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AI & Enterprise

Argyll Data Development：企业评估AI成本不能只盯着Token单价

Argyll Data Development创始人兼董事长Peter Griffiths表示，随着企业AI从试验走向核心业务，成本评估不应再停留在模型性能和Token单价层面，而应更多关注基础设施效率、全生命周期成本及长期运营负担。他指出，当推理规模持续扩大后，算力、内存、网络、电力和冷却等环节的效率差异会逐步放大，并强调企业应以业务成果而非Token消耗作为衡量AI投入价值的核心指标。

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论坛聚焦Agentic AI：成本竞争转向任务总成本，模型性能成关键变量

随着Agentic AI加快落地，业内人士指出，衡量经济性不能只看token价格，更要看完成单项任务的总成本。论坛上，多位与会者认为，减少重试与回溯、提升模型能力，已成为控制成本的关键；在基础设施层面，也需从单纯扩充GPU转向兼顾内存、NPU与整体能效。韩国政府则表示，将把代理式能力作为本土模型发展的重点，并推进安全评估、基于token效率的AI平台核心技术及AI操作系统研发。