📰 研报摘要
查看全文 ➔本次会议深入探讨了AI算力发展的“下半场”核心逻辑，认为中美竞争的决胜点在于整体系统级能力而非单一模型参数量。会议指出AI产业正从模型训练范式转向模型推理范式，单位token成本将成为衡量大模型公司长期价值的关键指标，且算力资源未来将像电力一样成为可统一调度和管理的标准化商品。在硬件基础设施方面，英伟达因满足AI底层需求而具有持续竞争力，国产芯片的差距则主要在于生态建设和用户信心。对于企业转型，建议通过将业务流程“token化”来拥抱AI，而非简单通过购买GPU硬件来解决问题。此外，会议还分析了AI时代对具有系统观的工程师的需求及其对教育体系的深远影响。