毅立配资平台 算力换赛道：词元工厂加速落地，AI基建进入“经营”时代

两年前，行业讨论AI的焦点还是大模型参数和训练算力；今天，一个更具体的计量单位开始主导产业话语权——词元（Token）。国家数据局披露的数据显示，截至2026年3月，我国日均词元调用量已突破140万亿，较2024年初的1000亿增长超过1000倍。与此同时，全国已有24座Token工厂落地，覆盖15个省级行政区。

从“数据中心”到“词元工厂”，从比拼算力规模到经营词元产出，AI基础设施的产业逻辑正在发生一次重要切换。

#### 算力竞赛换赛道：词元工厂如何炼成？

词元需求的爆发式增长，首先体现在宏观数据上。据中国信通院统计，2025年全年公有云企业级词元消耗量达到2000万亿，2026年上半年已接近5900万亿。OpenRouter数据则显示，2026年8月，智能体消耗的词元量已达人类调用量的5倍——AI开始大规模“生产”和“消费”，词元就是最基本的计量单位。

供给端的算力建设同样在加速。工业和信息化部数据显示，截至2026年6月底，我国智能算力规模达2185 EFLOPS，同比增长177%。但一个更深层的命题随之浮出水面：算力是“原料”，不是“产出”。GPU数量不等于智能产出，单卡性能不等于系统能力。过去那种每个模型独立部署、推理环境彼此割裂的做法，如同分散的手工作坊，轻量任务与重度推理共用一套资源，效率与成本都无法得到有效控制。

“词元工厂”正是在这一背景下被提出。它的核心逻辑，是将能源、算力、数据、模型等要素，通过工业化生产流程，持续转化为可计量、可定价、可交付的标准化智能服务。中国信通院发起的“高质量词元工厂”计划，进一步将标准化供给、高效运行、可信计量、安全可控列为四个重点方向，推动异构模型统一接入与服务封装，让词元服务实现可调用、可计量、可核验、可追责。

产业端的落地速度超出预期。9月下旬，江西省首个Token工厂在南昌高新区落地，聚合了300余款主流大模型；此前，北京壹号词元工厂投产、京算Token工厂点亮、武汉星火众达一期投运、雅安“天绛·白泽”也开始运行。据公开报道梳理，截至2026年10月初，全国已有24座Token工厂落地，覆盖15个省级行政区。

当然也要看到，词元工厂的标准化体系仍在形成，从概念到规模化落地仍需时间验证。概念热度不等于产业现实已成熟。

#### 中国词元的“出海”密码

词元不只是一个技术概念，也正在成为国际贸易中的新型商品。在埃塞俄比亚的跨境电商直播基地，主播们输入商品信息，中国大模型生成符合目标市场文化习惯的文案和视频，按词元消耗量计费。这一国际服务的首单交易达到27亿词元。在越南，工厂管理者输入生产计划调整指令，数据通过跨境专线进入汕头的算力机房，由中国大模型处理后返回，数十秒即可获得专业方案。

选择中国词元服务，最直接的原因在于成本。有参与跨境业务的企业负责人介绍，在提供同样算力流量和性能的情况下，中国词元服务价格可以做到西方同类产品的三分之一。此外，部署模式也是重要考量——西方大模型的机房全球布局，数据流向难以控制；而中国的一些词元服务在特定算力中心处理数据后原路返回，更符合企业对数据安全的要求。

支撑中国词元竞争力的，还有更深层的产业基础。国家电网公司原副总信息师王继业指出，词元处理本质上是大模型训练与推理的过程，需要消耗大量电力。中国电力工业在总量、稳定性和装备产业链完整性上具备全球优势，国内部分算力集群的电价已低至每度0.36元左右。从这个角度看，词元“出海”实际上也是电力的“间接出海”——电力基础设施薄弱的国家，通过购买中国词元，间接分享了中国电力与算力系统的整体红利。

在算力本身，中国企业的集群化能力也在弥补单卡性能的差距。以华为云灵衢智算集群为例，其策略不是简单堆叠芯片，而是针对不同大模型的参数规模和运行特点，对算力资源进行调度优化。有工程师表示，即使国产芯片单卡性能与国际顶尖产品存在差距，但通过集群规模和互联技术的自主创新，整体算力能力已进入国际第一梯队。

多位受访业内人士的判断趋于一致：中国有望成为全球词元生产消费的高点。中国既是词元消费大国，也是词元生产大国，巨大的市场规模与完整的产业链，正在形成相互促进的正循环。

#### Token从成本项到利润变量：运营平台站上风口

词元产业不仅需要工厂，还需要调度系统。招商证券研报提出，随着基础模型数量持续增加，不同模型在能力、成本、速度、稳定性上的分化加剧，下游开发者同时调用多个模型和多个Provider已成为常态。Token运营平台通过统一API聚合模型，提供模型选择、智能路由、Token计量、统一结算和企业治理等服务，其角色正从简单的模型接入工具，演进为AI流量分发与企业调用控制层。

这一趋势背后，是业界对Token价值认知的深化。msup创始人刘付强在第十一届A2M人工智能创新峰会上直言，过去大家把Token当成本，比拼谁的消耗量大，但今年这类榜单已经消失。Token不是成本，而是价值流动的载体；衡量AI落地成效的标准，是看价值是否变成了利润。

刘付强认为，AI已成为主要生产方式，企业竞争力不再取决于团队规模，而在于人机配比、可用的Agent与Skill数量。真正的组织级AI转型，是要把少数专家的经验和know-how萃取出来，沉淀为可复制的知识资产。当AI的引入只是提效而没有产生利润增量，那“还是那把锤子”。

这个判断对通信行业同样适用。对运营商而言，Token不只是网络流量的新形态，更是一项可经营的新业务。从算力网络的调度，到词元的计量计费，再到面向行业客户的智能服务交付，运营商需要一套完整的经营体系——这正是Token运营平台和词元工厂计划的产业空间所在。

#### 芯片与光网：词元经营的硬底座

词元经营要真正跑通，底层硬件与网络支撑缺一不可。在近期举行的中国联通合作伙伴大会上，海光信息首次发布“面向词元经营的双芯加速解决方案”，以CPU+DCU协同架构提供算力底座，同时将安全能力内置到芯片层级。

具体来看，海光CPU作为智能调度中枢，承担统筹编排、任务调度和记忆管理；海光DCU负责并行计算加速、P/D分离优化、批量解码、KV缓存优化、长序列高效处理等任务。双芯通过高效的数据协同与内存协同，实现业务流量的智能分流与动态调度。

这套方案的差异化在于：安全防护不是上层软件的“打补丁”，而是通过可信计算、硬件加密、信息隔离等芯片原生能力，将安全贯穿词元生产、推理调度、计量计费、业务变现的全流程。在词元经营中，海量用户数据、模型权重与业务信息在网络中流转，安全已经成为运营商开展词元经营的底线，芯片级的内生安全能力因此有了实际意义。

海光同时宣布将内生安全能力作为标准化能力对外开放，并配合自研HSL高速互连协议带来的高带宽传输能力，以及兼容百余种主流AI框架的软件生态，降低运营商与行业伙伴的业务迁移门槛。这显示出国产算力芯片厂商正在从单一硬件供给，走向面向AI业务场景的系统方案输出。

如果说海光解决的是“词元生产与安全”的算力底座，那么50G-PON解决的则是“词元流通与交付”的网络底座。在2026北京PT展万兆光网创新发展论坛上，中兴通讯固网及多媒体产品MKT及方案部部长马小松提出，新一代万兆光网不应只追求带宽提速，更需通过“精准建网、网业协同”，帮助运营商从带宽售卖向价值经营转型。

马小松用“唯快不破、强光融智、不止于快”概括了50G-PON的能力特征。在家庭侧，50G-PON可以在原有上网通道和IPTV通道之外，构建面向AI应用和Token服务的第三独立转发通道，提供确定性保障和差异化服务，让无算力、弱算力的家庭终端也能接入云边端协同的分布式智算模式。在企业侧，50G-PON一跳入算专线和算力互联专线，可以满足企业全光局域组网、本地算力互联以及接入AIDC的全场景需求。

从产业逻辑看，词元工厂负责把算力“炼”成词元，50G-PON则负责把词元高效、安全地送到用户侧。两者叠加，词元经营才真正形成闭环。

#### 结语

回看这场由词元引发的变革，几个信号值得关注：一是词元工厂在全国的落地速度，远超此前大多数新概念的推进节奏；二是Token运营平台的产业定位正在清晰化，词元开始具备独立的商业价值；三是芯片与光网企业的入局，说明词元经营已经从应用层延伸到基础设施层。

AI竞争的下半场，比的不再是谁的算力规模更大，而是谁能把算力稳定、低成本地炼成智能并交付出去。在这场竞赛中，中国既拥有全球最大的词元消费市场，也具备电力、算力、网络与制造能力的系统性优势。词元能否成为AI时代的“中国好物”，取决于产业链每一环的协同进化，而这正是通信行业下一步最大的想象空间。

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