Token需求爆发，算力瓶颈从GPU转向软件协同

在2026年中国算力大会的展台上，一个醒目的数字吸引了众多参会者的目光：中国日均AI词元（Token）调用量从年初的约1000亿飙升至3月的超过140万亿。这一指数级增长揭示了一个关键事实：Token正在成为AI产业的"硬通货"，而如何高效利用算力资源，已成为决定企业竞争力的核心问题。

"算力缺的不是‘卡’，而是Token"——这是ToB产业观察的一篇报道中提出的观点，也是当前AI基础设施建设的真实写照。一家中小企业的技术负责人曾遇到这样的困境：他们采购了一批国产GPU卡，理论上能达到国际主流产品的七八成性能，但在实际运行中，模型输出速度却只有理论值的十分之一。这种现象并非个例，而是普遍存在于中国企业中。IDC的调研显示，近半数企业的智算资源利用率处于51%~70%区间，还有6.7%的企业仅为31%~50%，大量昂贵的加速卡在机房里"空转"。

问题的根源在于，模型部署远比想象中复杂。模型本质上是一堆参数文件，不能像普通程序那样直接运行。要让模型工作，必须配套运行环境，包括推理后端等核心组件。然而，市面上主流显卡型号有几十种，Hugging Face上的公开模型超过3600个，中间还要对接十几种推理后端，每种后端又各有十余种优化方案。这种多维度组合匹配的问题，使得买卡只是第一步，把卡用好才是真正的挑战。

中科曙光高速网络互联产品部总工程师万伟指出，决定Token生成效率的，不只是加速卡的算力，更是算力、网络和存储三者之间的数据流转效率。随着推理需求爆发，这个缺口还在放大：IDC预测，到2027年中国智能算力规模中推理占比将提高到72.6%；TrendForce的数据同样显示，北美五大云服务商2026年的推理算力增速（预计122%）将超过训练算力增速（56%）的两倍以上。

"训练是阶段性的、可以提前排期的，推理却是全天候、贴着用户跑的"——这意味着未来绝大多数GPU资源都要用来干"推理"这件精细活，而恰恰是这件精细活，最考验软件功夫。行云科技首席科学家唐博博士团队研发的AlayaJet推理引擎，通过优化提高Token生产效率，相比开源推理引擎吞吐量TPS提升44%，首字等待时延降低28%，有效提升了单卡Token产出效率。

Token工厂模式正在成为破解算力利用率低的关键。与传统算力租赁按设备运行小时收费不同，Token工厂按实际消耗的Token数量与业务实际效果结算，可通过Token分销与分成模式分享客户收入，打开收入天花板。截至2026年9月，行云科技在手算力长期框架订单规模超160亿元，全部为5年长周期协议，涵盖头部央企上市公司及一线大模型厂商。

"Token经济，让算力从‘资本开支’变成‘运营支出'"——四通集团沈管家AI数字员工创始人兼CEO何小江在2026中国算力大会上表示。当算力越来越像水电一样成为基础设施，企业真正需要的，是有人帮它把算力花在刀刃上。

展望未来，AI产业生命周期远未结束。电信研究院预计，到2030年我国Token年消耗量将达到3500亿亿，年复合增长率接近12倍。这一趋势将推动国产推理芯片、光模块和高速互联、数据中心和电力等多个领域的发展，同时也对算力调度和云服务提出了更高要求。

图片说明：

图1：现代化数据中心内部，整齐排列的服务器机柜，展现了庞大的算力基础设施。

图2：2026中国算力大会现场，众多企业展示最新的AI与算力技术成果。

图3：抽象化的Token服务概念图，展示了数据流动与计算过程。

图4：Token服务介绍PPT截图，详细阐述了Token服务如何将异构算力封装为标准化推理产能。