“Renegade 2026 Summit”举办代币经济学讨论会
“代币成本左右AI竞争力”
“AI使用增加导致成本负担上升”
“有必要构建以国产NPU为基础的低成本基础设施”
“即便用AI打造公公共智能，也需降低成本才能扩展至各社会领域”
2日，在“Renegade 2026 Summit”活动中，围绕“面向主权人工智能发展及其未来的NPU基础人工智能通证经济”这一主题正在进行讨论。自左起为FuriosaAI代表 Baek Junho、国会议员 Cha Jiho、LG AI研究院院长 Lim Woohyung。照片由科技专家 Baek Jongmin 提供
View original image有观点指出，如果要以低成本实现在人工智能（AI）时代被视为经济结构核心的“代币经济学（Tokenomics）”，就必须把现有的图形处理器（GPU）中心生态，转向以国产神经网络处理器（NPU）为中心。NPU的重要性也被强调为政府推进的“AI基本社会”政策的基础设施底座。
2日，在首尔江南区的SJ Kunsthalle举行的神经网络处理器（NPU）企业FuriosaAI主办的“Renegade 2026 Summit”上，以“面向主权AI发展及其未来的NPU基础AI代币经济”（AI Tokenomics on NPU in Sovereign Development & Beyond）为主题，在FuriosaAI代表 Baek Junho 的主持下，Upstage代表 Kim Sunghoon、LG AI研究院院长 Lim Woohyeong、共同民主党议员 Cha Jiho 展开了讨论。可谓是半导体企业、AI研究人员与国会议员齐聚一堂，共同探讨AI成本结构及其在公共领域的应用可能性。
代币经济学是围绕AI服务使用过程中产生的“代币”（Token）的生产与消费，以及由此形成的成本结构而构建的一种经济概念。近期在AI快速扩散的局面下，这一议题已成为主要讨论主题。所谓代币，是AI按照用户指令处理文本、图像等内容时所使用的最小数据单位。AI企业通常会根据代币使用量进行计费。
自“开放代理（Open-Agency）”类技术出现后，代理型（Agentic）AI迅速崛起，代币成本负担进一步加重。代币成本的上升，不仅增加AI使用者的负担，也是决定服务扩散速度的关键变量。对用户而言，服务越精细化，便利性越高，但与此同时也会产生代币成本增加的压力。因此，与会者多次重申，成本结构和廉价基础设施建设的重要性丝毫不亚于AI模型本身的竞争。
在讨论中，共同民主党议员 Cha Jiho 将代币经济学的讨论延伸至公共领域和全球秩序问题。主导“AI基本社会”政策的Cha议员表示，如果将AI打造成“公共智能”（Public Intelligence）的形态，就能成为人人普遍可及的智能，并在此基础上向教育、医疗、金融、福利等社会领域延展。
Cha议员表示：“我们可以提出这样的问题：今后是要不断追求性能最顶尖的芯片，还是说，以更便宜、更高效的成本，实现约95%性能水平的芯片将席卷全球市场？”
这被解读为，要让公共智能真正运转，必须具备能让大规模用户同时访问的能力，并拥有足以承载这一需求的代币处理能力。
Cha议员接着表示：“关键不在于竞争，而在于谁来制定规则。”这被认为是在强调：在AI扩散的局面下，如果韩国不仅拥有自主模型，还配备完备的半导体基础设施，就能在新AI秩序的形成过程中发挥作用。
正在开发国产自主基础模型AI的Upstage代表 Kim Sunghoon 表示：“在未来的AI时代，最重要的将是使用和生产多少代币”，并解释称：“要完成代币经济学，就需要需求、服务、模型和基础设施，而其中最重要的是能以低成本运行模型的NPU。”也就是说，NPU是降低代币成本的关键基础。
使用Furiosa NPU的LG AI研究院院长 Lim Woohyeong 也表示：“在使用AI的过程中，最大的瓶颈是硬件基础设施”，“特别是像NPU这样的芯片将发挥极为重要的作用。”他认为，随着AI需求扩展到实际应用阶段，不仅数据中心本身，其构成要素——半导体基础设施的重要性也将进一步提升。
在当天讨论开始前，科学技术信息通信部第二次官 Ryu Jemyoung 通过祝贺视频致辞表示：“科学技术信息通信部自2020年以来一直对FuriosaAI给予积极支持，它是在全球AI战争中备受瞩目的企业”，并表明将继续在支持和推广国产NPU发展方面走在前列。
▲代币（Token）：AI在处理文本、图像等内容时使用的最小数据单位，是根据使用量计算成本的计价基准
▲AI基本社会：将人工智能作为公共基础设施，在教育、医疗、福利等领域提供人人可及的智能服务的一种社会模型
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