”过度聚焦语义，忽略了 token 纯特征、结构化处理的属性；

• “托肯”“屯”等单纯音译，徒有其音、缺乏实义，普遍接受度低，还会加重非专业人群的理解负担。

杨斌称，他斟酌再三提出的“模元”这个译法，是专为 AI 时代量身定制的意译。“模”直指大模型、多模态，锚定 AI 场景的核心属性；“元”代表最小基本单元，承续“字节”这类中文经典度量单位的命名逻辑。

杨斌表示，这一译法具备三大不可替代的优势：

• 一是对大众友好，对中文世界的非专业受众而言，“模元”没有英文 Token 的距离感，无需专业背景就能感知这是 AI 世界的基础计量单位；

• 二是对产业实用，对产业界而言，“模元消耗量”“模元效率”“模元成本”“模元预算”等概念，能直接对应 AI 产业核心指标，让“模元工厂经济学”走出专业圈层，被更多人理解；

• 三是对未来兼容，对未来发展而言，模元不局限于当下的文本推理，更适配智能体、多模态融合、物理世界 AI 等全场景，具备穿越技术周期的延展性。

IT人网小伙伴觉得哪个 Token 中文译名更好呢？