Token计价，正成为大模型商业化绕不开的关键议题。在2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，这一看似技术化的概念，实则牵动着整个产业的定价逻辑与商业模式走向。

7月19日，中国工程院外籍院士、香港科技大学首席副校长郭毅可接受采访时，一针见血地指出：当前许多讨论都存在概念混淆，而“把问题讲清楚”才是讨论的前提。他从人工智能第一性原理出发，重新定义了Token的本质，并深入剖析了具身智能、世界模型与物理AI之间的内在逻辑。同时，他也为身处AI加速变革时代的年轻人，提供了一些应对焦虑的思考与建议。

中国工程院外籍院士、香港科技大学首席副校长郭毅可。（资料图）

Token的本质：GPU计算量的度量单位

郭毅可认为，将Token翻译为“词元”并不准确，他更倾向于“算元”这一表述。在他看来，Token应是GPU整体计算量的衡量单位，而不仅仅是文本层面的“词元”。

他回溯了Token概念的演变历程：Token原本是自然语言处理中的基本文本处理单位——文本经过标记化或切分后，被转换为模型能处理的一系列Token，一个Token可能是一个字符、一个完整单词，甚至是单词的一部分或标点符号。但在当前大模型服务与商业计价的语境下，Token的含义已发生根本性转变——它变成了衡量计算量的核心单位。

郭毅可打了个通俗的比方：“你问‘天气是什么’，大模型很快就会回答；但问‘秦始皇出生在哪一年哪一月’，它需要走很长的内部计算流程。”他认为，当一个Token进入模型后，会触发从嵌入层到输出层的整套复杂计算流水线，因此称其为“算元”更为合理。

在他看来，用Token来计价，是模型厂商一个“很巧妙的设计”——它将响应速度、模型优化程度、硬件性能等多重因素全部整合进一个统一的度量单位中。“Token响应快，就定价高一些；慢就便宜一些。你不能仅看吞吐量，那无法反映问题的复杂度。”

具身智能：智能闭环的自然延伸

在厘清Token概念之后，郭毅可将话题转向了同样火热的具身智能、世界模型和“物理AI”。

按照他提出的“人工智能第一性原理”框架，智能体在感知世界并产生预测后，当预测与现实出现误差时，存在两条根本不同的消除路径：一条是向内调整，改变自身认知模型，以更好地解释信号，目标是提升“准确性”；另一条是向外行动，改变外部世界，让新的感官输入更接近模型的预测，目标是让现实“配合”模型。

具身智能正是第二条路径的集中体现——即“主动推理”在物理世界中的自然延伸和物理实现形式。在这一框架下，行动并非智能系统之外附加的输出模块，而是推理链条的内在环节，也是消除预测误差的手段；误差不仅构成学习信号，也为后续行为提供导航。

郭毅可强调，实现具身智能需要具备两个核心议题：一是“世界模型”，用于预测智能体采取某一行动后客观世界的下一状态；二是“行为模型”，用于生成和调整具体动作指令。

他用一个生动的比喻串联起三者之间的关系：“踢足球是最好的例子。你这一脚出去，球能不能进网？这就需要足球的世界模型。不然你怎么判断这脚对不对？”

在此基础上，他进一步厘清了几个易混淆概念之间的层次关系：具身智能是一个领域，世界模型是其中的认知技术，物理AI则是智能体在物理环境中工作的统称。“现在最大的问题是，我们把工具、技术、领域混在一起，搞不清楚哪个是哪个的子集。”至于机器人，他在论坛演讲中给出了更明确的定位：“Agent也好，机器人也好，从这个定义上来讲，它不过是一个硬件的载体，就是物理世界的一个新媒体。”机器人本身并非智能，而是承载智能体的物理外壳，是为智能体提供感知和行动能力的交互媒介。

尊重内心选择，积极拥抱不确定性

作为香港科技大学推进“AI for Science”落地的核心人物，郭毅可也谈到了当前港科大如何用AI重塑科研范式。今年3月，他曾在港科大上海中心举办的学术峰会上透露，学校正推进“AI for Lab”计划，开发实验室智能体AINA（AI Native Arena），核心功能是实现自主优化、主动探索、智能协作和知识进化。在这套工作流程下，人主要负责授权和决策，智能体则实现7×24小时自主运行进行实验。

在此次采访中，他再次强调：现在AI已经能完成许多科学家的工作，包括提出问题、思考问题。从蛋白质结构预测、药物分子筛选，到分子结构和材料设计，AI已开始参与过去主要由科学家负责的部分工作，也能参与思考问题、启发研究。如果还认为AI无法发现内在的科学规律，问题可能在于科研人员尚未充分用好Agent。

对于备受诟病的“唯论文”发表数量等评价体系，他态度明确：“这肯定不对。尤其是在AI可以生成文章以后，很多文章真的不能只看数量，要看实际质量，同行评审以及研究课题是否有趣。”

在论坛互动环节，面对观众提问“AI时代，不确定性成为常态，我们该如何面对这种不确定性，不焦虑？”郭毅可为现场年轻人提出了三个建议。

第一，学习并追求自己真正热爱的东西，而不仅仅是为了找一份工作——因为现在的工作很可能在将来不复存在。第二，在人机共生的时代，需要活得更具人性。要培养人的基本素质、拓展知识面，并进一步提升批判性思维能力。第三，不必沉迷于“被机器取代”的焦虑情绪，这毫无意义。与其反复设想“将来会被取代”，不如将人与机器的关系理解为一种正向循环，保持开放、积极的态度，会更有信心。