看AI智能时，重点不只是名称，而是它解决哪类问题、依赖哪些条件以及落地成本。

先看原文给出的关键信息：【科技综合报道】8月24日消息，“破解AI落地四大难题，读懂Token经济全新趋势”——《词元工厂》线上深度解读研讨会于近日召开。；中国科学院计算技术研究所研究员张云泉认为，当前算力度量正从“核时”转向“百万Token”，AI产业正从“按时间租硬件”走向“按智能效果付费”。；与互联网时代“规模越大成本越低”的逻辑完全不同，Token经济时代的Token价值不但不贬值，反而保值甚至升值。。继续往下处理时，重点放在这些条件上：“正因为Token具有保值增值的独特属性，它才值得被‘工厂化’大规模生产。；” 但是，现实中企业AI落地却举步维艰，Token消耗失控、算力浪费、模型调用低效、落地缺少标准化体系等结构性情况日益凸显，这一矛盾将话题引向了更深层的追问：四大困局为何难以破解？；答案就藏在供给侧的四重枷锁之中——计算成本高企，同等算力成本相差数倍。收尾检查时，再把这些细节对上：数据供给分散，大量Token消耗于无效计算；能效低下，电力占运营成本60%至70%。；四重枷锁相互传导，单一突破难以奏效，要系统级协同才能破局。。