Token工厂：当AI算力变成像水电一样的基础设施

如果说 2025 年的 WAIC 属于大模型参数竞赛，那么 2026 年的 WAIC 属于一个更务实的概念——Token 工厂。

今年 6 月，英伟达 CEO 黄仁勋在一次演讲中把现代 AI 数据中心比作「生产词元的现代化工厂」。他说，每一个词元（Token）都可以转化为代码、答案、设计方案，直接变成商业利润。这个比喻迅速点燃了整个行业。

短短一个月后的 WAIC 2026 展馆里，「Token 工厂」几乎随处可见。摩尔线程、无问芯穹、是石科技等企业，全都在讲 Token 的生产、优化和调度。软通动力直接亮出北京壹号词元工厂的数字：每天 Token 规划产能达到 1.4 万亿。优刻得则把这条路讲得更透：从「Token 生产—分发—调用—治理—运营」建一套完整的基础设施体系。

行业的真实痛点：算力利用率不足 30%

Token 工厂概念火爆的背后，是国内智算中心普遍的窘境。

国家数据局公布的数据显示，中国日均 AI Token 调用量从 2024 年初的约 1000 亿，飙升至 2026 年 3 月的超过 140 万亿——一年半时间增长了 1400 倍。然而在需求暴增的另一面，大量智算中心的机柜平均利用率徘徊在 20%～30%，部分企业级中心甚至低于 10%。

一边是算力租赁价格因芯片紧缺居高不下，另一边是昂贵的 GPU 在机房里空转。「拥有算力不等于拥有生产力」成了悬在整个行业头顶的警报。

传统的算力租赁模式存在结构性缺陷：企业采购固定硬件单元，业务高峰期不够用，低谷期大量闲置。模型部署、性能调优、能耗管控、日常运维这些最耗费精力的工作，并不会随着算力租赁合同一并转移。对中小企业而言，自建算力本质上是把应该投入业务的资金锁死在固定资产上。

Token 工厂怎么解决问题？

Token 工厂的核心逻辑很简单：客户不再需要采购 GPU、租用机柜，而是直接购买 AI 模型处理信息后产出的最终 Token 结果。就像企业不用自己建发电厂，只需按实际用电量付费。

这背后需要一条完整的基础设施链条：稳定的电力供给、通畅的网络、高等级数据中心、智能调度平台，以及 7×24 小时不间断运维服务。任何一个环节出问题，算力服务就会中断。

以润建股份旗下的五象云谷智算中心为例。这个位于广西南宁的 Token 工厂，每小时产出约 2000 亿 Token，客户接入 API 即可按需调用、按 Token 付费。通过全链路深度优化，其平台集群算力利用率达到 57% 左右——远超行业平均不到 30% 的水平，首 Token 响应速度也提升了 30% 以上。

五象云谷的母公司润建股份，是一家横跨通信网、能源网、算力网的基础设施企业，扎根数字化运维二十余年。其 Token 工厂的核心竞争力不在于「卡多」，而在于跨领域的综合组织能力。这也说明了一个关键趋势：Token 工厂不是技术公司的专利，基础设施玩家反而更有优势。

从「算力集散中心」到「AI 生产力商店」

无问芯穹 CEO 夏立雪在 WAIC 上提出了更具野心的框架——「前店后厂一中心」战略：

• 算力集散中心：把散落的、异构的算力资源统一汇聚、弹性调度、按需分发。其面向异构集群的跨域训练系统，已在全国部署触达超 37000P 算力，覆盖 16 种主流芯片。
• Token 工厂：大模型服务平台，向下对接芯片，向上支撑模型和应用。
• AI 生产力商店：面向行业的解决方案层，让 Token 变成真实的业务价值。

这个三层架构揭示了 Token 工厂的完整图景：底层是算力资源的汇聚与调度，中层是模型的推理与服务，上层是面向行业的应用交付。三层之间通过智能体蜂群（Agent Swarm）实现自动化的资源调度和 Token 生产优化。

基础设施化：AI 的「电网时刻」

回顾科技史，每一次计算范式的变革都伴随着基础设施的重构。大型机时代，计算资源集中在一台机器上；PC 互联网时代，计算分散到个人设备；云计算时代，计算重新集中到数据中心，但单位是「虚拟机」或「容器」。

现在，AI 时代的基础设施单位正在变成 Token。

这不是一个简单的计量单位变换。当算力像水电一样接入、按量计价、按需取用，整个产业的成本结构和创新门槛都会发生根本性改变。创业者不再需要先花几百万囤 GPU，中小企业可以用几百块钱的 Token 预算跑通一个 AI 应用的 MVP。

当然，Token 工厂还面临不少挑战：异构芯片的适配成本、跨地域算力调度的延迟、模型版本更迭带来的兼容性问题、以及 Token 定价的标准化。但方向已经清晰——AI 基础设施的下一个十年，不再是「谁堆的卡多」，而是「谁能把算力最稳、最省、最持续地变成生产力」。