「Token 降本法则」是主任判断 AI 技术路线能否持续成立的一条硬约束：无论机柜价值量、算力密度还是配套数量怎样增长，最终都必须落到单位 Token 的成本和能耗下降。1
这个框架可以用来纠正单纯的“价值量乘法”。如果新一代方案只让硬件更贵、功耗更高，却没有带来更低的单位推理成本，那么它很难成为长期主流。相反，能够提升计算效率、降低通信损耗、减少散热负担和改善系统部署效率的路线，更容易穿越技术迭代。23
因此，玻璃基封装载板、全液冷、低损耗光互联、存算结构优化和 DTCO 都可以放在同一张筛选表里：不是看单个环节能卖多贵，而是看它能否让整个 AI 系统以更低成本生产更多 Token。4