#价值投资日志[超话]# 另一条AI产业路线
谈及AI竞争，邢自强认为，中国正在走一条不同的路径。
中国更多依靠系统集成、电力供应、工程师红利、算法优化等，降低AI使用成本。其中最具冲击力的数据是Token成本。
“国产大模型的Token的成本，大致上只有美国的1/10，确实便宜。”
低成本的价值正在企业端逐渐体现。部分海外企业此前鼓励员工大量使用最先进模型，但随着Token账单持续增长，企业开始对AI任务进行分层，复杂、长程的任务交给最先进模型，简单、短程的任务则更多采用成本较低的开源模型。
邢自强因此提出，中国是否能够复制2G、3G和4G时代的经验，将AI算力建成一种廉价、可广泛使用的数字基础设施。
在移动互联网时代，中国通过较强的网络基础设施和相对较低的资费，降低了创业与应用创新门槛。类似地，如果未来能够通过国家算力网租用加持，可能会是中国版本的数字基础设施的方案。
在芯片使用上，邢自强提出了“算力双轨制”。
一方面，最前沿模型的训练仍需要全球最先进的芯片；另一方面，到了推理和应用阶段，对单颗芯片性能的要求相对降低，国产芯片可以通过国有主导的算力中心获得更多应用机会。
国产芯片在推理端获得更多应用后，还可以通过“干中学”积累反馈，不断优化系统和效能。