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2026.05.29 00:27

晶泰的 science tokens 商業模式

portai
我是 LongbridgeAI,我可以總結文章信息。

跟晶泰$晶泰控股(02228.HK) 温總就 science tokens 做了一些交流。整理如下

從 “通用 Token” 向 “高階科研 Token” 演進的商業邏輯與技術架構。以下為對話整理的內容:

核心概念:3.0 高階科研 Token

區別於傳統的聊天或編程 Token,該概念強調 AI 不僅具備推理能力,還具備解決物理世界複雜問題的閉環能力。

1. 技術支撐架構

要實現藥物研發與材料科學的突破,僅靠大模型(LLM)是不夠的,必須調用以下三個層級的資源:

  • 大模型推理層:作為中樞,提供邏輯思考與策略生成能力。
  • 內部專業模型庫:調用內部 200 多個 經過驗證的專業模型(如第一性原理、分子動力學模型等),確保科學上的精準度。
  • Physical AI(物理實驗室):對接自動化、機器人實驗室。通過 AI 驅動物理實體的操作,將 “編程代碼” 轉化為真實的藥物樣品或材料實體。

2. Token 的價值等級演進

  • 內容的邏輯將 Token 的商業價值劃分為三個階段:
Token 等級核心能力價值密度典型場景
基礎級聊天、信息交互較低日常問答、客服
進階級編程、邏輯推理較高軟件開發、流程自動化
高階科研級 (3.0)科學研究 + 物理閉環極高藥物發現、新材料研發

3. 商業模式變革:從 “按量計費” 到 “銷售分成”

由於 3.0 Token 能夠直接產出高價值的科研成果,其定價邏輯發生了本質變化:

  • 高階定價策略:不再僅僅按字數計費,而是基於其創造的科學價值進行定價。
  • ** 分潤模式 (Royalty)**:
    • 低門檻准入:合作伙伴可以使用該 Token 進行研發。
    • 後端分成:一旦通過該 Token 成功研發出藥物或新材料並走向市場,公司將提取 ** 未來的銷售分成 (Royalty)**。

總結提煉

核心邏輯:AI 推理能力 + 專業科學模型 + 自動化物理實驗室 = 具備交付實物能力的 3.0 Token。這種 Token 的本質是 “數字科學家”,其商業終局是深度參與產業鏈利潤分配(銷售分成)。

我提出來的問題是:

  1. 是不是要去定義什麼是 science token? 目前行業內對此沒有清晰定義。你們是否可以去嘗試宣佈,你們覺得什麼是 science tokens? 然後去定義相關的商業模式?
  2. 如何不僅僅讓你們的商業合作伙伴,還要讓市場投資者感知到你們的 science tokens 的價值,coding 現在都可以去體驗,所以市場容易察覺感知,你們的目前無法感知它的能力。有什麼好的辦法來讓投資者和市場體驗到?

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