在人工智能技术快速迭代的当下，Token经济已成为行业关注的焦点。据统计，国内AI服务每日调用量已突破140万亿次，相关企业营收呈现爆发式增长，但部分企业毛利率却出现大幅下滑。这种矛盾现象引发市场对Token经济可持续性的深度思考。
联想创投首席投资官宋春雨指出，当前Token经济尚处于探索阶段，现有计价模式可能并非最终形态。他特别提到，推理计算带来的算力消耗已成为主要成本压力源，这与预训练阶段的算力需求存在本质差异。为应对这一挑战，其团队已布局多家专注于降低推理成本的AI芯片企业，预计未来3-5年Token成本将下降百倍以上。
关于AI算力成本问题，宋春雨强调通用人工智能（AGI）的普及必须建立在算力成本大幅降低的基础上。他以寒武纪等被投企业为例，说明专用AI芯片在能效比上的显著优势。这种技术突破将使AI应用从特定场景拓展至全行业，真正推动第四次工业革命的到来。
中国开源大模型的发展态势引发硅谷高度关注。宋春雨透露，DeepSeek等中国模型在基础设施优化方面已达到国际领先水平，其成本仅为美国同类产品的十分之一。这种技术突破使得中国模型在7天内获取1亿用户成为可能，创造了行业新纪录。目前，智谱AI等企业正通过前沿部署工程师服务，帮助企业定制专属模型，探索商业化新路径。
在人才竞争方面，宋春雨认为中美已不存在代际差距，中国在基础研究能力上与美国持平，主要差距体现在高端算力芯片供应。他特别提到DeepSeek团队的战略定力，指出真正实现AGI突破需要企业家具备长远眼光，而非追求短期商业利益。这种技术路线选择，使其在资源有限的情况下仍能保持技术领先。
针对AI项目估值争议，宋春雨表示投资决策更看重团队的技术攀登能力。他以投资智谱AI为例，说明在估值近200亿元时仍选择入局，是基于对AGI技术变革潜力的判断。这种战略投资思维与传统财务投资存在本质区别，更关注技术突破带来的经济结构重塑机会。
在硬件领域，存储芯片与AI芯片的发展路径呈现鲜明对比。长鑫科技等存储企业面临行业周期性波动挑战，而寒武纪作为AI芯片先驱，需要持续突破专用架构设计。宋春雨认为，这两类企业存在巨大协同空间，未来可能在超节点算力集群建设中形成技术合力，共同构建AI基础设施生态。
关于开源模型商业化问题，宋春雨指出行业已形成多元服务模式。基础模型提供免费开源版本供企业定制，同时通过企业服务实现盈利。这种模式既保证了技术普惠性，又为持续研发提供资金支持，形成良性发展循环。红帽等企业的成功经验，为AI行业商业化提供了重要参考。
