在人工智能技术经历从底层大模型向应用端全面爆发的演进过程中，一个核心概念的战略地位正在被市场重新认知——“Token”。今年3月，国家数据局正式为其赋予了明确的中文定义——“词元”。词元是AI模型处理信息的最小计量单位，无论是用户的自然语言提问、长文本输入，还是AI生成的代码与多模态内容，最终都必须被拆解为词元来完成底层运算。本期课堂我们将梳理与词元算力底座密切相关的ETF对标指数。
当前，全球及中国市场的词元消耗正经历指数级爆发。从数据看，中国日均词元调用量从2024年初的1000亿飙升至今年年3月的140万亿，两年增长超千倍。头部企业大模型同期增长达1000倍。全球视角下，2026年3月中旬中国大模型周调用量达7.359万亿Tokens，环比增56.91%，已阶段性超越美国。词元用量增长源于任务复杂度的非线性提升：长上下文、多模态技术普及，使单任务消耗倍增；AI智能体的应用更重塑消耗模型，一个自动化任务需经十多环节逻辑推理，预期其词元消耗将呈数十倍的指数级增长。词元作为“算力货币”，其爆发直接倒逼算力基础设施全面升级，驱动半导体、光通信及数据中心需求。以Token计费的新商业逻辑正加速兑现，上游产业链迎来高增长。
面对词元消耗激增带来的庞大产业红利，普通投资者直接参与个股投资面临着极高的专业门槛与技术迭代风险。AI产业链细分领域众多，技术路线演进极快，单一企业的兴衰往往难以预测。在此背景下，ETF成为了把握产业Beta的有力工具。词元的生成、处理与存储高度依赖于半导体硬件与云端数据中心。因此，半导体类指数与大数据云计算类指数构成了承接词元爆发红利的两大核心对标资产。
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半导体类指数：
词元运算的"物理引擎"与"硬核底座"
半导体是所有词元生成与处理的物理载体。无论是云端训练所需的超大算力GPU集群，还是边缘侧推理所需的NPU/ASIC芯片，均属于半导体产业链的核心范畴。当前A股市场中，跟踪半导体产业的ETF数量众多，规模庞大，是科技类ETF中占据绝对主导地位的板块。核心对标指数主要包括：中证全指半导体指数、国证芯片指数、科创芯片指数等。
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大数据云计算类指数：
词元流转的"神经中枢"与"数据蓄水池"
如果说半导体提供了计算的肌肉，那么大数据与云计算则构成了词元流转的神经网络与记忆中枢。云计算通过分布式架构为大模型提供弹性的算力调度服务；而大数据则是训练大模型的“燃料”，涵盖了数据的采集、存储、加工、流通、分析及应用等完整生命周期。核心对标指数主要包括：中证云计算与大数据主题指数、中证云计算与大数据主题50指数、中证数据指数等。
词元作为智能时代的通用等价物，其消耗量的万亿级爆发正在深刻重塑全球科技产业的价值分配格局。通过深入理解半导体与大数据云计算指数的底层逻辑差异，并借助低成本、高透明度的ETF工具基于自身风险偏好前提下进行科学的组合配置，有助于投资者在AI产业浪潮中，把握住属于时代的红利。
数据来源：Wind，财联社
