AI时代的互联网投资：从算力资源到Token经济与物理AI趋势探讨

摘要： 本次会议探讨了 AI 时代互联网投资的逻辑演进，重点分析了云计算从售卖资源向 Token 经济的模式转变，以及物理 AI（具身智能）在 B 端场景的商业化落地路径。

核心观点：

1. 云计算 2.0 转向 Token 经济：云计算的商业模式正从售卖计算/存储等基础资源，转向基于 Token 生产的效能变现，衡量指标将从 DAU（日活用户）转向 DAA（每日活跃智能体）。
2. 物理 AI 的竞争壁垒：物理 AI 与数字 AI 路径不同，其核心竞争力在于通过深度嵌入生产制造等垂直场景，构建“模型 $\rightarrow$ 场景 $\rightarrow$ 数据 $\rightarrow$ 模型”的闭环飞轮。
3. B 端商业化逻辑重构：AI 在 B 端的突破点在于进入“严肃场景”，通过替代人力成本而非单纯增加软件成本，实现由结果买单的商业闭环。

论据支撑：

1. 算力部署策略：面对地缘因素导致先进算力受限，国内采用“先进算力 + 国产算力”混合部署，通过 Token 经济在 3 年左右回收投资。
2. 商业模式差异：对比海外订阅制，国内企业因数据安全倾向于私有云部署，导致云厂商收入结构中私有化部署占比更高。
3. 多模态发展阶段：多模态理解已进入快速发展期，但多模态生成和世界模型仍处于早期探索阶段，需依赖大规模 Scaling Up 和人工标注数据。

局限性/风险：

1. 算力供应风险：先进算力进入国内受限，国产算力的性能提升和生态替代仍需 3-5 年或更长时间。
2. 技术路径不确定性：多模态生成的统一技术结论尚未形成，商业模式仍处于实验阶段。