Token从哪儿来？|token|上下文|向量|新论文|语法

来源：市场资讯

（来源：京能集团）

随着这些AI工具

在我们日常生活中的日益普及

“Token”这一专业术语

逐渐成为大众口中的常用词汇

在中国发展高层论坛2026年年会上，国家数据局将“Token”的中文译法明确为“词元”。至此，这个原本略显陌生的技术概念，拥有了更统一的中文表达，也进一步走进了公众视野。

什么是Token？

Token是大语言模型处理自然语言的最小基本单元，是人类语言与AI能读懂的数字信号之间的核心翻译中介。

我们都知道，AI是由无数算力芯片支撑的数学模型，它不认识人类的文字、词汇和句子，只能处理数值化的向量数据。而Token就是把人类的自然语言，转换成AI可识别内容的第一道、也是最关键的一道桥梁。

很多人以为Token=汉字/单词，这其实是一个典型的认知误区。

Token是介于字符和单词之间的单位，它的拆分逻辑遵循语义完整和处理高效的核心原则。在英文语境中，常见单词通常占1个Token；在中文语境中，1个Token可以是一个单字，也可以是一个常用词语。除此之外，标点符号、空格等也算1个Token。

Token是怎么生成的？

Token的产生，离不开大模型的“专属工具”——分词器。它就像一个“精准切片机”，负责把人类语言转换成AI能识别的Token。

为了更直观地理解这一转化过程，小编以“京能集团”及其英文“Beijing Energy Group”为案例，深入拆解分词器是如何通过以下步骤，将抽象的文字转化为底层算力可识别的数字序列：

扫描与边界识别

分词器扫描文本，寻找切分边界。中文无空格，依靠混合或子词算法扫描可能的组合；英文有空格，直接基于空格进行初步拆分。

语义与效率切分

分词器兼顾语义与效率：中文按高频组合将“京能”和“集团”切为2个Token；英文按完整单词将“Beijing”“Energy”“Group”切为3个Token。

编码与数字映射

分词器将Token转为数字ID供AI模型处理：

中文[京能]→8573

[集团]→210

英文[Beijing]→12450

[Energy]→6732

[Group]→1890

通过这一流程，分词器将复杂的自然语言精准转化为Token ID。

Token是如何被模型“理解”的？

然而，到这里还没有结束。

Token ID本质上只是离散的数字编号。大模型要真正“读懂”它们并生成回复，依靠的是GPU（图形处理器）中海量的矩阵运算，整个过程分为四个关键阶段：

一

给数字“贴标签”

——词嵌入+位置编码

拿到Token ID后，第一步操作就是“查字典”。GPU会拿着数字编码去AI的“概念词典”里，兑换成一组含义丰富的“特征密码”（技术上叫作“高维向量”）。这一步，相当于让孤立的数字，有了“字的基本含义”。

紧接着，GPU还会给每个向量“叠加位置编码”，让AI知道哪个词在前、哪个词在后，读懂句子的顺序逻辑。

二

打通上下文

——自注意力机制

这是AI能“理解语境”的核心一步，也是最神奇的地方。

当我们读句子时，会自动联系上下文——比如看到“他”，会知道指的是前一句提到的人；看到“这个”，会知道指的是上一句说的东西。AI也是一样，靠“自注意力机制”来实现。

GPU会用一个“权重矩阵”（相当于AI的“联想大脑”），计算每个Token和其他所有Token的“关联度”。计算完成后，每个Token的向量都会“吸收”整个句子的上下文信息——到这一步，AI就真正“读懂”了这句话的语境。

三

提炼关键信息

——前馈神经网络

经过上下文融合后，每个Token的向量已经有了“语境意义”，但还不够精准——比如句子里的语法、逻辑、隐含含义，还需要进一步提炼。

这时候，向量会进入“前馈神经网络”（相当于AI的“提炼器”），GPU会通过一系列数学运算，在更高的维度上，把向量里的复杂特征抽出来——这一步，就是让AI读懂句子的语法和深层逻辑。

四

反向输出

——把向量变回文字

经过上述三个步骤的加工，AI手里的向量，已经包含了“文字含义、语序、上下文、语法逻辑”等所有信息。最后一步，就是把这串抽象的数学向量，再“翻译”回我们能看懂的文字。

GPU会把优化后的向量，映射回AI的“词表”（相当于AI的“汉字库”），通过概率计算，筛选出最贴合语境的词汇单元，再把这些词汇单元，反向转换成Token，最终变成我们看到的回复。

在日常使用场景中，AI输出内容越长、交互响应越流畅、用户体验越好，需要生成的Token数量就越多，算力消耗也越大。

每一枚Token的产出，都需要数十亿次底层运算，而庞大的算力负载，必须依靠稳定、强劲的电力底座才能持续承载。

在北京

由海淀区政府和京能集团联合打造、京能数产承建运营的北京人工智能公共算力中心，正在通过生态网络整合绿色算力，构建起国内超大规模跨域协同的智能算力网络。

依托该中心开展的《北京市海淀区算力中心高比例新能源供电与电算协同项目》，更是跻身国家级试点行列，成为国家能源局新型电力系统建设能力提升第一批试点项目，既是该批试点中全国“算电协同”方向仅有的两个入选项目之一，也是北京市该批次唯一入选项目。

该项目将算力中心建在电厂内，聚焦电算协同创新，联动多方力量，打造“电—冷—热”多能源协同体系。项目充分利用电厂余热制冷，有效提升能源综合利用水平，降低了算力中心的PUE（电源使用效率）。目前，该项目通过高比例绿电支撑，能够对外提供稳定的Token服务，让每一个Token的生成都高效、低碳，让每一次的AI体验都更加流畅。