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 日消息，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。

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对于 AI 核心单位 Token，你更倾向于哪种中文译名？ 最多可选1项 （投票后查看结果）【调查】 投票人数：223人 模元1、模元33.63%( 75票 ) 词元2、词元30.94%( 69票 ) 语元3、语元1.79%( 4票 ) 托肯、屯4、托肯、屯8.97%( 20票 ) 义节5、义节5.38%( 12票 ) 其他想法（评论区见）6、其他想法（评论区见）19.29%( 43票 ) 提交