国家数据局发布的《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年全国年度数据生产总量达52.26泽字节（ZB）；词元调用量约21100万亿，呈指数级增长。

今年以来，词元逐渐成为新的产业观察指标。不同业务场景“各取所需”：对研发型企业来说，代码生成和产品开发早已离不开AI，词元就成了衡量员工“AI熟练度”的一把尺子；平台型企业更关注AI对运营效率的提升，因此倾向于将词元用量纳入流程管理。

然而，当词元由外部观测指标进入企业内部评价体系时，新的问题也随之浮现。

熟练掌握AI职场考核新维度

目前许多科技企业，AI使用能力已从“加分项”逐渐转变为岗位“基础能力”。企业对员工使用AI的关注重点也在发生迁移：从最初的“是否使用”，转向对“使用强度与效率”的精细化要求，乃至直接考核词元的消耗量。

一些企业尝试将“AI能力”转化为实打实的KPI。例如，昆仑万维集团宣布对技术部门AI编程工具的应用能力以及相应的代码交付量进行正式考核；58同城强化AI在业务流程中的渗透，“不计成本”鼓励员工使用AI、投入词元。一些大型企业的管理实践中，也开始将词元使用情况纳入部门考核，用于评估组织整体数字化能力。

这种考核逻辑将“熟练掌握AI”变成了现代职场人的“新门槛”。职场评估的维度从单纯的“产出导向”转变为“过程与工具导向”，也折射出企业在AI时代以精细化管理重塑效率的战略意图。

词元消耗成绩效指标难与劳动报酬成果对应

昆仑万维集团每月为研发人员提供约700元的词元采购额度，仅此一项年投入就超过1200万元；58同城日均词元消耗接近2000亿，企业负责人明确提出“词元用得越多越好”；腾讯向员工发放了年度价值约22万元的词元套餐……近半年来，此类新闻层出不穷。然而，当“用量”与“KPI”挂钩，词元的性质便悄然发生了变化—它不再仅仅是企业配发的办公资源，更成了员工需要“精打细算”的个人绩效指标。

问题在于，词元用量对于不同主体的意义不同：对企业而言，它对应的是算力成本与研发投入；对员工而言，它既是辅助工作的资源，又不知不觉背负了绩效考量的功能。这种认知上的错位，逐渐催生了一种隐性的失衡—词元无形中承担起了“补充激励”的功能，但由于缺乏统一的定价标准和透明的换算机制，这种激励边界模糊、价值感不强，员工很难将词元用量与自身劳动回报建立起清晰、稳定的对应关系，感受不到相应的红利。

频繁调用AI工具不要只为了“刷量”

AI调用量、人均词元消耗等指标，对于衡量企业数智化水平具有一定参考价值。但如果简单地将“用得多”等同于“效率高”、把词元消耗直接当作生产力提升的证明，就可能落入新的形式主义陷阱。

更值得警惕的是，这种指标化倾向会通过绩效考核体系，将压力向员工层层传导。当员工觉得“词元用量不足可能影响业务评价”时，出于自我保护，可能会走向“为用而用”，比如频繁调用AI工具来“刷量”。这样一来，报表上的数字固然好看，实际情况却可能适得其反：为维持表面繁荣的用量，挤占的恰恰是员工深度思考和创新突破的空间。当“用AI”变成了“做给上面看的表演”，团队内部的信任基础也会在无形中被侵蚀。

企业将词元用量纳入考核体系，本质上是试图用一套可衡量的指标，应对AI技术带来的不确定性、获得管理上的可控性。但如果企业一边享受着AI提效带来的好处，另一边却把员工学AI、用AI过程中付出的时间精力，通过考核悄悄转嫁到员工自己身上，“只算账，不补偿”，这样的管理反而可能为劳动关系埋下新的矛盾。

技术飞速迭代，企业依然要保持清醒：无论词元调用量增长多快，企业真正的生命力依然在于人的创造力，而不是冰冷的算法指标。

来源：《人民数据智库报告》8月上

编辑：许多、韩佳琪（实习）

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