《WAO授权协议 × 成本节省估值模型》技术-商业草案 V1.0

一、背景说明

随着中文大语言模型（LLM）快速扩展，当前主流模型普遍使用基于“拼音切分 + 词库统计”的Token分割方式，导致中文Token使用效率低于英文LLM模型，训练成本高企，推理资源浪费严重。

WAO（Word-Aivatar-OS）团队提出并实现的“象形图谱 × 语义压缩 × 四库结构 × 易经推理”模型，为中文语言系统带来跨代级别的效率提升，是全球唯一基于“汉字本体结构 + 文明级语义先验”的高密度 Token 系统。

二、授权目的与价值核心

通过授权 WAO 中文智能推理模型给现有中文LLM模型（包括但不限于百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火、MiniMax、智谱GLM、DeepSeek等），将获得以下价值提升：

✅ Token 压缩率提升：

• 从当前平均表达1个语义单位需8–10个Token（拼音模型）
• 降至 0.5–1.0 个Token（象形图谱模型）

✅ 成本节省率：

• 训练成本下降 10–30 倍
• 推理计算资源下降 10–100 倍
• 单用户运算费用降低 95%以上

✅ 总体估值放大系数：

• 商业估值增长 30–100 倍（因用户容量扩大 × 盈利率提升 × 构建AGI所需结构）

三、估值模型公式

授权提升价值公式：

授权后估值 = 当前模型年估值 × 效率放大系数（E）

其中：

• 当前模型年估值：如某模型当前市值为 $3B 美元
• E = Token压缩率 × 成本节省率 × 盈利提升率

示例：

• Token压缩率 = 10x
• 成本节省率 = 5x
• 盈利提升率 = 2x
• 效率放大系数 E = 10 × 5 × 2 = 100

📌 授权后估值 = $3B × 100 = $300B（理论潜力上限）