关于token经济，回答两个扎心问题
为什么很多企业算力越堆越多，Token成本却没降？为什么模型越来越大，真正能转化成业务价值的部分却没同步增长？今天智博会现场有个变化特别明显：行业讨论的重点，正在从算力规模转向Token效益。换句话说就是目前AI产业已经进入精细化运营阶段。
这个阶段，最重要的东西其实还是底层算力底座。这次海光在智博会重点展示“双芯底座”，CPU负责通用计算，DCU负责AI加速，两者协同，背后解决的是开放生态下最难的问题：兼容性、稳定性和调度效率。
因为现在行业最大的隐性成本，就是算力内耗。不同架构之间反复适配、跨平台调度损耗、集群效率下降，这些东西最后都会体现在Token成本里。海光现在强调的Day0适配、万卡集群效率、多芯协同，本质上都在解决一句话：怎么让Token别白跑。
这已经不是单纯技术问题了，是整个AI产业的盈利模型开始变化。以前市场看的是“投入”，现在开始看“产出”；以前拼的是规模，现在拼的是效率账本。而能不能守住底层算力这堵承重墙，很可能决定下一阶段国产AI谁能真正跑出来。