AI竞争进入“算账”时代:单位成本Token产出能力成新硬通货

随着近期各大厂商密集发布新模型，AI行业的竞争焦点正发生根本性转向。知情人士指出，行业已从早期的“模型崇拜”与参数竞赛，全面转向对成本效率与工程化落地能力的务实比拼，“每瓦Token生产效率”成为衡量AI产业竞争力的新标尺。

新一代AI竞争的硬通货已转变为“工程化能力”与“Token经济学”。产业落地的核心堵点，在于传统计算架构难以适配AI时代的生产需求。中国工程院院士郑纬民提出，行业正从以模型调用为中心的MaaS（模型即服务），进一步走向以Token产能、成本和稳定性为核心的TaaS（Token即服务）。这意味着，产业竞争的评价单位正从“模型有多大”转向“单位成本下能稳定生产多少高质量Token”。

我国大模型的Token消耗量已从2024年的日均千亿级飙升至如今的日均140万亿级。然而，当前的算力基础设施主要服务于大模型训练，实际Token产能因系统优化不足而陷入高耗能、低产出的困局。郑纬民强调，“每瓦Token生产效率”这一指标，不仅取决于芯片算力，更是一项涉及模型结构、显存利用、批处理策略乃至推理框架优化的复杂系统工程。

单纯堆砌芯片和算力已无法解决降本增效的现实问题。北电数智首席技术官谢东以该公司实践为例介绍，其正通过“数算模用”的全栈工程化创新，攻坚国产芯片从“能用”到“好用”的难题，并系统化解决模型部署、推理加速与规模化落地问题。分析认为，在智能体时代，让智能生成能力像水电一样被稳定、高效、低成本地调度与供给，已成为行业头部玩家的共同目标。

随着AI从“炫技”转向深入产业的“算账”阶段，智能成本与工程化落地能力，将直接决定下一轮市场竞争的格局与赢家。