为什么降低 Token 成本是筛选 AI 技术路线的硬约束？

因为 AI 最终出售的是可用的计算和智能，而不是越来越昂贵的硬件清单。只有单位 Token 成本持续下降，模型调用、Agent 和行业应用才能扩大规模。

价值量不能脱离系统成本

供应链研究常把出货量、单机价值量和价格连续相乘，但如果新方案让整机成本和功耗上升得比性能更快，最终 Token 反而更贵，这条技术路线就缺乏长期商业基础。

应该关注哪些方向

能够提高计算密度、降低通信损耗、减少散热负担、优化存储调用或提高部署效率的方案，更符合 Token 降本方向。玻璃基封装载板、全液冷、低损耗互联、存算优化和 DTCO，都可以用这条标准复核。

对投资判断的意义

不要只问“这个环节价值量增加多少”，还要问：它是否降低了整个系统的单位计算成本？如果答案是否定的，价值量增长可能只是过渡阶段；如果答案是肯定的，技术路线更可能成为长期主流。