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从卖算力到卖Token,联想词元工厂重构AI财富生产范式

来源:光明网2026-08-25 10:48

  8月19日,由机械工业出版社与联想联合主办的“破解AI落地四大难题,读懂Token经济全新趋势”——《词元工厂》线上深度解读研讨会举行。

从卖算力到卖Token,联想词元工厂重构AI财富生产范式

  机械工业出版社副社长时静,全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉,联想中国基础设施业务群技术战略总监黄山,零一万物技术专家曹洪伟,AIGCLink发起人占冰强,至顶科技CEO兼总编辑高飞等多位专家齐聚云端,围绕AI落地难题展开深度研讨。

 AI落地四大困局,源于供需两侧的结构性症结

从卖算力到卖Token,联想词元工厂重构AI财富生产范式

机械工业出版社副社长时静

  时静在致辞中指出,AI正从“能生成”向“能行动”跃迁,真正挑战在于能否规模化用起来并持续创造价值。

  张云泉认为,当前算力度量正从“核时”转向“百万Token”,AI产业正从“按时间租硬件”走向“按智能效果付费”。与互联网时代“规模越大成本越低”的逻辑完全不同,Token经济时代的Token价值不但不贬值,反而保值甚至升值。“正因为Token具有保值增值的独特属性,它才值得被‘工厂化’大规模生产。”

从卖算力到卖Token,联想词元工厂重构AI财富生产范式

全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉

  但是,现实中企业AI落地却举步维艰,Token消耗失控、算力浪费、模型调用低效、落地缺少标准化体系等结构性问题日益凸显,这一矛盾将话题引向了更深层的追问:四大困局为何难以破解?

  答案就藏在供给侧的四重枷锁之中——计算成本高企,同等算力成本相差数倍;数据供给分散,大量Token消耗于无效计算;安全隐患贯穿全生命周期;能效低下,电力占运营成本60%至70%。四重枷锁相互传导,单一突破难以奏效,需要系统级协同才能破局。

  值得注意的是,供给侧的困境传导至需求侧,也表现为两组难题:一是供需融合深度不足。大模型多用于客服问答等外围场景,极少嵌入生产控制、供应链优化等核心业务流,导致Token消耗“高频低价值”;二是成本追溯成为新挑战,多服务商、多计费口径导致月末手工拼表;Agent死循环易引发费用雪崩;大量Token消耗在无效操作上,真正产生业务价值的占比极低。

  供给侧的枷锁不除,需求侧的成本无从降低;需求侧的治理缺位,供给侧的产能也无处兑现。破局之道呼唤供需两侧的“双向奔赴”。

 绘制破局路线图,供需双向奔赴打通价值闭环

  在“Token工厂重构AI财富生产范式”圆桌论坛环节,黄山、曹洪伟、占冰强三位嘉宾从技术、模型、用户三个视角,为供需两侧的协同发展绘制了路线图。

从卖算力到卖Token,联想词元工厂重构AI财富生产范式

从左到右:至顶科技CEO兼总编辑高飞、AIGCLink发起人占冰强、联想中国基础设施业务群技术战略总监黄山、零一万物技术专家曹洪伟

  黄山首先点明了范式转换的核心。Token工厂与传统智算中心的本质区别在于从“卖算力”变成“卖产出”,竞争指标已从峰值FLOPS转向每瓦Token吞吐量。他介绍,联想万全异构智算平台V5.0通过PD分离、KV Cache优化、芯模编译优化等技术,将集群利用率从行业常规的30%提升至70%以上,推动每百万Token硬件成本降至1元以内。

  曹洪伟从模型侧补充道:“软硬一体才能把Token成本真正打下来。”他强调,Token工厂背后是“数据主权”问题——企业愿不愿拥有自己的AI主权,正是自建工厂的根本动因。

  供给侧的成本降下来之后,需求侧能否接得住?占冰强结合一线观察给出了答案。企业客户听到“Token工厂”时,第一反应已经从“又是个听不懂的新名词”转向认真考量。但他们最关心的是成本能不能算清楚、能不能落地。用户仍在纠结AI究竟是“成本中心”还是“利润中心”,只有当Token消耗能够归因到具体的业务结果时,企业才愿意持续投入。

  研讨会上形成的一个共识是分级交付,将Token分为消费级、专业级、前沿级,对应L1算力服务、L2 Token服务、L3场景能力服务包的三级客户模型。这恰是供给侧回答“为谁生产”、需求侧回答“如何购买”的关键对接点。

  这也印证了《词元工厂》的核心观点:先进词元工厂决定先进AI智能。供给侧的领先优势必须通过飞轮持续放大,而非靠一次性堆砌硬件。

  推行Token价值会计,让每一份算力都产出Token

  需求侧不仅需要接得住,更需要算得清,这正是破局的关键一步——让每一分钱都有迹可循,让每一份算力都产出Token。

  《词元工厂》将其提炼为“价值会计”方法论:先计量,把每次Token消耗归因到部门、项目、业务结果;再结算,让AI部门从“成本中心”转为“价值中心”;后复用,让Token投资产生复利;最后升级,避免“技术半衰期”带来的贬值。

  解决了成本追溯问题后,还需推动业务深度融合,让Token消费从客服问答、文档检索等外围场景,走向生产过程控制、供应链动态优化、实时风控等核心业务流,实现从“高频低价值”到“高频高价值”的跃升。

  这一整套转型路径,需要清晰的实施节奏。《词元工厂》给出了明确时间表——三年定格局:第一年跑通样板闭环,第二年实现平台扩张,第三年达成生态供给。

  归根结底,词元经济的AI财富生产范式,本质上是一次生产关系的重构。当Token成为可计量、可定价、可交易的结算单位,供需两侧便在“有效Token”这个公约数上汇合。

  联想Token Factory方案正是这一公约数的落地载体,它将算力基础设施升级为“词元生产系统”,依托万全异构智算平台V5.0的系统级协同能力,推动每百万高质量Token硬件成本降至1元以内,并通过词元中枢完成精准计量与清晰分账,让词元经济从理论走向产业现实。(焦子原)

[ 责编:肖春芳 ]
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