从算力竞赛到 Token 争夺战，AI 基建进入分层竞争时代

从今年初，AI行业最热的关键词当属“Token”（词元）。

尤其在上月结束的2026世界人工智能大会（WAIC）上，Token（词元）更是从世博展览馆一路"烧"到了产业深处。

“Token经济”首次被列为今年WAIC上的核心议题，“Token工厂”成为各大展台的高频亮相。联想集团宣布将从交付算力升级为交付Token；摩尔线程早前也提出“三大AI工厂”概念，将“词元生产工厂”作为核心一环。

行业巨头与创新力量不约而同地指向同一个方向：代替曾经作为AI产业核心指标的算力（FLOPS），Token正成为AI产业新的技术计量单位和核心生产要素，Token商业化热潮已然全面兴起。

与之对应的，这场由WAIC 2026所集中呈现的产业变革浪潮中，2026年的中国AI Infra产业也正迎来一场深刻的基础设施重构。回顾产业发展历程，AI 基础设施（AI Infra）的核心价值始终是支撑 AI 能力落地，但在不同阶段呈现出差异化的功能侧重。

在大模型攻坚期，AI Infra 作为“技术底座”的价值尤为突出：其核心作用是提供海量算力与底层软件支撑，解决大模型训练的“从 0 到 1”问题——无论是千卡级集群的算力供给，还是异构芯片的适配优化，本质都是为了突破大模型落地的技术瓶颈，让更少资源“训练出可用的大模型”和“让更低成本实现大模型落地”成为可能。

这一阶段，AI Infra 的价值衡量标准集中在算力规模支撑能力、训练效率等“硬指标”上。而当大模型跨过技术验证门槛、进入应用拓展期，AI Infra 的价值重心则转向推理效率与成本控制，解决“从 1 到 N”的规模化落地问题。

而进入 Token 主导的规模化时代，AI Infra 的价值实现找到了更精准的载体与出口 ——Token 作为 AI 模型处理信息的最小计量单位，既是智能时代的 “价值锚点”，也是连接技术供给与商业需求的 “结算单位”，其生产、流转与交付效率，直接决定 AI 能力的落地质量。

此时的 AI Infra，已从单纯的 “技术底座” 升级为 “Token 全链路支撑体系”，价值核心也从 “提供算力” 转向 “让 Token 高效流转”：它既是 Token 生产的产能基础（算力硬件与软件协同实现 Token 供给），也是 Token 流转的效率保障（资源整合与智能调度打通供需壁垒），更是 Token 价值的放大枢纽（通过全链路优化提升 Token 使用体验与商业价值）。

具体而言，Token 与 AI Infra 形成了 “基建支撑 Token、Token 反哺基建” 的共生关系：AI Infra 的算力规模决定 Token 产能上限，资源调度能力决定 Token 流转效率，服务适配能力决定 Token 使用体验；而 Token 的规模化需求又反向驱动 AI Infra 进行架构优化与技术升级。

如今，Token 生产、中转、调度的全链路效率，已成为决定 AI 产业规模化竞争力的核心变量，而 AI Infra 围绕 Token 价值实现形成的专业化分工，正推动产业格局迎来根本性重塑。

Token时代，国内 AI 基础设施已形成层次分明、边界清晰的三层架构：底层为 Token 算力供给环节，主要由头部科技企业，以及专业服务商共同支撑；中层 Token 中转环节乱象突出；顶层 Token 资源调度，则由清程极智等企业率先布局、牵头发展。该格局的形成，推动行业从无序角逐转向精细化协同运作。产业链各环节的价值格局与协同效能，将深度左右中国 AI 产业在全球市场的竞争实力。

分层架构落地：Token 流转的 “三级火箭” 模型

中国 AI Infra 的三层架构并非人为划分，而是产业发展到规模化阶段的必然结果 ——AI Infra 的核心使命是 “高效供给 AI 能力”，而 Token 作为 AI 能力的具象化载体，其流转全链路自然成为 AI Infra 的架构设计核心。三层架构围绕 Token 从 “产能生成” 到 “终端交付” 的完整流程，形成差异化定位与协同关系，共同构成 AI Infra 的价值闭环。

底层生产层：AI Infra 的产能核心，决定 Token 供给基础

Token 生产层是 AI Infra 的算力核心与产能底座，直接对应 AI Infra 的 “算力供给” 核心功能 ——AI Infra 的基础软件（操作系统、编译器）与训推优化技术，共同构成 Token 生产的技术支撑体系，其核心目标是将算力资源转化为可用的 Token 产能。

这一环节的玩家主要包括智算中心运营商、底层软件服务商及聚焦训推优化的技术型企业，竞争焦点集中在算力规模、集群稳定性、能耗控制与模型适配效率上，本质是 AI Infra “硬实力” 的直接比拼。

当前，国内已建成多个先进的大型智算集群，“东数西算” 工程持续推进，为 Token 生产提供了坚实的 AI Infra 基础。但生产层的局限性同样明显：AI Infra 的算力体量与适配技术直接决定 Token 产能，但 AI Infra 的物理部署特性（如集群位置、接入门槛）导致服务半径与客户覆盖范围相对有限，多聚焦于需要大规模算力支持的头部企业或特定场景，难以满足海量中小开发者的差异化需求；同时，生产层的 AI Infra 仅关注 “Token 能否生成”，缺乏对 Token 流转效率与终端使用体验的全局优化能力。

中层中转层：AI Infra 的资源枢纽，打通 Token 流转链路

Token 中转层是 AI Infra 的 “资源连接器”，核心功能是解决 AI Infra “产能分散” 的痛点 —— 不同厂商的 AI Infra（智算中心、算力平台）分布零散、技术标准不一，导致 Token 产能分散在各个孤立的基建节点中，难以形成规模化供给。

中转层通过整合上游多元 Token 生产资源（即不同主体的 AI Infra 产能），构建起跨基建节点的资源网络，为下游提供统一的 Token 接入入口，本质是 AI Infra 的 “资源整合” 延伸功能。

中转层的商业模式以资源撮合为主，通过整合不同厂商的 AI Infra 算力与模型资源，为开发者提供一站式接入入口，降低对接分散 AI Infra 的门槛。

但行业痛点同样突出：多数中转平台仅承担 “资源搬运” 角色，未对底层 AI Infra 的性能、Token 质量进行优化，既无服务质量的提升，也未为开发者提供 AI Infra 适配建议等新增价值信息，本质是 “无价值判断的资源聚合”。

竞争焦点集中在上游 AI Infra 资源抢占与市场营销能力，对渠道与流量运营要求极高，且因技术门槛较低，已形成玩家扎堆的红海市场。

顶层调度层：AI Infra 的智能核心，释放 Token 最大价值

Token 调度层是 AI Infra 的 “大脑”，对应 AI Infra 的 “智能调度” 核心功能 ——如果说生产层是 AI Infra 的 “算力肌肉”，调度层就是 AI Infra 的 “神经中枢”，其核心目标是通过全链路优化，让 AI Infra 的资源配置与 Token 需求精准匹配，实现 Token 价值最大化。

这一环节通过 “评测体系 + 智能路由算法” 构建数据飞轮：基于对不同 AI Infra 节点的性能评测（时延、成本、稳定性），智能路由算法将 Token 需求导向最优的 AI Infra 产能节点，评测越精准，路由匹配度越高；而路由数据的反馈又能优化评测模型，进一步提升 AI Infra 的资源利用率。清程极智打造的 AI Ping 平台正是这一模式的典型实践，其构建的标准化评测体系已成为行业重要参考。

中国工程院院士郑纬民指出，Token 服务的核心是保障产能可用性，涉及成本、吞吐、时延与可靠性等多维优化，必须依靠 AI Infra 的全链路系统级创新，而智能调度正是关键技术底座之一。

调度层的价值本质是 “供给侧优化 + 需求侧匹配” 的双向赋能：对供给侧，通过全局资源调度提升各类 AI Infra 节点的 Token 产能利用率；对需求侧，通过智能路由、质量评测实现 “低成本、低延迟、高可用” 的 Token 服务交付，真正让 AI Infra 的算力资源转化为终端用户可感知的价值。

目前，调度层玩家以构建全链路能力的企业为主，需实现跨 AI Infra 集群、跨模型、跨区域的全局调度，同时具备成熟的评测体系与路由算法。清程极智凭借其 AI Ping 平台的技术积累，成为调度层的代表性企业之一 — 其不仅实现了跨平台、跨模型的全局调度，更通过与相关权威机构合作推出的基于 AI Ping 的大模型API评测数据，为行业提供了更具可比性与参考价值的服务选型依据。

这类企业虽数量稀少，但正成为推动 AI Infra 价值释放的核心力量 —— 它们不直接参与 Token 生产，而是通过技术手段盘活全行业 AI Infra 资源，解决 Token 从供给到应用的 “最后一公里” 效率问题，让 AI Infra 的算力优势真正转化为产业竞争力。

价值分化：三层格局下的 AI Infra 竞争力重构

Token 生产、中转、调度的分层，本质是 AI Infra 价值的重新分配 ——AI Infra 的核心竞争力已从单纯的算力规模，效率优化能力，转向 “算力供给 + 资源整合 + 智能调度” 的全链路能力，而 Token 作为贯穿始终的价值载体，成为衡量 AI Infra 各环节价值的核心标尺。三层环节的核心差异，不仅体现在技术门槛与商业模式上，更决定了 AI Infra 在产业生态中的话语权与成长空间。

生产层：AI Infra 硬实力比拼，产能与技术双重竞争

生产层的核心竞争力已从单纯的算力规模，升级为 “产能 + 技术” 的双重优势。

随着国产算力产能持续释放，AI Infra 的 “建得起、用不好” 困境日益凸显：仅靠算力堆砌（AI Infra 硬件扩张）已难以形成持续竞争力，必须通过技术优化（AI Infra 软件与硬件协同）提升 Token 生产效率。

同时，生产层企业也在积极对接调度层的评测体系，例如部分智算中心已引入清程极智的 AI Ping 评测标准，通过第三方数据验证自身 Token 生产质量，提升市场认可度。行业共识逐步形成：生产层的未来发展需兼顾 AI Infra 的 “硬产能” 与 “软实力”，既要扩大算力规模，也要通过技术优化与标准共建，提升 AI Infra 的实际使用价值，联想集团参与制定业内首个模型训推服务标准，便印证了这一方向。

中转层：AI Infra 资源整合的过渡形态，价值薄化下的转型压力

中转层因缺乏 AI Infra 核心技术壁垒，正面临严重的价值薄化问题。其本质是 AI Infra 发展初期的过渡形态 —— 当 AI Infra 尚未形成统一标准、产能分散时，中转层的资源整合功能具备存在价值；但随着调度层企业逐步构建跨 AI Infra 的全局调度能力，中转层的 “资源聚合” 功能正被替代，部分玩家已开始向 “轻量化调度” 转型，通过引入基础评测与路由能力，提升服务附加值。

但转型之路并不平坦。中转层企业普遍缺乏 AI Infra 的系统级技术积累，难以构建精准的评测体系与智能路由算法，而这正是调度层的核心壁垒。因此，不少中转平台选择与一些具备成熟评测能力的调度层企业合作，通过接入质量数据，为用户提供 “资源聚合 + 质量筛选” 的增值服务，这也成为中转层突围的重要路径。

未来，中转层可能出现 “两极分化”：头部平台通过资源整合与技术合作切入调度环节，中小玩家则逐步被淘汰或聚焦垂直细分场景。

调度层：AI Infra 的价值核心，技术壁垒构筑产业高地

调度层成为行业稀缺高地，核心源于其对 AI Infra 的全链路掌控能力 —— 需兼容不同技术标准、不同部署形态的 AI Infra，实现 Token 在复杂基建网络中的最优流转，这需要三大核心技术壁垒：一是多元异构兼容能力，需适配不同厂商的 AI Infra 生产资源，解决跨平台、跨集群、跨模型的适配问题；二是精准评测体系，要基于 AI Infra 的性能数据（时延、吞吐、成本），实现对不同生产层输出 Token 的质量、成本、时延的量化评估；三是智能路由算法，需基于实时数据动态调整策略，保障大规模并发场景下的稳定性，本质是 AI Infra “软件定义” 能力的终极体现。

这三大壁垒的叠加，使得多数企业望而却步。在这其中，清程极智的突围路径颇具代表性：其通过长期技术积累构建了覆盖多维度的评测体系，不仅为自身调度算法提供数据支撑，更通过联合发布行业排行榜、启动《智能、可持续大模型 API 服务生态计划》等方式，联合 20 余家大模型 API 服务商推动行业标准共建，这种 “技术 + 生态” 的模式进一步巩固了其在调度层的优势地位。

2026 中关村论坛年会上，业内专家凝聚共识：软硬深度协同、生态统一与标准建设，是调度层突破的关键方向，只有实现 AI Infra 的系统级优化，才能弥合生产层能力与终端业务需求之间的鸿沟。

目前，以清程极智为代表的少数企业已实现规模化落地，其核心优势集中在全栈技术积累与大规模工程经验，能够打通从 AI Infra 适配到终端服务交付的全链路优化。

产业影响：调度层如何重塑 AI 生态格局

Token 调度层的崛起，本质是 AI Infra 从 “硬件堆砌” 向 “价值驱动” 的转型，其不仅改变了 AI 基建的竞争逻辑，更对整个 AI 产业的生态演进产生深远影响，成为破解当前产业痛点的关键抓手。

盘活 AI Infra 存量资源，推动自主算力生态闭环

当前，国产AI Infra普遍陷入供需错配的结构性矛盾：国内已建成体量庞大的智算中心集群，整体Token生产供给能力持续走高；但受跨平台适配难度大、服务标准不统一、选型成本偏高等因素影响，市场端对国产算力资源接纳度不足，大量优质底层算力长期处于闲置状态，资源利用效率偏低。在此行业现状下，调度层具备的全域评测与智能路由能力，正是破解供需失衡、盘活存量算力的核心突破口。

依托清程极智 AIPing 平台搭建的评测与调度体系，未来可建立起统一规范的 Token 服务评价体系，全面摸排全网各类 AI 基础设施的运行状态、服务质量与调用成本，完成多元算力资源的统一梳理与统筹纳管。依托详实客观的评测数据，平台可通过智能路由策略灵活调配流量，在充分保障终端使用体验的基础上，优先倾斜调度国产算力资源，让终端用户无感完成算力切换与服务调用。

这种用实际服务结果说话的落地模式，能够逐步打破行业固有偏见，重塑市场对于国产算力的认知，推动国产 AI 算力从市场被动选择，转变为行业主动优选。长期来看，以AIPing为代表的顶层调度平台持续发挥串联统筹作用，还将进一步打通算力硬件、基础系统、大模型服务之间的产业壁垒，助推国产芯片+国产基础软件+国产大模型+国产token的完整自主AI产业生态闭环。

降低 AI Infra 使用门槛，加速规模化落地

AI产业规模化发展的核心瓶颈之一，在于开发者对接各类AI基础设施的综合成本居高不下。当下行业内各类AI Infra技术标准各异、接入流程繁琐复杂，对于广大中小开发者而言，独立完成多类算力资源适配的门槛高、投入大，严重制约了AI技术普惠化进程。

而调度层凭借一站式资源适配与智能需求匹配能力，能够搭建起行业统一的AI Infra便捷接入入口，让开发者无需深究底层算力架构差异与繁琐适配细节，即可快速获取适配自身业务的最优Token服务，不必逐一对接各家生产层算力服务商。

未来随着调度层平台能力持续完善升级，将依托标准化调用接口与全域智能匹配机制，进一步简化AI能力接入流程，大幅压缩中小开发者的技术适配与研发投入成本。依托成熟的顶层调度能力，可打通不同场景下的算力流转通道，让智算中心资源、行业专属算力资源实现灵活调配联动。这套模式成熟落地后，能够全面拉低全行业AI应用落地门槛，让多元价值的token服务千行百业。

引领 AI Infra 标准制定，掌握产业话语权

调度层作为 Token 流转的核心枢纽，天然具备 AI Infra 规则制定与标准引领的能力。通过规模化实践，调度层企业将沉淀出一套基于 Token 价值的 AI Infra 评测标准、适配规范与服务体系，推动分散的 AI Infra 走向标准化、规范化。这种标准制定权，正推动行业竞争从单纯的算力军备竞赛，转向 Token 全链路效率与体验的综合比拼。

清程极智的实践颇具行业意义：其联合中国电子信息产业发展研究院软件与集成电路评测中心发布的《2025 大模型服务性能排行榜》，已成为开发者选择 AI 服务的重要参考；而其发起的《智能、可持续大模型 API 服务生态计划》，更是联合产业链上下游企业共同完善行业标准，覆盖模型服务能力评估、评测方法论建设等关键领域。

目前，国内已有多家企业参考该标准优化自身 AI Infra 布局，随着调度层技术的成熟与普及，中国 AI 产业有望在 Token 服务领域形成自主标准，进而推动 AI Infra 的技术标准与产业规则向中国主导的方向演进，助力中国 AI 产业从技术跟随走向标准引领，掌握产业发展的核心话语权。

Token 调度，AI Infra 价值释放的 “最后一公里”

2026年，国内AI产业正式迈入商业化落地与规模化普及的关键周期，AI基础设施与Token产业深度绑定、双向赋能。一方面，完备的AI Infra体系筑牢Token生产供给根基，决定全域Token供给规模与基础品质；另一方面，市场海量的Token流转需求，也持续倒逼AI基建完成架构迭代与能力升级。

如今Token生产、中转、调度三层产业格局正式确立，意味着国内AI基建行业彻底告别粗放式算力扩张，迈入精细化分工、专业化运营的全新发展阶段。行业竞争逻辑也随之发生根本性转变，早已脱离单一算力比拼、单点资源争夺，转向Token全链路流通效率的综合角逐。

立足三层架构的产业现状，各赛道也迎来清晰发展方向：底层生产层持续夯实算力底座，提升集群建设与训推适配能力，稳住Token供给基本盘；中层中转层跳出单纯资源搬运的低端模式，依托行业评测数据完善服务能力，向高附加值资源服务转型；而位居产业顶层的Token调度层，凭借全局统筹、智能路由、多维评测的核心能力，成为串联全产业链条、盘活全域算力资源的核心枢纽，也是打通AI基础设施价值落地的关键一环。

未来，调度层依托技术迭代搭建统一行业服务标准，依靠数据飞轮优化全域分发效率，不仅能够有效盘活海量闲置算力、降低AI应用落地门槛，更能引领行业走向规范化、规模化发展，是决定国内AI产业商业化进程与全球产业话语权的核心力量。

整条产业链唯有实现三层业态协同共进、全行业生态聚力共建，才能推动算力资源依托Token实现高效、低成本、高稳定全域流转，让AI能力成为普惠化数字基础设施，真正达成智能算力全域普及的行业愿景，助力中国AI产业稳步夯实核心优势，站稳全球产业发展高地。