Token经济学之下，算力底座如何定义AI生产力新秩序

AI时代的每一次问答、每一次代码生成、每一次图像创作，背后都是Token在燃烧……

是的，Token已超越了这个符号的原始意义，进化为新时代的“数字石油”，就如同石油驱动了工业时代的演进一样，Token正作为大模型理解与生成世界的最小基本单元，驱动着智能应用的奔腾洪流。

作为全新的衡量AI价值的通行标准，从模型定价到应用成本，一切都围绕着Token的消耗与产出进行核算，这意味着我们正步入一个Token经济的新时代。

而决定最终生产力的，并非是Token本身，而是背后那庞大、高效且成本可控的算力底座。谁能更高效、更经济地“炼化”Token，谁才能真正掌握AI时代的生产力。而光合组织正围绕这一核心命题，从算力生产层、调度层到应用层进行系统性布局——通过联合海光信息、中科曙光等生态伙伴，打造从芯片、整机到平台软件的全栈国产化方案，并以国家超算互联网为纽带，将算力资源“Token化”为可调度、可计量的标准服务。

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AI4S 范式下的科研生产力重构

在Token定义的时代，算力与Token之间形成了一种全新的共生关系。

一方面，算力架构的迭代直接决定了Token的生成效率与成本，从单卡推理到万卡集群，底层算力的每一次系统性跃升，都在持续降低单个Token的边际成本，使其能够承载更复杂的智能体任务。

另一方面，Token经济的蓬勃需求反向对算力发展提出了更高要求。特别是多智能体协作的开启，让单次任务的Token消耗量暴涨10倍乃至100倍，这倒逼算力的进化要能够灵活应对高并发、超长上下文的挑战。

这种螺旋式的相互作用，正在重塑从基础科研到产业应用的每个环节，尤其是在AI for Science领域，一场深刻的范式革命已经到来。

当科学研究逐步迈入 AI for Science 第五科研范式，传统科研模式的瓶颈愈发凸显，高端科研仿真计算依赖复杂底层工具、专业代码编写与繁琐环境部署，大量科研人员耗费精力适配算力环境，而非聚焦科学问题本身，算力资源与科研需求之间存在明显使用门槛。

如今，在国家超算互联网的推动下，一种全新的“科学计算智能体生态”正在将这种复杂性消解于无形。变革的核心，在于通过低代码与多智能体协作，将复杂的科研计算过程极致简化。

中科曙光副总裁蒋丹东表示，AI for Science正成为继实验观察、理论推演、计算机仿真、大数据建模之后的第五大科研范式，而这一范式的真正落地，离不开开放协同的算力生态作为底层支撑。他进一步指出，未来国家超算互联网将持续推进算力、模型、数据、工具与科研场景的深度融合，为AI4S创新应用的规模化落地提供系统性保障。无论是生物信息领域的RNA测序分析，还是材料化学领域的第一性原理计算，科研人员只需关注科学问题本身，而无需纠结于算力调度的细节，以此实现大幅降低科研创新的门槛。

实际上，这种生态的构建，不仅仅是工具的简化，更是科研生产力的解放。SCNet形成了一个拥有上万通用智能体和数千行业算子的庞大资源池，这不仅解决了AI科研模型存在的“幻觉”问题和流程标准化缺失的痛点，更诠释了一个道理：当算力能够像水电一样被精准调度，当复杂的仿真模拟可以像拼积木一样简单组合，Token的生产效率便得到了质的飞跃。

当然，要让这场智能革命真正渗透到产业的毛细血管中，我们还需要一套新的经济学逻辑来解释和驱动这一切，那就是Token经济学。

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Token经济学

让大模型成为中小企业的“自来水”

当Token成为可量化、可交易的“数字石油”，一套全新的商业逻辑“Token经济学”便应运而生。它的意义在于，为算力这种无形的资源提供了一套统一的度量衡和定价体系，使得算力能够像自来水或电力一样，成为一种按需取用的公共服务，也标志着AI的普惠化时代即将到来。

海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理 杜夏威指出，随着AI应用从对话交互走向智能体与行业垂域模型，Token经济正驱动新一轮IT架构变革。不同于传统的硬件销售模式，Token经济学关注的其实是每一个Token的生成成本、传输效率和最终价值。

而以海光DCU（深度计算处理器）为核心的算力解决方案，正致力于将算力转化为标准的Token服务。通过DAP平台，可以实现对多模型API的统一接入、Token配额的精细化管理与计费，让企业能够像支付水费电费一样，为实际消耗的Token算力买单。

这种转变对于中小企业而言意义非凡。过去，高昂的硬件采购成本和复杂的运维门槛，让大模型成了少数巨头的游戏。而现在，在“Token经济学”的框架下，中小企业无需自建机房，只需通过API接口调用Token服务，就可将最先进的AI能力集成到自己的业务流程中。

而海光DCU，正是通过其极致的性价比、对CUDA生态的兼容迁移能力以及内生安全机制，为这种“自来水”式的AI服务提供了坚实底座。它确保了Token的生产成本足够低、供给足够稳定、数据足够安全。这种模式让行业智能体在政务、金融、制造等领域的规模化落地成为可能。

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从“造芯片”到“种森林”

光合组织的生态共赢

当前算力竞争的胜负手，不再是单一芯片的性能参数，而是整个生态系统的繁荣。

对于中国自主算力产业而言，开放的产业生态的重要性可以上升到战略层面。正如光合组织秘书长任京暘所说，“产业链各环节只有坚持开放协同，才能不断释放算力价值。”为此，光合组织正依托“开放计算Token谱系”，打通算力生产层、调度层和应用层，力求将先进的国产大算力资源，真正转化为AI计算场景的Token生产力。

光合组织生态理念的最佳实践，正是近期刚刚落成的中国首个全国产十万卡AI超集群曙光8000。这个由中科曙光等光合生态伙伴共同打造的WAIC 2026的“镇馆之宝”，证明了国产技术栈有能力构建世界顶级的算力底座。同时，它在接入国家超算互联网后，上线首周即实现满负荷运转，这也间接证明了市场对国产算力的旺盛需求。

光合组织的作用，正是“翻译”和“粘合”。芯片厂商懂硬件，应用厂商懂场景，但中间有一道很深的沟，芯片的算力怎么变成应用能用的能力？这中间涉及大量的适配、调优、验证工作，单靠任何一家企业都做不完。光合组织把芯片、整机、基础软件、应用软件、行业解决方案各环节的六千多家成员单位聚在一起，实际上是在构建一个协同翻译的机制，底层芯片的能力通过一层层伙伴的接力，最终变成科研人员手里一个能直接用的工具。

从“造芯片”到“种森林”，光合组织的角色正在从技术提供者向生态组织者演进，而要想让这片森林枝繁叶茂，就必须依靠“光合作用”，让创新的火花在这片森林持续绽放。