从P到Token：国产AI基础设施的范式迁移

算力度量的拐点：P不再是唯一标尺 过去两年，衡量AI基础设施实力最常被提及的单位是‘P’——PetaFLOPS、PetaToken/s、智算中心装机多少P。地方政府建智算中心、大模型公司采购算力，几乎都围绕GPU数量与理论算力展开。但进入Agent时代后，这套以硬件为中心的计量逻辑正在瓦解。 Token成为真实生产单元 IDC数据显示，2025年中国企业级MaaS市场日均Token消耗量从1月的1.6万亿飙升至12月的9.6万亿；2026年全年预计达40000万亿，日均逼近110万亿。驱动增长的不是单次问答，而是多轮推理、长上下文理解、工具调用与跨模态协同——Agent让模型输入更长、交互更深、任务更重。商汤大装置首席科学家张行程指出：聊天场景下输入输出比约为1:10，而典型Agent任务中这一比例可达100:1，上下文长度正从数万Token跃向百万级。 这意味着企业真正购买的，不再是抽象的‘算力’，而是可交付、可计量、可计费的Token。预算怎么花？一度电能产多少Token？模型迁移到新芯片要多久？高并发下稳定性如何？这些正构成新一代‘算力账本’。 异构混合推理：不做全能选手，做最优组合 国产AI芯片已跨过‘有没有’阶段，进入‘怎么用’深水区。不同架构、编译器、通信协议和软件栈之间存在天然壁垒。商汤自2018年起系统性推进国产芯片适配，联合芯片厂商、高校与上海人工智能实验室共建DeepLink开源体系，统一算子接口、编译流程与异构通信标准。 在此基础上，商汤大装置将大模型推理拆解为Prefill（理解长上下文）与Decode（逐Token生成）两个阶段，并采用‘PD分离’策略：通用国产芯片承担计算密集但对带宽要求较低的Prefill，高端芯片专注低延迟、高稳定性的Decode。通过统一网络调度、智能缓存与系统级优化，以更低硬件投入获得更高Token产出效率。 这种能力并非空中楼阁。依托自建自营的临港AIDC智算中心，商汤可同步改造硬件组合、网络拓扑与软件栈，实现物理层到应用层的全链路协同。相较缺乏机房改造权的运营方或难以触达硬件的软件厂商，商汤具备真正落地异构混推的工程纵深。 不靠一张更强的卡，靠一套更懂模型的系统 商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆用‘铁人三项’比喻基础设施设计哲学：单一芯片很难在所有任务中做到最优，但三类芯片接力协作，整体效能反而更高。大语言模型、视频生成、世界模型、具身智能与AI for Science对计算、显存与通信的需求各不相同。即便未来国产高端芯片成熟，旧款芯片仍可在Prefill、数据预处理等环节持续发挥价值——异构不是过渡方案，而是应对快速迭代与需求未收敛时代的系统最优解。 商业验证已初步显现：国产混推集群实现正毛利率；Token日均服务量从2026年初的4000亿攀升至7月底的2.42万亿，年底目标达10万亿，较年初增长25倍。 算电协同：从耗电大户到电网弹性节点 传统数据中心用PUE衡量能效，但PUE无法回答‘一度电产多少Token’。商汤提出TPW（Token Per Watt）指标，将电力成本直接锚定业务产出。在临港AIDC，储能系统、机房管理平台与算力调度系统打通，支持按电价峰谷、电网负荷与任务优先级动态分配算力。例如在上海电网需求响应期间，两小时内释放75%用电容量，减负4.6万度电。 这标志着智算中心角色转变：不再只是被动耗电者，而可作为电网中的‘弹性容量池’。尽管当前算电协同在国内约带来10个百分点的成本优化，其战略价值将在电价更高的东南亚、中东等海外市场进一步放大。 端到端服务：让Token工厂真正开进产业现场 中国不缺智算中心建设者，但多数项目参与者割裂：机房、服务器、组网、算力销售、终端零售层层分包，无人掌握全链路数据，更难实现模型-芯片-网络-电力-任务的联合优化。 商汤大装置选择直面终端流量，为AI公司、科研机构与产业客户提供高稳定性、高弹性、可扩展的端到端Token服务。计划建设至少5个差异化万卡国产集群，而非单一架构的十万卡巨兽——只为保留对不同模型、不同场景的敏捷响应能力。 区域布局同步验证商业模式：盐城项目聚焦本地AI企业与产业链闭环；中国香港规划2030年前建成40000P智算中心；沙特项目处于早期路径验证阶段。此外，商汤还联合国星宇航启动‘商汤算力星座’，探索太空边缘AI场景，为海外弱网、广域覆盖等特殊需求提供技术储备。 银河计划：不止于GPU，构建全国产AI基础设施生态 ‘银河计划’瞄准两大核心命题：一是国产化不能止步于GPU，CPU、内存、光模块、交换机等全栈部件需协同验证；二是国产算力需要真实、持续、规模化的需求牵引。具身智能、世界模型、AI for Science等前沿领域企业往往缺乏芯片适配与集群运维能力。商汤希望提供Token即服务（TaaS）、工具链与联合落地通道，把它们纳入城市智能化、科研加速与产业升级的真实场景中。 结语：经济账，才是终极技术语言 东吴证券将2026年定义为‘国产AI基础设施规模化商用元年’。当Token市场爆发、供需缺口扩大、头部模型主动适配国产芯片，基础设施服务商的竞争焦点，已从参数性能转向真实交付能力。 对商汤大装置而言，‘最懂大模型的AI基础设施’不是一句口号，而是一笔可拆解、可验证、可盈利的经济账：每一张卡、每一个机柜、每一度电，最终转化为多少客户愿意持续付费的高质量Token。这条路才刚刚开始，但方向已然清晰。