#AI经济模型#Token成本核算#生产力度量框架#企业AI采购决策#宏观经济AI贡献评估
用GDP/token衡量AI生产力：从技术指标到经济账本的跃迁
提出一个公式，把AI模型消耗的每个token换算成能创造多少GDP，衡量真实经济价值。 解决了现有AI评测只看准确率、不看经济回报和成本效率的问题，让企业知道买哪个模型最划算。 首次将“经济图灵测试”（人类是否接受AI产出）和任务市场价值纳入模型能力评估，形成可比、可审计的经济生产力指标。
落地难度
4.0
搞钱系数
5.0
综合指数
4.5
核心亮点
- 是什么：提出一个公式，把AI模型消耗的每个token换算成能创造多少GDP，衡量真实经济价值。
- 核心解决：解决了现有AI评测只看准确率、不看经济回报和成本效率的问题，让企业知道买哪个模型最划算。
- 为什么重要：首次将“经济图灵测试”（人类是否接受AI产出）和任务市场价值纳入模型能力评估，形成可比、可审计的经济生产力指标。
落地难度分析
一人公司几乎无法独立构建任务价值数据库和经济图灵测试机制，需依赖行业数据或API；但可基于公开benchmark+人工标注小样本估算局部C(M)，适合做垂直领域MVP验证。
盈利潜力分析
买单群体: AI采购决策者（中小企业CTO、外包公司老板）、地方政府数字经济部门、AI云服务商定价团队 思路: 开发轻量版‘AI ROI计算器’SaaS工具，用户上传任务描述+选择模型，自动估算单位token经济价值；或为特定行业（如客服/文案/编程）提供定制化C(M)报告按次收费。