經管之見/企業如何把握詞元經濟機遇？\李 勤

人工智能（AI）時代，詞元（Token）是大語言模型處理資訊的基本單位。在此語境下，詞元經濟是指智能時代以詞元計價的經濟運行模式，詞元扮演「通用計價標尺＋價值流通載體」角色，具有語義計量與計算量對應雙重功能。簡單來說，詞元經濟是以數字通證為核心，重新設計價值創造、分配與流通方式的新型經濟模式。本文為淺析詞元經濟的構成及作用。

何謂詞元？詞元是AI處理資料的最小單位。AI模型只能看懂數字，因此用戶輸入的文字和資料，會透過分詞器切成片斷，每一段就是一個詞元，再轉為數字，輸入同樣的意思。根據OpenAI的網頁，用戶輸入詢問AI的文字、上傳的圖片，都會換算為詞元計算使用量。

不只如此，包含這些資料儲存在AI的「記憶」中，或進行推理、存取這些資料，到最後回傳給用戶的答案，全部要按照使用的詞元數量計費。以此視之，它不止是AI時代服務的計價單位，更是經濟運作的新石油。

對企業而言，把握詞元經濟機遇的關鍵在於三個步驟：

第一步：要有投資回報率思維。面對模型或算力漲價的壓力，Google Cloud亞太區總經理Konduri建議，企業要有投資回報率思維。首先，要選擇有合理投資報酬率的項目，進行AI改造；其次，視需求組合不同AI模型，把錢花在刀刃上。

怎樣找到有AI投資回報率的項目，宜遵循三個「要」：1）要找到AI能解決，有可行性的問題；2）要找到解決這個問題的合適資料，打造適合組織的流程；3）要找到能夠擴大規模，提供資料可視性，讓整個公司獲益之項目。

第二步：流程逆分工。隨着AI代理愈來愈普及，詞元經濟第二步，是企業組織改造。台灣大哥大集團總經理林之晨與資訊長蔡祈岩的新書《逆分工： AI時代的生產力革命》，揭示了未來企業組織變化情況。一年半前，林之晨在集團引入「超人計劃」，目標3年內，八成員工至少掌握一項AI工具，目前已平均替員工省下了4小時。重複的工作減少了，反而能做更有意義的事項。

以往構建一個網站，僅是工程師就分成數據層、應用層專業，至少要過七、八手。現在，設計師和AI協作就能做出草稿，接着和工程師對接。流程壓縮後，來回溝通的時間變短。這種去中間化、反流水式的做法，稱為「逆分工」。這樣的組織形態，就能把人從低增值的工作解放出來，把時間投入增值更高的工作。

第三步：職務搭配AI大腦。筆者看到，未來資訊控制將由AI負責，新架構的核心是數據，而搭建模型的是AI大腦。在組織內，最多人將成為獨立貢獻者（如設計師、工程師、銷售人員等），藉由調取企業大腦，代理人輔助、倍大產出；次多是直接負責人，這群人的關鍵是理解企業目標，並直接面對客戶需求，調度團隊所擁有資源，達成任務。

在香港，建築設計諮詢與行為分析機構Behave為屋宇署研發的3D空間環境分析工具，將原本需時數周甚至數月的城市通風模擬程序自動化，建築師一天內即可完成多次模擬，並即時調整設計方案、大幅提升規劃效率，並奪得「日內瓦國際發明展」金獎。這是詞元經濟的範例。

金融相關產品上市

近期廣東首個關鍵詞經濟特款金融產品「Token貸款」上市。中國銀行、中信銀行和廣州銀行各自推出了最新產品，將Token消費納入信貸審批基礎。在個人服務方面，銀行其實長期以來一直在競爭「Token贈送」。分析師指出，從企業信貸到零售客戶獲取，銀行業正試圖搶佔AI產業中新興的客戶群。

與傳統信用不同，「Token貸款」包含Token消費、Token佣金結算額及其他因素作為信用核准的依據。中國銀行廣州分行開發專為中小企業打造的融資產品──計算能力Token貸款。配額根據合約／字數使用限額決定，主要提供信用、應收賬款質押和訂單融資等擔保方式，並可結合擔保與抵押貸款以進一步擴大限額。新公司亦可申請訂單融資，前提是原營運企業提供持續營運或擔保文件。

筆者認為，當個人、企業大量運用AI代理，詞元賬單便是結果。從挑選算力與模型、組織改造到硬體投資，拉高詞元效應為一門艱深的現代管理學，可供學術界進一步探討。

（作者為理大工商管理博士、資深金融家）