新华财经上海7月20日电（记者高少华）随着词元（Token）经济快速发展，各行业 人工智能 应用逐渐深化，智算产业迎来了以“Token价值”为核心的深刻变革。在2026世界人工智能大会上，业界专家形成共识：“Token经济”重构全球算力产业竞争规则，国产算力已经完成从“解决有无”到“追求高效、低成本商业化Token产出”的关键跨越。面向未来，国产算力产业必须锚定Token降本增效的核心需求，持续打通 芯片 、封装、整机、模型、应用全链条协同创新，以系统级优势构筑核心竞争力。

　　Token重塑算力底层逻辑，行业迎来结构性拐点

　　2026 世界人工智能大会将“Token经济”设为核心议题，标志AI产业迈入下半场：智能体规模化落地带动推理算力需求全面超越训练算力，Token取代硬件卡型、 服务器 时长，成为行业统一计价与价值衡量标尺。算力产业竞争开始从单芯片硬件比拼，转向集群系统、全链路Token产出效率的 综合 较量。随着产业链企业集中发布超节点、 先进封装 、芯模协同、天地一体化算力、混合式Token工厂等各种创新方案，国产算力行业正加速推进产业变革。

　　华为Atlas 950 SuperPoD 昇腾超节点亮相

　　2026年被定义为“国产超节点元年”，本届大会几乎所有头部厂商均推出超节点整机柜，万卡、十万卡集群集中亮相。华为Atlas 950 SuperPoD昇腾超节点单柜64卡单元可横向扩展至8192卡，支撑50万卡国产智算集群； 中科曙光 展出的国内首套十万卡全栈自主登峰8000 AI超集群，已经接入国家一体化算力网络；燧原科技联合中兴发布的云燧 ESL64-O正交架构超节点，集群可扩容至16384卡；联想推出的问天超节点解决方案，单节点最高搭载40张加速卡，适配万亿大模型与海量Agent并发推理。

　　在WAIC 2026现场，联想系统展示了以Token驱动的算力基础设施软硬全栈能力，为智能体时代构筑词元生产底座。 联想集团 副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽在接受采访时表示，“AI产业正处在‘生产范式竞争’拐点，算力不再是简单硬件资源，而是一套标准化Token智能生产系统，比拼的不是单卡峰值，而是单位能耗、单位投入能产出多少高质量Token。”

　　在国产算力供给大幅提升的同时，AI需求结构正在迎来显著变迁：推理算力规模全面超越训练算力，客户采购标准切换为单Token 成本、并发吞吐、服务稳定性。

　　据燧原科技创始人、董事长、首席执行官赵立东介绍，业界正迎来三大产业变革：“第一，AI从基础模型研发进入规模化商用阶段，智能体催生海量并发推理；第二，产品形态从一问一答交互工具，升级为自主规划、自主执行的Agent，对7×24小时稳定运行等提出严苛标准；第三，Token时代全面到来，企业不再为服务器付费，而是按有效词元产出结算。”

　　目前，我国正在加速形成三级分层算力布局：十万卡国家级超智集群承载万亿模型、航空航天仿真；万卡级区域智算中心服务地方政企与AI产业园区；轻量化风冷边缘节点下沉区县、工厂、终端设备。与此同时，算力网络出现两大前沿创新：一是近封装 光学 （NPO）光互联原型方案亮相，能够支撑512卡以上超大集群；二是拓展天基算力场景，打造天地协同立体算力网络。

　　产业链上下游加大协同合作

　　面对“Token经济”带来行业重构，国产算力产业链不再依靠单一企业单点突破，加快形成芯模协同、硬件封装整机协同、产业生态开放协同等突围路径，通过上下游企业深度绑定，构建“Token经济”完整闭环产业生态。

　　“国芯+国模”、芯模协同是国产算力缩小海外差距核心举措之一，有助从源头降低单Token成本。燧原科技总经理张亚林认为，“芯模协同”是芯片和模型的双向奔赴、双向成就。模型依据芯片硬件特性调整结构设计，芯片也针对模型架构做专属加速优化。这种协同设计不仅包括芯片和模型的层面，还包括机柜和集群，是提升整体算力效能的关键。

　　中科曙光展出十万卡全栈自主登峰8000 AI超集群

　　在硬件环节，国产算力产业链上下游通过完成“芯片-封装-整机-互联”配套技术创新，打通国产算力工程化落地难点。比如先进封装领域，燧原科技、 海光信息 、 沐曦股份 等联合先进封装厂商推进CoPoS （Chip-on-Panel-on-Substrate）面板级先进封装国产化；芯片架构层面，东方算芯、 天数智芯 联动成熟制程产线，依靠架构创新降低先进制程依赖，打造自主可控芯片供给链；整机互联赛道，燧原与中兴联合打造全国产云燧ESL64-O正交超节点，将集群上线周期从周级压缩至小时级。

　　 中兴通讯 副总裁唐雪表示，“实现算力总拥有成本最优必须依靠产业链极致协同，OEX正交架构打通了芯片到数据中心全链路优化，单一厂商无法独立完成整套系统迭代，开放与联合创新是国产基础设施发展的必经之路。”

　　张亚林认为，当前国内AI产业串联起三大生态链条：一是 半导体 产业链，包括设计、制造、封装、测试等；二是数据中心生态，包含集群、液冷、板卡、存储、互联等，共同组成完整的算力系统与运维能力；三是模型／应用生态，包括基础大模型、智能体产品与各类落地场景。业界只有把三大生态深度打通，才能充分释放国产算力产业潜力。

　　开放协同是国产算力规模化普及关键

　　“Token经济”为国产算力创造弯道超车窗口期，但产业仍存在明显短板，比如 软件 栈成熟度不足、超大集群运维经验欠缺、先进制造配套受限、短期盈利压力等挑战，产业后续发展需聚焦系统级优化、补齐软件栈短板、商业化验证形成产业正向循环。

　　“2026年是Token商业化元年，推理基础设施是未来十年重大机遇，AI算力竞争正从追求性能峰值，转向推理时代的性价比与总拥有成本。”曦望Sunrise董事长徐冰认为，中国AI产业拥有三重优势：位居全球第一梯队的开放权重大模型、可大规模扩产的内存、价格低且供应充足的 电力 。三重优势叠加，使国内Token量产成本极具优势。

　　对国内算力行业企业来说，在当前形势下，适宜遵循系统级优化路线，持续放大国产算力Token成本优势，摒弃单芯片参数内卷。海外算力体系长期依靠单卡峰值抢占市场，适配传统按卡租赁模式，而Token计费时代，客户核心诉求是单位硬件投入产出更多有效词元，这是国产算力差异化竞争核心赛道。

　　清华大学长聘教授、高性能计算所所长翟季冬认为，当前国产算力硬件规模持续扩大，但软件栈能力不足仍是产业发展的核心短板，制约了国产芯片算力的充分释放。

　　“随着大模型加快进入各类业务场景，算力需求正从训练进一步扩展至推理和边端计算。峰值性能仍是重要指标，但产品的实际表现，越来越取决于芯片、软件、集群和应用之间的协同效率。”天数智芯副总裁邹翾表示，硬件性能是算力产品的基础，但通用 GPU 能否规模化使用，还取决于软件适配、系统协同和开发生态。

　　除此之外，在业内人士看来，AI产业上半场以资本扩张、算力基建投资为主，当前全面进入下半场，商业化现金流、真实场景盈利能力成为算力行业企业可持续发展核心指标。

　　为此，国产算力产业需要双线并行，一方面持续攻坚先进封装、高速光互联、天地一体化算力、3D存储等底层核心技术；另一方面锚定工业、政务、泛 互联网 、教育、航天等垂直场景，打造可复制、可盈利的算力解决方案，形成“场景落地产生收益，收益反哺底层研发”的正向循环。

　　编辑：葛 佳明

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