Token原本只是大语言模型理解与生成文本的基本单元,但其战略地位正在发生根本性改变。
中国工业互联网研究院发布的《Token驱动智能经济研究报告(2026年)》显示:Token已突破单纯的技术计量属性,加速演变为智能经济时代可量化、可定价、可流通的新型生产要素。
同时,全球每日Token消耗量从2024年初的千亿级别,飙升至2026年的百万亿规模,似乎也在印证着Token时代的来临。
站在企业视角,当智能体成为新的“数字员工”,多智能体协同作业成为常态,Token的稳定、高效、安全供给就成为了能否进化为一家“智企”的战略性命题。
01
Token质变
从计量单元到生产资料
事实上,2023年开始的人机对话阶段,Token不过是用户与模型之间单次问答的消耗品,企业管理者习惯于将它视为一种按量计费的成本项目。
但时间推进到2026年,以任务驱动为核心的智能体时代全面降临,单次业务流程便可消耗数万乃至数十万Tokens,而在机机协同时代的未来,Agent之间的自动互联协作,更有可能让单流程消耗百万Tokens成为常态。摩根大通预测,中国AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿,五年间增长约370倍。
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超聚变算力事业部总裁唐启明
量变积累到一定程度,质变自然发生。在WAIC 2026超聚变“共建智能体时代”论坛上,超聚变算力事业部总裁唐启明指出:“下游的核心思考,从算力资源堆砌,转向‘如何让AI可持续地产出真实收益’。
因此,超聚变提出:以WATT→ FLOPS→ TOKENS→ AGENTS→ VALUES的AI价值链全新标尺,明确了以TOKEN为成本中心、以AGENT为利润中心的双中心模式。”
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无疑,现阶段要考验的,是企业能否将能源转化为算力、将算力高效转化为Token、再将Token精准注入业务流程的系统性能力。
但在此过程中,仍然要面临“三重失控”的考验:首先是用量失控,由于缺乏细粒度的计量手段,员工的非必要调用导致大量Token被无效消耗;其次是成本失控,算力采购和模型调用缺乏量化标准,使得AI投入成为财务上的“黑盒”;最后是价值失控,业务收益与AI支出之间无法建立精确的归因关系。
这些问题的根源在于,现有的IT架构大多基于单模型适配设计,无法支持多模型、多智能体组合的复杂调度需求。传统思路,企业往往通过堆叠更多算力或采购更多API来解决问题,但成本失控反而加剧。真正的解法不在于无限增加供给,而在于建立一套对Token全生命周期治理的系统,通过统一调度异构算力、智能路由最优模型、精细化管控Token消耗,将无序的Token转化为有序的生产力输出。因此,Token Factory的理念应运而生。
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超聚变AI软件与解决方案总经理林海锋
超聚变AI软件与解决方案总经理林海锋认为,Token Factory的价值在于为企业提供的三重确定性:经济账上,私有化Token Factory达到规模临界点后,单Token综合成本可降至公有云API的三分之一甚至更低;安全账上,私有化部署确保核心业务数据与模型主权不出域;连续性账上,企业可自主控制模型升级节奏,保障核心业务SLA稳定。“以确定性来应对不确定性,这个确定性就是构建你自己的Token Factory。”林海锋说。
02
Token Factory
以“确定性”牵引企业 AI 落地
唐启明也提出,“以算力基础设施、模型与算力服务、Token运营与度量的三层结构,组成企业的Token Factory生产体系。”这意味着超聚变对于Token价值兑现路径的思考已经成熟。
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WAIC 2026 超聚变展台产品展区
在内部落地层面,超聚变自己的Token Factory已经跑出了扎实的数据。林海锋透露了一个颇具代表性的细节:在公司启动统一的Token Factory治理之前,内部曾存在40多个模型版本同时运行的混乱局面,其中大量版本属于重复建设,有的是同一模型的不同版本号,有的是用不同模型实现相同功能,而通过统一纳管和收敛,模型版本被精简至10余个标准化版本,运维复杂度大幅降低的同时,资源利用效率显著提升。
事实上,这一现象绝非超聚变独有,而是当前企业AI建设中普遍存在的“模型碎片化”困局的缩影。超聚变也将Token Factory的实践沉淀为FusionOne AI的产品体系,围绕企业构建和运营Token Factory的全生命周期,提炼出六大核心能力。
首先要建得起来,先解决多元算力的统一纳管问题。任何企业都不可能只使用单一类型的加速卡,英伟达、国产各类AI芯片并存是常态,分布式、分地域的部署格局也不可避免。如何将这些异构、分布式的算力资源统筹为一条完整的Token生产线,通过池化与虚拟化将硬件利用率最大化,是Token Factory的基石能力。
其次要跑得更快,这解决的是从硬件到Token产出的效率瓶颈。林海锋用了一个形象的比喻:“硬件相当于生产线上的生产设备,如果没有好的生产工艺和润滑油,设备的生产效率就挖掘不出来。”超聚变则通过双引擎架构来解决这一难题:Smart推理加速引擎负责攻克投机推理、稀疏缓存、缓存卸载等技术点,并根据场景智能匹配最优加速策略;Smart QoS引擎则保障交付秩序,确保VIP请求永远得到优先保障,避免多用户并发下的体验劣化。
第三是要跟得上变化。大模型每3至6个月就完成一次版本迭代,开源引擎技术同样高频更新。超聚变为此搭建了一条全自动化流水线,30余个Agent承担起从新模型版本监控、下载、优化、适配到自动打包成标准化镜像的全流程工作,出现问题后自动通知责任人进行调优。
第四要管得住成本。不同模型面向不同业务、不同部门,折算关系如何设定,预算如何分配,超支如何预警?而通过TokenOps运营平台,企业可以对Token消耗进行三级身份配额隔离与超支预警。
第五要用得进业务。林海锋认为,传统的虚拟化和容器设施并非为Agent而生,业界需要一个全新的“Agentic Infra”。超聚变为此打造的AgentCare套件,集成了硬件级沙箱隔离、分层智能记忆、全局观测与治理等能力,将长会话Token消耗降低90%,任务成功率提升30%。
最后是生态融合,超聚变通过AI Lab与FusionXplay应用市场,打通行业应用落地的“最后一公里”。
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WAIC 2026 超聚变展台TokenBox™展区
超聚变在算力硬件领域拥有深厚的全栈产品经验,同时结合Token Factory软件方案的加持,发布了业界首款企业Token生产平台TokenBox™。作为一款“AI新物种”,它补上了算力基础设施的关键拼图,单机承载1.6T参数大模型,噪音却低至图书馆级的35dB。超聚变真正将数据中心级AI能力下沉至部门乃至办公室场景,让算力普惠更多用户。
03
Token Factory的价值落地
生态构建与行业深耕
当然,Token Factory要真正成为企业的价值底座,仅靠一套产品体系还不够。不同行业的知识壁垒、不同场景的业务逻辑、不同规模企业的合规要求,决定了AI落地的“最后一公里”必须由深耕行业的生态伙伴来走完。
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WAIC 2026 超聚变展台
唐启明表示,“成立四年,超聚变的全球生态伙伴从9千家增长到3万家,客户覆盖超过100家世界五百强企业。”同时他也给出了一个清晰的观点:“没有任何一家企业能够独自走完这场宏大的AI变革,每一个人也都不是AI时代的旁观者。”
这正是超聚变构建“1+3+N”生态架构的底层逻辑:以统一的Token Factory架构为底座,以FusionOne AI、AI Lab联合实验室、7×24小时实验场为三大核心能力,联合N类ISV伙伴共同构建行业应用。并以此来实现让Token Factory在不同的行业中生长出了高度适配的落地形态。
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创业慧康副总裁张适可
比如医疗行业,检验的是Token Factory在高合规、高并发、高价值场景下的深度适配能力。创业慧康副总裁张适可表示,“医疗AI已经不再是一个亮点,而是我们医疗信息系统的一个非常重要的基础能力。甚至现在不能说是核心竞争力,就是说没有它是不行的。”
在转型过程中,创业慧康依托覆盖7000家医疗机构的业务系统,从真实临床流程中孵化出一系列垂直智能体,覆盖预问诊、门诊、查房、护理风险评估、专科科研等高频场景。而智能体越深入,Token需求就越呈指数级膨胀。
在此背景下,创业慧康联合超聚变推出了BsoftGPT+TokenBox™软硬一体化方案。TokenBox™作为本地化算力底座,支持院内数据不出域、日志可审计,实测可承载128路并发任务,保障长文本、大批量临床运算稳定运行。“未来不是谁先做出了某一个单点的AI应用就能够赢得这一场竞争,而是谁先能够把这一整套人工智能的体系搬到医院里面,能够稳定的、规模化的推广和运营起来,谁就能够赢得这场医疗AI的竞争。”张适可说。
而政企行业的挑战则截然不同,核心命题在于AI如何在合规的框架下完成快速落地。超聚变与飞致云联合推出的AI自主创新一体机,将TokenBox™硬件与开源软件栈进行全栈深度集成,出厂即完成从操作系统到AI框架的全部预配置,将传统数月的适配周期压缩为开箱即用。这一方案精准回应了政企客户的双重诉求:数据不出域的本地化部署保障了物理隔离级别的数据主权,全栈技术路线则让AI建设与安全合规要求在同一套架构中同时达成。
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WAIC 2026 超聚变展台伙伴展区
很明显,从医疗到政企,两个迥异的场景,指向同一个趋势:Token Factory正在成为AI落地的关键基础设施,它既能让算力下沉到业务一线,也能让合规与智能不再两难。
而超聚变所锚定的,正是这一产业进程中那个承上启下的支点:向下整合算力与模型,向上赋能行业与场景,让每一家企业都能拥有自己的Token生产体系。
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