AI技术转化为社会产出的路径与模型 - AI行业的进步核心在于Grounding（落地/基础能力）与推理能力的显著提升，高质量推理Token已展现出巨大的商业价值和盈利潜力，例如某些公司毛利率高达90% [5][6] - 未来十年，Token生成成本将实现十亿倍级别的削减，这得益于硬件性能迭代和算法模型优化，构成了AI领域的“Token经济学” [6] - 实现这一价值转化的技术堆栈被定义为 “五层蛋糕”模型，从底层的能源与芯片，到基础设施层，再到核心的模型层，最终延伸至自动驾驶、机器人等垂直行业应用，将AI转化为实际生产力 [8][9][10] - 开源生态是驱动技术普惠和加速创新的关键纽带，它降低了初创公司和科研机构的创新壁垒，使其能直接利用成熟模型进行研发，缩短了路径，并在医疗、工业等领域降低了准入门槛 [10][11][12] - 混合专家模型等架构优化使得计算负载不再与模型规模同步增长，从底层保障了训练与推理成本的持续下降 [7] - 当前，构建类似ChatGPT规模的模型成本已急剧下降，从最初的高昂估算变为如今在个人电脑上仅需一个周末即可完成训练 [8] AI对能源产业的驱动与影响 - AI因其巨大的算力需求，正在倒逼能源产业实现技术跨越，特别是推动核能与小型模块化反应堆等可持续能源技术的发展 [13] - AI被视为推动全球可持续能源转型的最强动力，它通过驱动从芯片、超算到智能工厂的整个产业链，创造了实质性的工业增长 [13] 对“上帝AI”与“AI末日论”的产业观点 - AI的渗透趋势面临现实制约，其发展并非导向“上帝AI”或导致人类末日的叙事，相关论调存在漏洞 [4] - AI成本正以每年超过10倍的速度下降，这一趋势反驳了关于AI发展不可持续或必然导致泡沫的担忧 [1]