事件与实践
随着人工智能产业的爆发式增长，作为大模型「燃料」的数据产业迎来历史性升级机遇，贵阳市正式提出打造「词元之城」（Token City）的战略构想——围绕大模型训练与推理所需的数据标注、语料清洗、词元（Token）加工、算力配套等环节，构建完整的数据要素产业集群。这一命名颇具想象力：词元是大模型处理文本的基本单位，「词元之城」意味着贵阳要做的不是传统的数据中心，而是AI时代数据加工与价值化的产业高地。
支撑这一战略的行业背景同样引人注目：据最新统计，中国AI大模型API调用量已连续十七周领跑全球，其中DeepSeek-V4-Flash正式版连续三周位居全球调用量第一。调用量的爆发意味着推理侧算力、语料供给、数据合规加工的需求同步放大——每一次API调用背后都是对海量词元的实时处理。贵阳曾凭借气候、能源与政策优势建成国家级大数据综合试验区，如今则试图借AI浪潮完成从「存储数据」到「加工数据」「生产智能」的产业能级跃迁。这一案例为我们观察区域AI产业政策与产业集群演化提供了鲜活样本。
分析
一、AI数据产业集聚效应：马歇尔外部性的当代演绎
阿尔弗雷德·马歇尔在一个多世纪前提出的产业集聚三重外部性——劳动力池共享、中间投入品专业化、知识溢出——在「词元之城」的规划中得到完整演绎。劳动力池维度：数据标注正从低端人力密集向「专家级标注」升级，医疗语料需要医生参与标注、法律语料需要律师参与标注，集群一旦形成，专业化人才供需匹配效率大幅提升；中间品维度：语料清洗、合成数据生成、数据合规审计等环节相互衔接，形成纵向分工的数据加工价值链；知识溢出维度：数据工程师、算法工程师与行业专家的地理临近，加速了「数据—模型—场景」之间隐性知识的流动。后续的新经济地理学（克鲁格曼）进一步指出，当规模报酬递增与运输成本（数据运输成本趋近于零但合规成本高昂）相互作用时，产业的空间集聚具有自我强化的特征——先发地区会形成「中心—外围」结构中的中心地位。
更值得注意的是，词元加工产业具有「规模敏感」特性：大模型对数据质量的要求呈指数上升，高质量语料的筛选、去重、毒性过滤需要庞大的工程化基础设施，单一企业难以自建，产业集群提供的共享基础设施（语料库、评测基准、合规通道）恰好填补这一空缺。这正是迈克尔·波特「钻石模型」中「相关与支持性产业」要素的体现——贵阳若能将既有的数据中心资产、绿电优势与新培育的数据加工能力结合，将形成难以复制的集群竞争力。
二、区域AI产业政策：后发地区的赛道选择逻辑
贵阳市的战略选择体现了区域经济中「比较优势动态化」的政策智慧。传统比较优势理论关注既有要素禀赋，而演化经济学（以佩蕾丝的技术—经济范式理论为代表）则强调：每次通用技术革命初期，产业格局尚未锁定，后发地区存在「机会窗口」。AI产业目前正处范式导入期向扩展期过渡阶段，数据加工环节的产业标准、区域分工尚未固化，贵阳此时入局，是在范式锁定之前抢占有利生态位。
从政策工具组合看，「词元之城」的打法也较为立体：基础设施端依托数据中心与算力枢纽，要素端推动数据交易所建设（贵阳大数据交易所是全国首家）、畅通数据要素流通，人才端配套职业培训与引进政策。这与产业发展理论中「政府与市场互补」的观点一致——在产业幼稚期，政府提供公共品（基础设施、制度通道）以降低先行企业的进入成本；集群成熟后则应退出微观干预。政策的关键风险在于「为聚而聚」：若缺乏真实的市场需求牵引（如大模型企业的实际采购订单），集群可能沦为产能空转的「政策盆景」。中国AI大模型调用量连续十七周全球领跑这一真实需求的持续验证，是贵阳战略区别于以往诸多「造城运动」的根本支撑。
三、产业集群理论：从地理集群到数据要素的集群化组织
波特将产业集群定义为「在地理上集中、在产业上相互关联的企业与机构的集合」。「词元之城」的独特之处在于它尝试将「数据」这一新型生产要素进行集群化组织。按照要素理论的演进逻辑，土地、劳动、资本之后，数据被中国官方确立为第五大生产要素，而要素的规模化、市场化配置历来是产业革命的先导——正如资本市场的出现成就了铁路时代，数据交易与加工基础设施的完善或将成就智能时代。
从交易成本视角看，数据要素的交易面临权属模糊、质量不可验证、合规风险三大摩擦，产业集群恰好提供了降低这些摩擦的制度装置：集群内的声誉机制约束数据造假，长期合约与关系型治理替代一次性市场交易，地方监管沙盒为合规创新提供试验空间。这印证了制度经济学「治理结构匹配交易属性」的基本命题——数据这种高专用性、高不确定性的交易品，更适合在集群的关系型网络中配置。此外，产业集群理论还提示了集群升级的路径：从成本导向（低价标注）到质量导向（专家标注）再到创新导向（合成数据、数据飞轮设计），贵阳能否完成这三级跳，取决于本地能否沉淀出数据工程化的方法论与人才存量，而非仅仅依赖要素成本优势。
启示
第一，区域竞争的本质是生态位竞争。后发地区不必在所有环节与领先者正面交锋，而应在产业价值链中寻找尚未被锁定、且与自身禀赋匹配的环节深耕——「词元之城」的战略内核即在于此。第二，产业集群是新型生产要素的组织形式。当数据成为核心要素时，「集聚」的对象从工厂与仓库扩展为语料、算力与专家知识，区域规划者需要重新定义园区的内涵。第三，真实需求是产业政策的压舱石。政府可以催化集群形成，但集群的可持续性最终取决于市场端的订单流；政策设计应始终以「可被市场验证的需求」为锚。第四，抓住范式导入期的机会窗口：技术革命早期格局未定，此时切入的边际收益远高于成熟期的追赶，这要求决策者具备识别技术—经济范式拐点的前瞻能力。
思考
- 数据标注行业面临大模型「自我进化」（合成数据、自我标注）的技术替代风险，以人工标注为起点的产业集群应如何设计升级路径以避免「建成即过时」？
- 当各地纷纷出台AI产业政策、竞相建设算力与数据集群时，如何评估政策竞争导致的重复建设与产能过剩风险？区域间的差异化分工机制能否形成？
- 「词元之城」这类城市品牌战略，对吸引人才、企业与资本的边际贡献究竟有多大？品牌叙事与产业实绩之间应如何相互强化？
关键词：词元之城、数据产业、产业集群、区域产业政策、数据要素
来源：贵阳日报、中国信通院、财新网 | 整理：经管讲堂
原文链接：https://www.rcbom.com/aibps/5921.html
