人工智能浪潮仍在加速演進,然而當產業投入巨量資源和資本支出時,究竟有多少價值被創造出來?
當下,我們看到,大模型不斷刷新能力邊界,參數越來越大,推理越來越快,Agent越來越聰明。不過對于應用端的企業來說,他們關心的問題是:AI如何才能創造可持續的商業回報?這也是決定AI能走多遠的關鍵。
日前,聯想舉辦主題為“Token普惠:交付可見價值 重塑AI效能”的智匯沙龍活動,首次提出Token經濟“三大定律”,試圖為智能經濟建立一套新的價值坐標系。
算力重心向推理側轉移,AI產業呼喚統一“度量衡”
隨著大模型能力不斷成熟,算力消耗的重心正在從“訓練側”向“推理側”轉移。中國人民大學高瓴人工智能學院副院長、教授魏哲巍形象地比喻,模型的訓練就像是“上學”,屬于一次性高投入過程;而推理階段則像“上班”,每一次調用都在實時計價,這促使了Token經濟學的出現。他指出,隨著AI從簡單的單輪問答向AI Agent多步協作演進——例如在AI輔助編程場景中,Agent執行任務的Token消耗量往往是普通對話的千倍級。
面對龐大的資源消耗,Token已不僅是計價單位,更是連接AI技術與經濟價值的關鍵橋梁。中國信息通信研究院信息化與工業化融合研究所副所長、高級工程師黃偉指出,正如工業時代的“千瓦時”和移動互聯網時代的“GB”,Token理應成為AI經濟時代衡量智能價值、標定算力價格的統一“度量衡”。然而,當前的Token市場存在大量亂象:一方面是計費不透明的“成本黑箱”,企業難以準確理解資源消耗結構;另一方面是“計量混亂”,同文不同價導致企業預算失控;更嚴重的是“價值脫節”,算力投入與業務回報難以匹配。黃偉呼吁,全行業必須建立統一的計量標準與透明的核算工具,將AI服務轉化為標準化的計價單位。
聯想解碼Token經濟“三大定律”:指引企業跨越價值奇點
針對當前AI市場的話語權長期被“供給側”主導,導致企業在需求側陷入“成本高企、價值難尋”的困境,聯想集團副總裁、中國首席戰略官、中國技術管理委員會執行主席阿不力克木(阿木)首次提出了Token經濟的“三大定律”,從需求與應用視角解碼Token的成本效率與價值效益。
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聯想集團副總裁、中國首席戰略官、中國技術管理委員會執行主席阿木
第一是“慣性定律”,Token單位成本長期下降成為確定趨勢。
阿木指出,與信息革命時代的摩爾定律類似,Token的單位成本下降有三級推力:首先是芯片、能源和模型等基礎技術的創新,持續提升單卡Token生產效率;其次是對模算電進行組合調優的“工程化”,形成如“超節點”和“Token工廠”的集群互聯;最后是運行態的動態調度,即通過Token Hub進行端邊云混合及分布式調度。依托這一規律,聯想推出了萬全異構智算平臺V5.0與問天超節點解決方案,致力于從基礎設施層極大壓低企業的單位算力成本。
第二是“加速定律”,價值增長依賴“有效Token密度”。
阿木強調,要獲得高價值的“有效Token”,僅靠把AI當工具是不夠的,單位價值將隨三大因素正向加速:一是“碳硅融合的密度”,即AI必須作為生產力深度嵌入并替代部分業務流程;二是“Harness工程深度”,即深入一線進行的智能體工程化開發;三是AI治理與配套到位程度,涵蓋了ROI審計、知識治理與AI原生組織的建設等。為此,聯想推出了AI Foundry與FDE(前置的開發交付一體化)模式,將專家的現場交付經驗沉淀為自動化平臺,幫助企業打磨超級智能體,將每一個Token精準轉化為業務指標的提升。
第三是“奇點定律”,AI價值曲線將跨越成本曲線。
在早期階段,企業往往面臨“投入大于產出”的結構性矛盾:AI系統建設帶來的算力與工程成本增長速度,高于業務價值釋放速度。但隨著模型成熟、應用規模擴大以及Token成本下降,系統將逐步進入臨界點。
當價值增長曲線超過成本增長曲線時,企業將跨越所謂“AI價值奇點”,進入正向循環階段:AI從成本中心轉變為增長引擎,應用從局部試點走向規模復制,智能能力開始系統性創造增量價值。在這一過程中,不同企業的發展路徑也呈現分化:數字化基礎較好的企業更容易率先跨越奇點,而基礎薄弱的企業則需要補齊數據與流程體系。
阿木進一步說道,從更宏觀視角看,AI的潛在價值不應僅停留在效率優化層面,還應該延伸至醫療、科研、工程等復雜系統問題的突破,推動人類文明層面更大的創新。
結語
每一次生產力革命,都會催生新的生產要素,也會建立新的價值尺度。圍繞Token建立統一的計量體系、價值標準和商業規則,也將成為AI產業邁向規模化發展的關鍵一步。
憑借系統化的建設框架與持續落地實踐,聯想提出的Token經濟“三大定律”為AI商業化提供了清晰路徑。從基礎設施降本到價值加速,再到奇點跨越,企業有望真正實現算力投入與業務回報的正向循環。未來,隨著統一度量衡的建立和產業協同深化,Token普惠將不再是愿景,而是驅動智能經濟高質量發展的現實力量。
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