该体系以DOMA架构为技术底座，覆盖数据治理、业务建模、模型推理与智能体执行全链路，打通从企业生产经营决策到科学发现的AI决策闭环。

　　AI爆发式增长之下，人工智能时代，衡量价值的“新货币”Token正经历一场结构性“通胀”。一方面，部分模型价格持续走低甚至免费，另一方面则是面向复杂任务的旗舰模型和Token价格逆势上涨。

　　这意味着，相比单轮问答，企业的战略推演、生产调度、市场预测等决策任务，往往涉及多轮理解、任务拆解、工具调用和长链路执行，Token消耗量是普通对话的数十倍乃至上百倍。

　　那么，决策AI在实际部署时，如何平衡思考决策智能的准确性与Token的消耗成本？对此，罗引表示，“我们的产品覆盖中观、宏观、微观三个层面，使用频次完全不同”。

　　罗引进一步分析称，一方面，微观层面的问题，相对来说使用的频率更高，因为它们跟生产关联；中观层面可能是按天来计算的；宏观层面则是按年或者按季度来。把这三层分好之后，我们可以选择不同参数或者不同算力要求的模型与其搭配，投入和产出就能够算得过来账了。

　　另一方面，罗引指出，更深层的逻辑是“以质换量”，虽然一些大模型也可以帮你做决策分析，但“消耗的Token成本并没有带来收益，得不到全面准确的分析”。而决策智能平台背后，是多个专家智能体协同，一次推演的成本可能是常规问答的几十倍，但得到的结果是准确而专业的，用户愿意为确定性决策价值买单。

　　“这个得从物理层面研究，是不是能够攻克一些底层技术，比如半导体、超导、量子力学等问题，如果能够把底层计算的范式改变，未来成本一定会急剧下降。现有这套GPU的逻辑，只要参数量大了、耗电量大了，一定解决不了。”罗引坦言。

　　罗引表示，其在与中科大量子计算专家进行交流时如果未来能用几千甚至几万个量子比特承载大模型参数，未来的计算成本，可能是现在的万分之一，但这一天的到来“可能还需要十年，但到底是多少个‘十年’，目前尚不好判断”。

　　据

　　罗引指出，首先科研领域是必然的，尤其是在材料领域。比如，AI for Science的爆发速度远超生物制药，原因在于“生物制药和其他领域，从实验室研究走向临床再到市场推广，需要的时间一般在5到10年，但新材料出现一两年就可以面向市场，转化链条更短”。

　　其次，制造领域是决策智能落地的另一个主战场，每个工厂都希望有个大脑，将低能耗、排产效率不高、生产环节有异常的各个地方，修复成相对完美的状态，用“厂长思路”进行AI升级。

　　最后，社会服务与消费领域同样蕴含巨大潜力，他明确感受到，AI在促进消费、物流贸易等方面正成为“隐形推手”，可以带动更多生产效能，提高商品和资金流转的效率。

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