2026 年，AI 原生应用与 Agent 智能体的全面爆发，将 AI 产业推向了「Token 吞吐量」的军备竞赛。据国家数据局统计，截至 2026 年 3 月，中国日均 Token 调用量已突破 140 万亿，两年间增长超千倍。当 Token 成为衡量 AI 产业价值的核心指标，一场围绕「如何高效、稳定地生产 Token」的产业变革正在全球范围内展开。
2026 年，AI 原生应用与 Agent 智能体的全面爆发，将 AI 产业推向了「Token 吞吐量」的军备竞赛。据国家数据局统计，截至 2026 年 3 月，中国日均 Token 调用量已突破 140 万亿，两年间增长超千倍。当 Token 成为衡量 AI 产业价值的核心指标，一场围绕「如何高效、稳定地生产 Token」的产业变革正在全球范围内展开。
Token，正在成为 AI 时代的新产能指标
今年 3 月，在英伟达年度 GTC 大会上，黄仁勋提出了「token 工厂」概念，他将 Token 比作数字经济时代的「硬通货」——在既定的电力和空间约束下，算力中心产出 Token 的速度和质量，将直接决定科技企业的竞争力。
这一判断正在得到产业数据的验证。
智谱华章 CEO 张鹏在 2026 中关村论坛上坦言：「由于任务复杂度的提升，完成一个任务的调用量可能是简单问答的十倍甚至百倍，这让算力成为制约行业发展的瓶颈。」他还用更直白的话说：「当模型足够强，API 本身就是最好的商业模式。」大模型时代，随着智能体等新技术爆发，Token 用量将迎来十倍甚至百倍增长，这对算力基础设施提出了全新的考验。张鹏作为中国头部大模型企业的掌舵人，其表态更能体现行业一线对 AI 基础设施即将爆发的紧迫感。
与此同时，中美两国之间的差距也在快速收窄。粤开证券首席经济学家、研究院院长罗志恒指出，尽管美国在尖端 AI 大模型性能上仍保持领先，但这一优势正在被中国迅速追赶。据人工智能研究公司 Epoch AI 测试，截至 2026 年 1 月，美国先进大语言模型的性能仅领先中国约 7 个月；而美国白宫 AI 负责人更是预估，这一差距可能仅有 3 至 6 个月，「是一场非常接近的竞赛」。
当模型能力差距逐渐缩小，AI 产业竞争的焦点将越来越多地转向基础设施层面。谁能在同样的电力、同样的机柜空间、同样的芯片资源下，更快、更便宜、更稳定地生产出更多高质量 Token，谁就有可能掌握智能经济时代的主动权。
正如黄仁勋所言，AI 工厂正在生成一种前所未有的新商品——Token。而围绕 Token 产能、Token 成本和 Token 效率展开的基础设施竞争，正在成为全球 AI 产业的新战场。
国产算力破局，关键在「芯模共进」
随着 Token 调用量的爆炸式增长，加速暴露出了国内传统算力供给模式的深层矛盾：一方面，高端 GPU 受出口管制影响供给持续紧张；另一方面，国产 AI 芯片虽在加速补位，却因底层生态不完善、框架适配差、工程优化经验匮乏，让众多企业陷入了「买得到」却「用不好」的尴尬。
业内人士指出，当 Token 调用量呈千倍增长时，单纯堆砌 GPU 数量已无法满足成本和效率要求。必须用系统级思维重构推理基础设施，从每瓦特 Token 吞吐量、单位 Token 成本等更精细的维度重新定义竞争力。
在此背景下，「芯模共进」成为 2026 年国产算力破局的关键词。
长江证券分析师宗建树指出：「国产算力已从单纯追求算力规模，转向『芯片—模型—系统』协同优化阶段。芯片与模型的深度适配已成为 2026 年国产算力破局的关键，『芯模共进』的新周期已经开启。」
所谓「芯模共进」，本质是是以应用层的模型训练与推理需求反向驱动芯片迭代，在摊薄研发成本的同时持续提升性能，形成需求牵引技术、技术释放需求的正向循环。这意味着，破局的核心不再局限于芯片制程的单点追赶，而在于「芯-云-模型-推理」全栈协同效率的系统级比拼，这直接决定了 AI 商业化落地的速度。
政策层面也在加码。国家发改委政策研究室副主任、新闻发言人李超此前在新闻发布会上宣布，发改委正在指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片，并指出将加快「人工智能+」落地配套文件、推动央国企开放高价值应用场景等多重增量政策信号。业内人士指出，此次表态将「模型层与芯片层的深度适配」提升至国家级战略高度，为国产算力产业链打开了明确的政策确定性空间。
打造中国版 CoreWeave：「超智融合」的技术突围
在全球 AI 云基础设施赛道，美国 CoreWeave 以其 GPU 云服务商的定位异军突起，成为独立第三方算力巨头的标杆。它的价值并不只是提供 GPU 资源，而是围绕大模型训练与推理需求，构建了一套面向 AI 时代的新型云基础设施能力。
而在中国，源自清华系、依托有国家级算力中心工程经验的科研团队组建的是石科技（Meta-Stone），正以独特的「HPC+AI」超智融合技术路径，加速构建中国自主可控的国产 GPU 云生态。
但中国版 CoreWeave 不能只是对海外 GPU 云模式的简单复制。
在国产 AI 芯片路线更加多元、软件生态尚未完全成熟、大模型应用加速落地的背景下，中国市场真正需要的，不只是一个提供算力资源的平台，而是一个能够把分散、异构、复杂的国产算力，转化为企业可用、好用、稳定可控 Token 产能的新型 AI 基础设施。
从这个意义上看，是石科技真正要补上的并不是一朵国产 GPU 云，而是国产算力从芯片供给走向规模化 AI 推理落地之间最关键的工程化中间层。
与传统的通用公有云不同，是石科技专注于垂直领域的 AI 基础设施（AI Infra），核心使命在于解决大模型应用与底层国产芯片之间的适配难题。通过算子级优化、内存管理、Continuous Batching 等 HPC 级推理优化技术，结合对华为昇腾、昆仑芯、天数智芯、太初、瀚博等主流国产芯片的深度适配，是石科技将「好用的异构算力」转化为企业可用的标准化 Token 生产能力。
根据 Gartner 则预测，到 2028 年，超过 60% 的企业 AI 推理工作负载将运行在标准化的 Token 生产平台上，而非直接采购裸算力。这意味着，未来企业购买的将不再只是「卡」或「裸算力」，而是更接近工业化生产逻辑的 Token 产能。
行业专家评价称，是石科技的核心价值在于填补了国产 AI 推理产业的生态空白。作为独立第三方国产 GPU 云，其不绑定单一硬件、不局限单一生态的中立属性，能够最大化兼容各类国产模型与国产芯片；而 HPC 级优化能力与全链路合规保障，则有效解决了国产算力「落地难、效能低、不稳定」的行业痛点。
结语
面对日均 140 万亿次且还在暴增的 Token 调用海啸，国产算力的突围，绝无法寄希望于某一颗孤立的芯片，或某一家垄断的公有云。它需要的是一个更加开放、中立、兼容、可持续优化的基础设施层。
这正是独立第三方国产 GPU 云平台的战略价值所在。在这场全球 AI 基础设施的重构浪潮中，类似是石科技这样以「芯模共进」为引擎、以「超智融合」为路径的中国力量，正加速凿通国产芯片与原生应用之间的天堑，实现国产算力体系从追赶到并跑的跨越。
来源：互联网
