【本文来自《卢周来：AI技术加速，可能成为资本主义完美的爆破点》评论区，标题为小编添加】

    路过。从个人实践看，AI投入与加速并非只有歪果仁玩的Token(词元)一条路。

    我做了一套中式模型，完全不用词元，非特殊计算部分不用GPU，不拆解中文，语义适配完整，对齐效率与词元比提高60%。轻量化本地部署，不需要大算力GPU支持。基础版双核笔记本（I5-7200U/8GB内存+普通独显）即能跑通，完成OA流程、文书拟写、文档处理，脱离AI味写作。企业版可以加装库与模型，只需要I7+32GB内存/8GB显卡，可以轻松跑通。平台版就更简单了，中文数据存储量比普通 UTF-8 汉字节省50%存储空间。

    以填词为例：市面上老牌作词软件、商用 AI 填词工具分两类弊病：传统填词工具：只有固定韵表 + 现成成语词库，用词老旧僵化，缺少心境、实景画面联动，想要贴合当下曲风、生活化细节全靠作者自己查资料；Token 大模型填词：高频网红文案堆砌、句式模板固化，文风千篇一律，满是 AI 流水线质感，作词人基本只用它随便找灵感，没法深度落地创作。我做的模型，依托自建分级词库，把情绪标签、实景物象、词牌、押韵宽严规则、古典格律逻辑全部融为一体：输入心绪 + 场景 + 画面，系统定向筛出贴合画面的原生词句，既能取用文言雅致词汇，也能输出市井生活化口语。

    不需要CUDA，不需要CANN；不需要BPE 词表 + Embedding 向量索引照样能快速运行。

    这个模型可以轻松部署在智能驾驶系统，具身智能机器人以及其它同质系统上。原因，高能低耗。