WAIC 2026觀察：當(dāng)Token成為算力新標(biāo)尺，AI一體機迎來價值重估

最近，“Token工廠”的概念越來越熱，乍一聽像是技術(shù)圈的新“黑話”，承載的卻是企業(yè)的現(xiàn)實訴求。

當(dāng)AI進入到千行百業(yè)的生產(chǎn)流程，銀行用AI審合同、查風(fēng)險、生成盡調(diào)報告，醫(yī)院用AI篩查患者、生成病理文書，工廠用AI讀SOP、查工藝、分析產(chǎn)線數(shù)據(jù)……Token消耗呈現(xiàn)出了指數(shù)級增長。

擺在企業(yè)面前的問題是：怎么用更低成本、更高效率、更安全可控的方式，持續(xù)生產(chǎn)高質(zhì)量的Token？

市場調(diào)研機構(gòu)IDC在《中國AI一體機市場份額》報告中向外界釋放了一個關(guān)鍵信號：2025年中國AI一體機市場的銷售額近6億美金，其中超聚變以17%的份額位居市場第一。

IDC中國副總裁周震剛在WAIC 2026期間的演講中判斷：AI和智能體正在開啟新一輪IT支出“超級周期”。特別提到中國AI一體機市場銷售額將在2030年達到43.85億美元，年均復(fù)合增速接近50%。

AI一體機市場的快速增長，意味著越來越多企業(yè)正在從單純采購云端算力，轉(zhuǎn)向?qū)λ懔Α⒋鎯Α⒕W(wǎng)絡(luò)、模型及軟件生態(tài)進行一體化部署，哪怕是中小企業(yè)，也在通過AI一體機打造自己的“Token工廠”。

01 “Token需求膨脹”時代的兩本賬

為何AI一體機成了企業(yè)的剛需？答案要從AI落地的深度說起。

2025年以前，企業(yè)部署AI以能力驗證為主：調(diào)用云端模型、搭建知識庫、選擇幾個場景做Demo。

只要模型能在企業(yè)內(nèi)部跑起來、應(yīng)用試點能看到效果，就算邁出了第一步。落地方式主要是智能問答和內(nèi)容生成，用戶問一句，模型答一句，單輪對話只需要50到300個Token。

進入2025年后，AI逐漸開始進入合同審核、信貸風(fēng)控、研發(fā)協(xié)同、生產(chǎn)運維等核心業(yè)務(wù)，情況就發(fā)生了變化。

不再只是回答問題，需要持續(xù)連接企業(yè)的數(shù)據(jù)、知識庫和業(yè)務(wù)系統(tǒng)。特別是智能體應(yīng)用的出現(xiàn)，從簡單的“一問一答”演變?yōu)椤白灾饕?guī)劃、多步執(zhí)行”，會自動拆解任務(wù)、檢索知識、工具調(diào)用、多輪推理、結(jié)果校驗和自動修正，單次的任務(wù)Token消耗直接飆升到了20萬以上。

從低頻試點的工具，到高頻運行的生產(chǎn)系統(tǒng)，企業(yè)的算力評價指標(biāo)發(fā)生了根本性重構(gòu)：過去關(guān)注的是GPU數(shù)量、峰值性能和FLOPS，回答的是一套系統(tǒng)理論上擁有多少計算能力；現(xiàn)在企業(yè)更關(guān)心的是，同樣的算力、電力和預(yù)算，能夠穩(wěn)定產(chǎn)出多少高質(zhì)量Token，完成多少真實任務(wù)。

當(dāng)Token從“消費品”變成新的“生產(chǎn)資料”，企業(yè)必須要算清楚兩本賬。

第一本是安全賬。

金融、政務(wù)、醫(yī)療、制造、能源等行業(yè)，最核心的不是“能不能用AI”，而是“能不能安全地用AI”，涉及到數(shù)據(jù)主權(quán)、安全治理、業(yè)務(wù)連續(xù)、模型自主等一系列考量。在核心數(shù)據(jù)不出域、推理過程必須可審計、關(guān)鍵業(yè)務(wù)不能被外部服務(wù)波動卡住、不斷微調(diào)企業(yè)專屬模型的“鐵律”下，本地私有化部署已經(jīng)是繞不開的選項。

第二本是經(jīng)濟賬。

一旦Agent開始大規(guī)模上線，Token消耗呈現(xiàn)指數(shù)級增長，企業(yè)需要認(rèn)真計算Token的整體擁有成本。根據(jù)超聚變內(nèi)部測算，當(dāng)企業(yè)的Token月消耗超過某個臨界點，將硬件折舊、電力消耗與運維成本攤薄后，私有化算力的Token綜合成本有望降至API價格的三分之一到五分之一，在極大并發(fā)下甚至能降至十分之一。

問題在于，“Token自由”并不是買幾臺服務(wù)器、把模型裝進去那么簡單，需要同時解決算力調(diào)度、模型適配、數(shù)據(jù)接入、存儲讀寫、網(wǎng)絡(luò)傳輸、安全隔離和后期運維等一系列問題。

如果分別采購硬件、軟件和模型，再自行完成集成調(diào)優(yōu)，不僅部署周期長、技術(shù)門檻高，還需要長期投入大量專業(yè)人才。高度集成化的AI一體機，順勢成了市場剛需產(chǎn)品：出廠就已完成硬件、系統(tǒng)、AI框架與模型平臺的預(yù)集成優(yōu)化，開箱即可上線，極大縮短了部署周期。

02 “Token工廠”重塑AI基建新范式

“開箱即用”只是入場券，關(guān)鍵在于能否滿足企業(yè)的Token需求。

IDC在《中國AI一體機市場份額》報告中揭示了當(dāng)前的市場格局：AI一體機市場呈現(xiàn)出了頭部廠商主導(dǎo)、本土算力生態(tài)快速崛起的特征，僅超聚變一家就占據(jù)了17%的市場份額。

為什么超聚變能夠領(lǐng)跑AI一體機市場？不同于“賣箱子”的商業(yè)模式，超聚變的FusionOne AI解決方案給出了新的范式：圍繞AI價值流，幫助企業(yè)從零開始打造自己的“Token工廠”。

第一步，建Token產(chǎn)線。

面對算力碎片化、生態(tài)孤島等硬核挑戰(zhàn)，超聚變的解題思路是構(gòu)建全場景、可演進、柔性調(diào)度的基礎(chǔ)設(shè)施：

提供了桌面級FusionXpark、辦公室級TokenBox在內(nèi)的AI一體機，到服務(wù)器、超融合、AI輕量運在內(nèi)的全場景算力底座；全面兼容國際主流架構(gòu)及國內(nèi)NPU，可統(tǒng)一納管75款以上異構(gòu)算力卡；依托1%細(xì)粒度的算力池化技術(shù)，將異構(gòu)資源精細(xì)切片并按需匹配，徹底榨干紙面算力。

第二步，提Token產(chǎn)能。

AI落地的過程中常常會遇到大并發(fā)頻繁卡死、超長文本撐爆緩存、模型部署慢半拍等“暗礁”。

超聚變的解法是軟硬件深度協(xié)同：自研的Smart推理加速套件，將推理Token效能提升了30%以上；SmartQoS防卡死機制，可優(yōu)先保障核心VIP業(yè)務(wù)零搶占、體驗不降級；實時更新的ModelEver能力包，將模型適配周期從月級壓縮至天級，實現(xiàn)主流大模型Day0支持。

第三步，營Token資產(chǎn)。

Token產(chǎn)線運行時，往往會陷入“黑盒”恐慌：交叉調(diào)用導(dǎo)致賬單算不清、模型濫用導(dǎo)致成本失控……

超聚變的理念是以Token為中心運營：通過全鏈路埋點構(gòu)建20多個維度的消費指標(biāo)，實現(xiàn)Token的精準(zhǔn)計量；通過優(yōu)化引擎進行模型性價比評估與任務(wù)價值擬合，在某些特定場景下將Token成本砍掉30%至70%；治理引擎引入成本、質(zhì)量、時間三維約束機制，確保預(yù)算“0超支”。

第四步，用Token增長。

AI落地的最后一公里并非坦途，存在Agent越權(quán)、記憶丟失、開發(fā)環(huán)境復(fù)雜等工程化門檻。

FusionOne AI解決方案沒有止步于Token運營管理，進一步提供了AgentCare套件和FusionXplay生態(tài)：前者解決了沙箱隔離、分層記憶、行為監(jiān)控、Agent治理等服務(wù)，讓企業(yè)“敢用”；后者打通了Token應(yīng)用閉環(huán)，讓模型自適應(yīng)部署、AI原生交互像“安裝APP”一樣簡單。

原因并不難解釋。

目前行業(yè)普遍存在硬件配置高但實際算力利用率低、設(shè)備部署容易但業(yè)務(wù)落地難的問題，AI一體機要想跳出“技術(shù)負(fù)債”的陷阱，必須在“開箱即用”的基礎(chǔ)上提供更大的價值。

走在行業(yè)最前沿的超聚變，已經(jīng)為行業(yè)指明了方向：將分散在算力、模型、數(shù)據(jù)、運維和應(yīng)用開發(fā)中的復(fù)雜工程能力，整合成可復(fù)制、可運營的Token生產(chǎn)體系，讓AI一體機從“交付設(shè)備”走向“交付Token產(chǎn)能”。

03 當(dāng)“Token工作流”深入業(yè)務(wù)一線

幫企業(yè)打造自己的“Token工廠”，只是AI一體機價值釋放的第一步。

能否進一步打通企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程和組織協(xié)同，讓Token從計量單位轉(zhuǎn)化為產(chǎn)能指標(biāo)，對AI一體機廠商提出了更高要求：既要懂算力、模型和平臺，還要理解不同行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)則與真實痛點。

在FusionOne AI解決方案的賦能下，超聚變重構(gòu)了自身的研發(fā)和運營體系，各領(lǐng)域的業(yè)務(wù)運作效率明顯提升，并聯(lián)合行業(yè)伙伴打造了一個個可落地、可復(fù)用的實踐范本。

在金融行業(yè)，從“人找數(shù)”到“數(shù)找人”，長銀消金讓Token轉(zhuǎn)化為經(jīng)營決策能力。

金融機構(gòu)不缺數(shù)據(jù)，缺的是讓業(yè)務(wù)人員低門檻使用數(shù)據(jù)的能力。在傳統(tǒng)模式下，業(yè)務(wù)部門臨時提取數(shù)據(jù)，往往要依賴數(shù)據(jù)工程師手寫SQL、跑數(shù)倉、整理反饋，單次取數(shù)可能耗時數(shù)日甚至數(shù)周。

長銀消金基于超聚變FusionOne AI搭建的智能問數(shù)助手，打通了現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫與BI體系，依托大模型和NL2SQL自然語言問數(shù)引擎，業(yè)務(wù)人員可以直接用自然語言問數(shù)、取數(shù)、生成報表和趨勢解讀。智能問數(shù)項目落地后，業(yè)務(wù)問數(shù)響應(yīng)時間被壓縮至10秒以內(nèi)，90%的常規(guī)取數(shù)需求無需分析師介入。

在政務(wù)領(lǐng)域，從“被動接訴”到“主動預(yù)警”，眉山讓Token轉(zhuǎn)化為城市治理能力。

12345熱線是很多城市治理的入口，每一通電話、每一張工單，背后都是具體的民生訴求。其中眉山12345熱線年均受理工單超50萬件，熱點研判主要依賴人工，匯總和分析周期長、響應(yīng)慢。

基于超聚變FusionOne AI解決方案，眉山12345熱線落地了工單AI分配、工單AI質(zhì)檢、民生熱點智能研判、自然語言取數(shù)問數(shù)等應(yīng)用，不僅提高了熱線工單的分派效率，民生問題的前置干預(yù)化解率提升了50%以上，原本數(shù)小時的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工作被壓縮至秒級響應(yīng)，數(shù)據(jù)獲取效率提升了90%以上。

在教育領(lǐng)域，從“教知識”到“練能力”，浙江大學(xué)讓Token轉(zhuǎn)化為人才培養(yǎng)能力。

AI在教學(xué)中的應(yīng)用，經(jīng)常會遇到一個悖論：產(chǎn)業(yè)變化很快，但課程體系更新很慢，教師既要備課、做課件、設(shè)計實驗、配置實訓(xùn)環(huán)境，還要把課程內(nèi)容和真實產(chǎn)業(yè)項目對齊，流程繁瑣且低效。

浙江大學(xué)聯(lián)合超聚變FusionOne AI打造了實訓(xùn)課程開發(fā)助手，打通了課程開發(fā)、實驗環(huán)境、項目實訓(xùn)、學(xué)習(xí)輔導(dǎo)、學(xué)情分析等環(huán)節(jié)，依托FusionOne AI自研的推理加速引擎，實現(xiàn)了百名教師同步備課、多教室千人級并發(fā)實訓(xùn)：單門課程的開發(fā)時間從一周壓縮至1小時、學(xué)生實訓(xùn)效率提升超過90%。

從長銀消金到眉山12345，再到浙江大學(xué)，可以看到一個共同點：Token的價值不是在模型里產(chǎn)生的，而是在業(yè)務(wù)鏈路里兌現(xiàn)的。當(dāng)Token工作流進入業(yè)務(wù)一線，企業(yè)獲得的不只是AI一體機，還需要一套新的生產(chǎn)機制，幫助企業(yè)把Token從后臺的消耗項，變成了前臺的生產(chǎn)力。

04 寫在最后

如果說兩年前的“百模大戰(zhàn)”是AI浪潮的“發(fā)電實驗”，當(dāng)下千行百業(yè)對“Token產(chǎn)能”的渴求，就像是工業(yè)革命時期“電力覺醒”。

在未來的商業(yè)圖景里，誰能率先跨越算力焦慮，讓AI一體機、超節(jié)點等“Token工廠”，源源不斷地釋放“Token產(chǎn)能”，并深度咬合進業(yè)務(wù)齒輪，誰就能在下一個十年掌握市場主動權(quán)與護城河。

正如WAIC 2026所釋放的信號：AI基礎(chǔ)設(shè)施正在經(jīng)歷一次評價體系的切換，不再只看峰值算力有多高，而是能否把算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)和軟件轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、低成本、可運營的Token產(chǎn)能。

屬于大模型的狂歡終將歸于理性和平靜，屬于“Token工業(yè)化”的浩蕩長卷，才剛剛鋪開。