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      從算力到價值:AI時代的基礎設施重構與產業增長新引擎| 2026AI Partner·北京亦莊AI+產業大會

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      token經濟如何重塑AI產業鏈?從芯片到智算中心,從模型服務到終端應用,token正在成為貫穿全鏈的計價單位。而當推理算力需求超越訓練,智算中心的角色正從算力倉庫變為token工廠,一個萬億級市場的大門剛剛打開。

      token正在成為AI時代的新質生產力單位。宋琛指出,隨著Agent成為新交互入口,單次任務token消耗已從幾千飆升至百萬級別,而中國token調用量已占全球61%。在這一趨勢下,AI基礎設施的競爭焦點正在從“誰的模型參數更大”轉向“誰能以更低成本支撐海量token流轉”。英博數科的定位正是“token工廠”的全棧構建者——不做模型,不賣應用,而是提供從規劃設計到軟硬一體交付的智算中心一站式解決方案。

      以下為演講內容全文,經36氪整理編輯:


      宋琛丨北京英博數科科技有限公司副總經理

      尊敬的各位來賓,大家下午好!我是英博數科宋琛。非常榮幸受邀參加36氪主辦的2026 AI Partner大會,與在座各位共同探討AI基礎設施的未來。

      我今天演講的主題是——從算力到價值:AI時代的基礎設施重構與產業增長新引擎。

      在接下來的時間里,我想和大家一起分享三個核心話題:第一,Token經濟正在如何重塑AI產業的價值錨點;第二,從電力到算力再到Token的價值鏈路如何重構產業增長路徑;第三,也是我今天最想重點展開的——英博數科作為全棧智算基礎設施構建者,在這一輪產業變革中的思考與實踐。

      好,我們首先進入第一部分——Token經濟。為什么我要把Token放在整個演講的最前面?因為在我看來,Token正在成為AI時代最基本的價值單元。理解Token,才能理解今天AI產業的底層邏輯。

      Token經濟的爆發不是單一因素驅動的,而是三個維度共振的結果。

      第一個維度是應用場景的質變。隨著Agent成為新的交互入口,單次任務的Token消耗已經從過去的幾千上升到十萬甚至百萬級別。

      第二個維度是商業閉環的跑通。2025年以來,隨著越來越多應用的落地,特別是今年龍蝦等Agent應用的火爆,AI已經切實進入到工作流,逐步形成商業閉環。

      第三個維度是國家戰略的定調。智能算力被明確納入新基建工程,這意味著從政策層面,Token經濟的底座已經獲得了最高級別的支撐。

      Token正在成為AI時代的新質生產力單位。

      Token經濟的崛起,引發了一場自上而下的產業鏈價值重構。

      我們來看看這張價值鏈圖。在芯片層,GPU和ASIC專用化加速,Token計算密度成為核心指標。在智算中心層,我們看到的最大變化是從"算力倉庫"轉變為"Token生產工廠"。在模型層,MaaS模式推動"技術"變成了"商品",按Token計費成為標準。在應用層,Agent成為新交互入口,從"工具"進化到"生產力"。

      貫穿這四個層級的是什么?是Token。Token作為計價單位,貫穿了從芯片設計,到智算中心,到模型服務,再到終端應用。一條完整的價值鏈就此形成。

      英博數科在這一價值鏈中的定位在哪里?我們聚焦于智算中心層——也就是Token生產的"工廠"環節。我們為這座工廠提供從規劃設計到軟硬一體交付的全棧能力。

      在這一輪變革中,有一個非常關鍵的結構性轉變——就是從"訓練優先"轉向"推理優先"。

      從這張趨勢圖可以看到,2024年訓練算力還占60%,到2027年預計會降到35%,而推理算力將從40%上升到65%。這不是簡單的此消彼長,而是計算范式的一次根本性轉變。

      訓練追求的是大規模并行和吞吐量,而推理追求的是低延遲高并發和每Token成本。這直接決定了智算中心的設計邏輯完全不同——從資源特點看,訓練需要高顯存批量處理,推理需要彈性伸縮和實時響應。對我們做基礎設施的人來說,這意味著整個技術架構需要重新思考。

      IDC的預測顯示,推理需求規模有望達到訓練階段的5到10倍。2026年,推理計算將占生成式AI總計算需求的70%以上。

      更值得關注的是多模態融合帶來的算力需求提升——上下文序列長度從千級提升到兆級,這意味著單次請求的算力消耗呈指數級增長。

      這些數字告訴我們一件事:推理時代已經到來,基礎設施必須為這個新時代做好準備。

      市場的數據進一步驗證了這一點。2025年全球智算中心市場規模已經達到1850億美元,預計到2029年將突破5500億美元。中國市場的增速更為迅猛,2025年中國智算中心市場規模達到1356億元,智能算力總規模達15.9億P。

      這是一個正在爆發式增長的萬億級市場,而我們正處于這個增長曲線的起點。

      理解了Token經濟的底層邏輯,我們來看第二部分——產業增長的新路徑。我想提出一個核心觀點:"單Token成本"正在成為AI基礎設施的新競爭標尺。

      我們把價值鏈路拆解為三層。最底層是電力層——電力正在成為"算力時代的石油",是Token生產的基礎約束條件。"算電協同"已經被納入新基建工程,這是一個國家戰略級別的布局。

      中間層是算力層——智算中心本質上就是Token生產工廠。中國已經建成42個萬卡級集群,智能算力達到15.9億P。算力正在從成本中心轉變為定價權的核心。

      最上層是Token層——Token是可交易的"智能貨幣"。中國的Token調用量已經反超美國,占據全球61%的份額。這標志著我們從制造業出口大國正在轉向AI生產力出口大國。

      商業模式也在經歷一場深刻的演進。我把這個演進概括為三個時代。

      1.0時代是"賣硬件"——按GPU卡、按服務器銷售,一次性確認收入。2.0時代是"賣資源"——按臺月、卡時做算力租賃,類似"賣水電"的模式。

      而現在,我們正在進入3.0時代——"賣智能"。按Token計費,分層定價,輸出的是智能服務本身。這不是簡單的計費方式變化,而是整個產業價值主張的躍遷。

      最新的市場信號非常明確:2026年全球云廠商集體漲價30%到100%,國內大模型日均Token調用量已經突破180萬億。賣方市場已經宣告來臨,算力從成本中心轉變為定價權核心。

      而目前智能經濟的大幕才剛剛拉開,Token商業化尚處早期,當前正是布局的最佳窗口期。

      前面兩部分,我們談了邏輯和趨勢。現在,進入今天我最想和大家分享的部分——英博數科的實踐。我們是誰?我們不只是提供"生產設備"的供應商,而是整座Token工廠的設計者、建設者和運維標準的制定者。

      這是我們的全棧式智算中心解決方案,從底層技術架構到上層商業運營,覆蓋了智算中心建設的全生命周期。

      在集群規劃與建設層面,我們提供標準四平面組網方案——管理、存儲、計算、BMC四網獨立,實現網絡流量的高效隔離與調度。這是萬卡級集群穩定運行的基礎。

      在軟硬一體交付層面,我們提供GPU主機、網絡、存儲的完整集成方案,配套英博云GPU PaaS平臺,大幅降低客戶的集成難度和上線周期。

      在靈活計費模式層面,我們支持按量付費、包年包月、閑時搶占、定時預約四種模式,滿足客戶多樣化的使用場景——大模型訓練需要包年包月的穩定性,數字營銷需要On-demand的靈活性,視頻生成適合Spot模式的成本優化,學術科研和教學培訓則可以根據周期靈活組合。

      在賬號體系層面,我們設計了子賬號與聯盟賬號體系,支持多組織資源分配和精細化成本核算,這對大型企業客戶、科研團隊以及算力聯盟運營商至關重要。

      在技術架構上,我們有兩個核心創新。第一個是K8S Native架構——給客戶裸金屬級的控制權,同時保持SaaS級的易用性。第二個是DICP動態隔離控制平面——每個用戶擁有獨立的API Server和CRD空間,從根本上保證了多租戶環境下的安全性和隔離性。

      總結一句話:英博數科憑借全棧技術能力與豐富的項目實踐,提供從規劃、建設到運營的一站式智算中心解決方案。

      能力需要在實踐中驗證。我給大家分享兩個標桿案例。

      第一個是北京公共算力平臺。這是我們為京能集團打造的、技術領先、功能完善、服務一流的人工智能基礎設施,為首都數字經濟發展提供了強大的算力支撐。在這個項目中,英博數科承擔了從前期需求分析與資源規劃,到實施期的設備供應、組網實施、算力及管理平臺部署,再到運營期的高效穩定運營服務和持續系統優化的全周期服務。這個項目充分驗證了我們一站式全棧交付的能力。

      第二個是頭部大模型訓推一體算力平臺。這是英博數科在超大規模智算中心領域的標志性項目。客戶的核心訴求是訓推一體化——訓練資源需要預留保障,推理需要秒級彈性擴容。我們交付了數千卡高速互聯的定制化算力集群,兼容客戶自研訓練框架,提供7乘24小時的全鏈路運維支持。

      這個項目有幾個關鍵亮點:多地域覆蓋的部署能力、從部署到優化的全鏈路技術支持、訓推一體化的高效調度、7乘24小時的專業運維,以及靈活的計費模式幫助客戶大幅降低算力使用成本。

      這兩個案例分別代表了我們在"公共算力服務"和"企業級大模型基礎設施"兩個方向上的最高水準。

      技術創新離不開生態的支撐。英博數科在GPU云服務場景和產學研合作兩方面都進行了深度布局。

      在GPU云服務場景方面,我們覆蓋了大模型訓練與推理、數字營銷、視頻生成、學術科研、教學培訓等多個核心場景,每種場景都匹配了最優的計費模式組合——Reserved保障資源確定性,Booking滿足計劃性需求,Spot實現成本最優,On-demand提供最大靈活性。

      在產學研生態合作方面,我們已經贊助了超過20場學術會議,與40多所高校開展了科研項目合作。我們堅信,算力基礎設施的終極競爭力來自于技術的持續創新和人才的培養。

      最后,我想和大家分享英博數科對AI基礎設施未來的兩個判斷。

      第一個判斷是產業趨勢。AI產業正在從"模型能力競賽"邁入"算力效率革命"。競爭焦點不再是你的模型參數量有多大,而是能否以更低成本、更穩定性能,支撐海量Token的持續流轉。這是英博數科堅守基礎設施賽道的底層邏輯。

      第二個判斷是英博數科的使命。我們不只是提供"生產設備"的供應商,而是整座Token工廠的設計者、建設者和運維標準的制定者。我們的目標,是成為從算力堆砌到價值創造的轉型引領者。

      在Token經濟的浪潮中,讓我們共同構建能夠承載指數級Token需求的算力底座,一起推動中國AI產業從"算力大國"走向"算力強國"!

      以上就是我今天的全部分享。感謝各位的聆聽!英博數科期待與在座各位共同探索AI基礎設施的無限可能。如果您對我們的全棧智算解決方案感興趣,歡迎掃碼添加我們的工作人員進一步了解,也可以在會后與我直接交流。謝謝大家!

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