作为深耕硬科技与 AI 赛道多年的产业投资人，联想创投核心负责人结合一线投资布局与海外行业调研，完整拆解当下通用人工智能产业发展现状、商业模式痛点与中长期成长逻辑，覆盖 Token 经济、开源基础模型、中美人才算力差距、AI 芯片与存储产业协同等核心议题，为行业梳理清晰发展脉络。

一、Token 经济商业模式尚未定型，推理算力成本具备百倍下降空间

Token作为当前 AI 产业核心生产资料，国内日均调用规模已达 140 万亿次，相关赛道企业加速走向资本市场，但行业盈利难题普遍凸显：部分头部标的营收成倍增长，毛利率却由正转负，暴露计费模式不成熟的短板。当前行业存在两种主流计费探索路径，其一为算力计价模式，依托算力平台交付 AI 推理资源，按照词元消耗核算费用，但该模式仅衡量算力投入，不对用户最终落地效果负责；第二种是效果分成模式，依据 AI 给企业创造的实际收益划分利润，更贴合产业普惠需求。制约 AI 大规模落地的核心痛点是高昂推理成本，过往算力资源主要服务模型预训练，硬件架构并未适配终端高频推理需求。为此投资机构已批量布局下一代 AI 处理器研发企业，依托混合专家模型、全栈基础设施优化等技术路线，乐观预判未来 3-5 年 Token 价格实现百倍下调，只有算力成本大幅压缩，通用人工智能才能真正渗透千行百业，催生第四次工业革命。

二、国产开源基模集体崛起，国内批量复刻 DeepSeek 突破时刻

走访硅谷后发现，当地行业核心热议话题是中国开源基础模型集体觉醒。以 DeepSeek、智谱、Kimi 为代表的国产开源模型，综合性能已对标海外顶级闭源基模，而基础设施优化成本仅为海外竞品的十分之一，业内将这一国产技术集中突围的阶段定义为 “批量复制 DeepSeek 时刻”。DeepSeek 曾创下 7 天新增 1 亿用户的行业纪录，足以证明顶尖级基础模型自带极强用户吸引力，大模型用户切换门槛极低，仅依靠极致智能体验、行业顶尖性能才能持续留存用户。不同于依靠投放买流量的互联网产品，AGI 赛道不存在单纯靠成本换用户的逻辑，具备硬核技术壁垒的开源模型，天然拥有全球市场竞争力。

三、中美 AGI 研发人才零代差，算力供给是短期核心差距

在通用人工智能研发人才层面，中美已经实现零代差，国内并不缺少顶尖研究员与技术创业者；两国现阶段核心差距集中在高性能算力硬件供给，海外厂商凭借成熟算力卡短期占据模型迭代优势，但该差距具备明确追赶周期，预计三年左右国内算力供给将实现快速补齐。即便像 DeepSeek 这类具备成熟现金流、不缺融资的头部团队，依旧存在算力资源短缺问题，基础模型持续迭代、前沿技术预演都需要海量算力支撑，算力稀缺是所有 AGI 创业团队共同面临的约束。赛道后发突围存在清晰路径，聚焦单一细分赛道深耕至极致即可实现弯道超车，例如 Kimi、海外 Anthropic 均依靠深耕代码场景完成反超，行业需要具备长期 AGI 执念、专注底层技术突破的创业团队。

四、开源不等于免费，定制微调服务打开商业化空间

市场普遍存在认知误区，认为开源基础模型无法实现商业变现，实际上开源与付费并不冲突，可以参考开源软件厂商成熟模式：基础模型免费开放供大众使用，面向企业客户推出专属微调、定制部署付费服务。海量行业垂域模型均依托开源基础模型衍生而来，中小企业缺少独立调优大模型的技术能力，会选择采购定制化模型服务，头部大模型厂商推出专属部署工程师团队，为企业打造专属垂域模型，这条付费路径已经得到市场验证，多元商业化模式能够支撑 AGI 向实体产业持续渗透。

五、AI 项目估值跳出传统财务框架，核心评判团队技术攻坚潜力

当下市场普遍反馈 AI 大模型项目估值偏高，传统 PE、PS 估值指标不再适用，市场衍生出 “市梦率” 的说法，但产业投资不会单纯依靠想象估值。AGI 属于能够重塑全球经济结构的战略性技术，长期价值难以用短期财务数据衡量，投资核心锚点是团队能否具备攀登通用人工智能技术顶峰的综合能力。即便项目当下估值处于高位，只要团队拥有完整技术积累、坚定长期研发路线，依旧具备长期投资价值，基础大模型赛道竞争呈现你追我赶的态势，比拼的是企业长线技术深耕的决心与底层创新实力。

六、存储芯片与 AI 加速芯片路线差异显著，二者具备深度融合潜力

同为国内硬科技核心赛道，长鑫科技与寒武纪分属存储、原生 AI 加速芯片两大领域，行业底层逻辑存在本质区别：存储赛道拥有成熟海外对标企业，三星、美光等厂商已走完完整产业周期，但存储行业自带极强周期性波动，是企业长期发展需要攻克的核心难题；寒武纪属于行业先驱赛道，诞生之初没有成熟参考标的，GPU 图形芯片并非为 AI 运算量身打造，存在大量图形计算冗余，而寒武纪芯片专为 AI 运算设计，硬件能效比更适配大模型训练与推理。完整 AI 算力集群是多硬件协同的综合架构，AI 处理器、高速互联网络、数据处理单元、3D 堆叠存储缺一不可。长鑫科技的存储技术与寒武纪的 AI 加速芯片，分别占据算力基础设施两大核心环节，未来在超节点算力集群、近存计算等方向存在大量融合协作空间，存储与 AI 芯片的技术叠加，将释放更强产业势能，共同搭建完整国产 AI 算力底座。