Token日产140万亿：AI原生基础设施拼产效不拼算力

本文解读：《2026AI原生基础设施白皮书：面向Token产效提升与价值创造的代理式AI基础设施新范式-蓝耘&甲子光年智库》 · 共 54 页 · 原文

白皮书的核心论点一句话能讲完：AI 基础设施的竞争单位，从算力规模换成了 Token 产效。它把 AI 原生基础设施定义为面向 Token 产效提升与业务价值创造的代理式 AI 体系， 由 Token Factory、Agent OS 与 Token Ops 三块构成。

支撑这个判断的是用量数据：2026 年中国日均词元调用量突破 140 万亿， 2025 年全年约 21100 万亿，规模已经大到不能只讲有没有算力。报告还引入 Y=O·F(T) 这个类比生产函数，说明光有词元不够， 还得有编排能力把词元变成任务结果。

词元不再只是计量单位，它成了要组织、要调度、要核算的经营对象。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第1页）

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第4页）

一、从算力中心到词元中心

报告用三阶段划分基础设施范式，边界很清楚。传统云计算以资源为中心，企业按 IaaS、PaaS、SaaS 分层调用算力、存储和开发平台， 比的是算力规模。

AI 云阶段以模型为中心，GPU、弹性服务、MaaS 与开发工具链被纳入同一体系，拼的是模型能力。

代理式 AI 阶段以词元为中心，价值交付取决于三件事：词元能否规模化低成本稳定生产、 能否在任务链路中转化为可交付成果、生产消费与交付过程能否被持续观测和优化。

报告还比较了四种基础设施形态的核心入口：互联网看流量，云计算看工作负载， 生成式 AI 看意图，代理式 AI 看任务。同一个位置上，互联网时代的核心生产资源是网络带宽，云是算力，生成式 AI 是大模型， 代理式 AI 是 Token 加 Token 生产。

入口从流量换成任务之后，调度的对象就从机器资源变成了整个执行过程。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第5页）

二、数据不等于词元

报告特意澄清了一个常被混淆的点：数据不等同于词元。数据记录客观世界，类似自然资源，非标准化程度高，计量口径复杂，定价依赖具体场景， 成本集中在采集、清洗、标注与治理。

词元是大模型处理信息的最小标准化单元，类似工业产品，消耗可计量、服务可计价， 边际成本受推理计算与缓存机制影响。

两者在生产链上各占一段：数据造模型、模型生产词元、词元驱动任务。词元驱动任务这一段最能体现代理式 AI 与生成式 AI 的差别，多轮推理、上下文更新、 工具交互与结果反馈会让词元消耗随任务执行动态累积。

因此产业开始用智能路由、缓存复用、算网协同来优化词元产效，目标是在控成本的同时提任务完成质量。

数据是根，词元是燃料，能烧出多少有效功，才是这一轮竞争的真正胜负手。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第7页）

三、140万亿之后，用量成了国力指标

报告给了一串用量数据，把词元经济的规模感拉起来。国家数据局数据显示，2025 年全国日均词元调用量从年初的超万亿增长到年末的 100 万亿， 全年词元调用量约 21100 万亿。

2026 年日均词元调用量已突破 140 万亿。高盛预测到 2030 年 4 月，全球消费级智能体和企业智能体 每月将分别消耗约 60 千万亿和 56 千万亿词元。

两者合计 116 千万亿，是 2026 年 4 月的 24 倍。报告还记录了另一个信号：2026 年 8 月，美国战略与国际研究中心提出 Tokenpolitik， 把生成与分发词元的能力定义为国家竞争力。

上面引用的数据都能在原文里找到出处，报告放在运营动脉（www.yydm.cn），搜标题即可。

遇到统计口径不一致的地方，回原文核一眼，比对两三篇二手解读要快得多。

词元的运行链路被拆成四段：生产、调度、流通、消费，分别对应供给端生产、 任务链路中组织分配计量、进入模型工具知识模块、在 Agent 运行中被持续消耗。

当计量单位被写进国力比较，基础设施的效率问题就直接变成了战略问题。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第8页）

四、Y=O·F(T)：词元怎么变成钱

这是全篇最有解释力的一个框架，用来补上词元与业务价值之间的缺口。工业与服务经济的生产函数是 Y=F(K,L)，资本和劳动投入推动产出；词元经济则写成 Y=O·F(T)。

T 是词元，每个词元都是一次预测，质量受上下文与模型能力影响；F(T) 是持续产生的词元流， 效能约等于单位预测质量乘有效生成规模。

O 是编排能力，由 Agent 框架与 Harness 工程构成，负责把词元承载的判断、计划与指令转换成任务行动。转化路径被画成四段：单个词元承载智能，词元流由模型持续生成，编排系统把智能转成行动， 最终以文档、代码、工单的形式交付业务价值。

业务结果还会反向校验词元的成本与收益，驱动模型与编排策略继续优化，形成生成、编排、兑现、反馈的闭环。

词元本身不产生价值，是编排能力决定了一个词元究竟能被放大多少倍。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第9页）

五、Token Factory 、Agent OS 、Token Ops

第二章给出架构定义，三块分工明确，互不重叠。Token Factory 解决词元怎么持续规模化产出，由能源、生产底座、生产资源与生产车间构成， 组织电力、算力、数据与模型，核心使命是把分散的生产资源组织成稳定、弹性、可交付的生产能力。

Agent OS 解决 Agent 怎么组织能力、持续完成任务，由 Runtime 提供执行环境， 按需调用路由、模型、上下文、记忆、知识与工具，让模型输出进入可执行的任务流程。

Token Ops 贯穿生产与运行全链路，汇聚推理运行、Token 计量、Agent 任务、身份权限、 生产设施五类数据，形成用量账、成本账、质量账、业务账四本账。

四本账的说法很实在：让 Token 调用可计量、可分析、可审计、可结算， 使向下的资源成本与向上的业务价值都能被量化。在这套框架下，蓝耘科技具体化为 Token Factory、AI Infra OS、Token Ops 与 AI Native Agent， 其中 AI Infra OS 分 L1 到 L4 四层。

三块的分工本质是：谁来生产、谁来编排、谁来记账，缺一块都跑不通。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第10页）

六、风改液与绿电：先解决能不能产

实践部分最硬的内容是智算中心的两条技术路径，直接对应词元生产的物理约束。芯片散热压力增加、传统机房功率密度有限、算力扩张导致用电激增，这三条约束决定了产能上限。

散热侧走风改液，把风冷设施改造成冷板式液冷。以蓝耘北京先进智算中心为例， 改造后单柜功率密度达 48kW，总配电不变可多承载 20% 的 IT 设备，年均 PUE 降至 1.2 以下。

能源侧走绿电，依托风光新能源弥补供给缺口。白城先进智算中心依托当地低电价优势， 实现火电与绿电双兜底，提升绿电就地消纳比例。

软件侧还有两道题：国产芯片缺乏 NVLink 高速互联，跨主机协同更多依赖 PCIe 与网络传输， 易产生通信与等待损耗；开源推理组件生产化门槛高，新增算卡难等比例转化为有效算力。

对应做法是自研 TT 分发调度框架，沿同构集群调度、异构混合调度到固件级调度演进， 目标把调度时延降至微秒级。

在国产卡上，多买一张卡并不等于多一份有效产能，这才是效率战的真实起点。

图源：《面向Token产效提升与价值创造的代理式AI》（第2页）

七、独立智算服务商凭什么存在

第三章讲产业分工，逻辑起点是三类客户的需求各不相同，但都缺同一件事。云计算厂商峰谷波动大、扩容周期长、跨地域调度复杂，需要弹性产能和运营补位。

模型厂商自建算力投入重、异构适配难、运维成本高，需要稳定、高效、性价比更高的算力。国产芯片厂商规模采购少、适配成本高、非 CUDA 生态冷启动难，需要生态落地。

三方需求汇聚，催生了独立智算服务商。报告把它定义为算力生产的专业调节者， 推动产业从重资产自建走向分工与合作供给。

它承担三重角色：生产组织者负责适配芯片架构、统一纳管跨地域算力、按任务动态编排； 资产运营者负责建设运维、容量规划与能源管理；中立生态连接者负责把异构资源封装成可调用可计量的服务。

这门生意不是买卡再卖卡，卖的是把需求波动抹平的调度能力与资产周转效率。

八、效果计价与成本计价之间的桥

商业模式这一章抓住了一个真问题：客户看效果，供应商看成本，两个口径接不上。云服务按 GPU 卡时、存储和带宽收费，软件按账号和模块收费，大模型 API 普遍按 Token 消耗收费。

在模型 API 时代，用户自己决定输入内容和调用规模，词元消耗与使用量基本对应，按量计费说得通。但 Agent 开始承接客服、营销获客、招聘、代码开发之后，客户买的是任务结果， 关心的是工单有没有解决、招聘有没有完成，而不是消耗了多少词元。

报告给出的桥是把 Token 成本拆成资产与能源、生产运营、财务三类来源， 分别对上硬件与能源优化、生产运营提效、经营与资金优化三条管控路径。

价值侧则以任务为对象归集成本、评估质量与效果。桥搭起来之后，收费就能从单一用量计费 走向用量收费、能力收费、效果增值收费的组合。

按量计费回答的是花了多少，效果计价回答的才是这个钱花得值不值。

九、组织换骨架，治理盯行为

第三、四章把视角从技术和商业拉到组织与风险，这两块常被忽略但最难改。

组织上，任务成为新的中心，Agent 集群由人编排并围绕任务协同。四个要素同时变化： 资源单位由工时转向 Token，执行主体由人扩散为 Agent，治理重心由员工与流程转向 Agent 与任务， 任务处理方式由人工分解流转转向小规模人力编排大规模 Agent 执行。

治理上，对象从模型输出扩展到 Agent 行为，风险面包括恶意提示词注入、身份与权限滥用、 供应链风险、记忆投毒、工具与资源滥用。

行业实践围绕身份认证、权限管理、行为监控、输入输出控制构建框架， 监管层面则在风险分级、透明义务、人类干预与责任划分上形成方向一致但路径不同的共识。

实践侧，客户需求沿价值链分化成三类：大模型企业要算力做 Token 生产， AI 应用与传统企业调外部模型做调用，场景型企业把 Agent 嵌进流程做价值转化。

54 页全文、架构图与五个案例的完整描述，都在运营动脉（www.yydm.cn）上，搜报告名即可打开。