在这场技术革命中，中美大模型走出了不同的路径，国产开源模型有哪些独特的价值？Token经济加速“AI+”时代，国产大模型如何走通普惠之路？近日，中电信人工智能科技有限公司星辰通用人工智能实验室主任李永翔接受央广财经记者专访，分享了他对Token经济、国产自主可控、场景落地以及AI普惠的深度思考。

Token经济：从“科技革命”到“商业革命”

李永翔指出，在过去一年，大模型技术“集中爆发，进入了工作流”。以Token为代表的技术单元，“取代了过去订阅制，比如说包年、会员制的计费方式，而是以更科学的计算单元进入了商业化的路径中”。他认为，Token这种计算单元，“放到更高的层次，经过国家数据局的认证，进一步推动科技革命演进到了商业革命”。

谈及中美两国大模型的发展路径，李永翔观察到明显差异：“以OpenAI为代表的美国头部模型，逐渐走向了闭源生态；中国的模型，在达到了第一梯队之后，反而逐渐地走向了开源。”在他看来，之所以选择不同的道路，“是因为中国和美国两个国家的AI人工智能发展的理念不同所造成的”。他进一步解释：“美国走的是一个头部模型厂商‘赢者通吃’的路径和范式，通过投入巨大资金获取垄断地位，以此获取垄断利润。那么中国呢，我们是通过开源形成普惠的繁荣生态。”

李永翔坦言，国内模型距离头部的美国模型“可能存在四到六个月的差距”，但“它并不影响应用到我们的千行百业”。他强调，“通过开源模型、云服务和网络三者相结合，我们就自然地能够推动整个中国的经济，从‘互联网+’的时代走向‘AI+’的时代”。

AI+的战略底线：自主可控的全国产大模型是安全根基

李永翔特别强调了国产大模型的重要性。并给出了明确界定：“采用国产数据、国产芯片、国产框架从0到1训练的大模型，才是真正自主可控的全国产大模型。”

他提醒，“大模型天然存在幻觉，无意中的幻觉难以避免。但不是自主可控的大模型，可能在数据层、框架层和算力层，都存在人为的因素导致不安全的输出”。他警告：“以这样的大模型为基础的Token经济和‘AI+’，其应用范围越广泛，进入实体经济的程度越深，潜在的危害就越大。”

李永翔同时介绍了星辰大模型的独特优势。他指出，在国际上一流大模型厂商背后“往往站着一个巨大的云厂商”，例如OpenAI与微软，Gemini与谷歌云。“中国电信拥有国内第三大云厂商天翼云，是我们研发通用基础大模型和发展Token经济的坚强后盾。”

在应用层面，李永翔表示，公司通过ToC、ToH、ToB、ToG四大板块，面向央国企、党政军等优势领域，与中国中车、航天科技等“国家队”进行深度合作，将这些行业的技术与数据同星辰大模型相结合，产出了L1级行业基础模型。他强调：“即使其他开源模型的冷启动效果更好，但没有哪家开源厂商能把全部基础数据开放出来，而我们面向敏感行业，能够基于自己的全部基础数据，与这些行业深度绑定，通过基础模型续训练达到更好的效果。”

Token普惠的四重驱动力

如何实现Token的普惠？李永翔从四个方面给出了路径。

“第一就是模型本身技术架构的创新。”他举例说，Transformer“本身是一个计算量特别大的架构”，前段时间发布的DeepSeek V4，“将注意力机制的计算层面进行了优化和创新，大幅降低了计算量，但是离量级的提升还有很大的空间”。

“第二就是工程方面的一些创新。”李永翔认为，这包含了这包含了芯片层面、集群层面、网络通讯层面的优化。“针对推理侧定制优化的芯片，特别是国产芯片的诞生，极大地推动Token的普惠。”同时，“多机多卡甚至集群推理效率的优化，能够进一步大幅降低Token的单位成本”。

“第三就是智能体创新。”他指出，“模型+智能体是真正能够让生产、办公能够转起来的一种方式。”智能体之所以关键，“因为它能够更好地管理上下文与大模型的记忆”。在智能体侧进行架构创新，“也同样能够极大地降低Token的消耗”。

“最后，最关键的还是人的因素。”李永翔强调，“人怎么样高效地使用大模型、高效地用智能体，这是最后一公里也最最关键的环节。因为不论是模型还是智能体，它本质都是工具。一个懂大模型、懂智能体、懂行业知识的人，他能够用更高效的prompt、更高效的skill，让大模型和智能体发挥它的最大潜力。”

Token普惠本质上是一场模型、算力、应用、安全与生态的系统性共振。李永翔指出，Token是AI时代的流量与电力，但只有扎根全国产自主可控的根基，将开源生态真正转化为万众创新的土壤，才能让Token不再昂贵稀缺，而是像水电一样流向千行百业，最终服务于每一个普通人。