Token成为AI产业核心计量单位 成本优化成落地关键

　　“人工智能正从训练阶段全面迈入推理阶段，Token调用量的指数级增长，是AI规模化应用最直接的量化标志。”国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在人工智能+生态大会（AIEC 2026）上表示。

　　本届大会由清华大学全球产业研究院主办，中关村科学城管委会支持。来自国家信息中心、IDC、阿里云、腾讯、月之暗面、浪潮信息、美的、上海人工智能实验室、阶跃星辰、百川智能等知名机构和领先企业的专家代表共聚一堂，围绕“人工智能+”从战略部署迈向产业实践的关键路径展开深入研讨。

　　超级周期到来，中国AI进入规模应用临界点

　　国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在主论坛上表示，Token不再只是大模型处理文本的技术单位，而是贯通电力、算力、模型服务和应用价值的新型经济单元，推动AI基础设施评价标准从追求算力峰值，转向单位能效、成本效益与场景服务能力。

　　单志广对于发展Token经济的主要建议

　　单志广指出，凭借算力和能源基础设施、丰富的产业场景、活跃的开放生态等综合优势，伴随“人工智能+”行动深化，中国有望率先实现AI从技术突破到规模化落地的跨越，构建全链条产业竞争优势。

　　IDC 中国区总裁霍锦洁则从全球产业趋势角度进一步指出，全球人工智能产业正在进入自互联网浪潮以来最强劲的IT增长超级周期。本轮增长并非单一技术扩张，而是由AI算力建设和应用落地同步驱动：一端是数据中心、GPU等基础设施持续扩张，支撑大规模推理需求；另一端是企业AI应用从试验走向生产，智能体开始跨系统调用数据、规则、API和工作流，推动企业软件从“人的操作界面”转向“智能体可调用的业务能力集合”。

　　IDC预计，到2029年，中国生成式AI市场规模将接近千亿美元，2024—2029年复合增长率达 68%，中国成为全球最活跃的AI应用市场之一。

　　但当AI从试验走向生产，真正的挑战不在技术，而在组织。浪潮信息董事长彭震在主题演讲中指出，AI产业革命不仅改变工具，更改变了"劳动者"的定义。随着Agent成为企业生产力的重要组成部分，AI原生转型的重点正从个人提效转向组织进化。智能体进入生产系统后，企业面对的不再是某个流程的效率提升，而是如何管理、调度和治理一种新的数字化劳动者。

　　围绕这一变化，彭震提出Humagent（Human+Agent）组织概念，即企业从管理Human进化到管理Humagent。他认为，企业需要将智能体正式纳入组织管理体系，推动管理对象从传统的人、财、物，扩展到人、数字员工、数据和智能能力，通过重新定义岗位、角色、权限、责任边界和绩效评价，最大限度释放AI的智力贡献，同时保障运营的稳健、高效与低成本。

　　彭震强调，Humagent的提出旨在帮助企业跳出"AI只是工具"的认知局限，真正将Agent纳入组织运营体系。在这一框架下，企业的终极目标不仅是追求Agent的智力成果，更是构建具备自主进化能力的AI原生组织。他展望，随着人类智慧与机器智能的深度交融，将共同定义一种更具韧性、更具创造力的商业文明新形态。

　　算力服务正加速向Token服务转型

　　从推理需求爆发，到Token服务能力形成和企业级应用加速落地，人工智能竞争正在从单一模型能力竞争转向生态能力竞争。

　　“智算中心与Token服务”主题分论坛同期举办。来自九章云极、积算科技、并行科技、昆仑万维、太初元碁、提尔科技等企业的技术负责人齐聚一堂，围绕Token服务的商业化实践、多元算力落地、智能体（Agent）规模化应用等议题展开深入探讨。

　　随着AI Agent的爆发式增长，全球Token调用量持续攀升，算力服务正加速向Token服务转型。

　　九章云极AI首席科学家缪旭表示，智能体任务正变得越来越长，导致上下文窗口和Token成本急剧增长，企业落地长时运行Agent必须考量效率与ROI。

　　他提出“自进化的Token工厂”概念，通过强化学习和模型蒸馏技术，在保证质量的前提下动态选择最优模型路径，可将Token成本降低70%以上。

　　积算科技首席架构工程师郑彬玙分享了构建企业级Token工厂的实践。他表示，企业面临模型适配、性能指标、运维管理等多重挑战，积算科技通过自有算力资源池和统一的API接口，帮助企业解决模型选型与部署难题，实现Token服务的统一管理与成本管控。

　　并行科技MaaS业务技术总监梁奇元指出，当前Token市场存在API质量不稳定、定价不透明、渠道混杂等问题。并行科技通过MaaS平台实现算力直连、计费透明、智能路由，帮助企业解决模型选择困难与供给碎片化难题，目前平台已接入近百款主流模型。

　　太初元碁技术总监及首席架构师夏忠谋表示，国产算力在超大规模集群稳定性上仍有挑战，但在推理场景已具备替代能力。太初元碁基于申威异构众核架构，通过片上CPU+GPU通信提升计算效率，目前已能满足80%-90%的推理场景需求。他强调，国产算力落地需算力厂商、ISV与客户三方联合，以业务效果为导向。

　　提尔科技技术经理刘迎森表示，能耗占Token生产成本的40%，液冷技术可将智算中心PUE降至1.08，大幅降低Token能耗成本。提尔科技通过全浸没式液冷方案，实现单机柜120千瓦高密度部署，并可通过余热回收为办公区供暖或为工业提供热水，实现“算力+热力”双收益。

（文章来源：财联社）

(原标题：Token成为AI产业核心计量单位 成本优化成落地关键)

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