算力正像水电一样接入企业日常，但随之而来的是一笔让人头疼的账。国家“人工智能+”行动与“东数西算”战略持续推进，算力普惠的标准化路径愈发清晰。国家数据局数据显示，2026年6月中国市场日均Token调用量已突破500万亿，到2030年预计攀升至19306万亿——这个数字背后，是产业从“技术探索”走向“价值兑现”的集体焦虑。
智能体爆发让Token消耗指数级放大，企业发现一个员工一天可能用掉1亿个Token。联想中国基础设施业务群战略技术总监黄山在接受采访时点出核心：企业真正焦虑的不是技术本身，而是这笔账算不清楚。这个观察切中了当前产业的关键命题——当AI从演示迈入生产，成本变成了最真实的绊脚石。
算力“工厂化”：从智算中心到完整体系
黄山提出，Token工厂并非传统的智算中心，而是一个涵盖“顶层规划—数据准备—智算中心—模型服务—工作流契合”的完整体系。它将AI生产标准化、规模化，让算力可追溯、可预测、可结账。联想推出的混合词元工厂解决方案，整合了xCloud联想智能云、智算中心、万全异构智算方案及服务器、存储、数据网络等能力，形成从云平台到基础设施的业务闭环。
这一体系的核心优势在于，它让算力像水电一样“即取即用”，降低了中小企业与传统产业使用AI的门槛，直接呼应了“东数西算”战略中算力普惠的目标。
成本“九层塔”：把Token从十块打到一块
Token成本的最大变量来自计算环节。黄山将其拆解为“九层塔”优化逻辑：计算层包含算子库、通信库、推理框架等7层优化，每层叠加约两倍提升；硬件系统层中，不同模型与芯片组合效率差异达30%-40%，GPU组成方式差异可进一步放大至两倍；运营层涉及模型网关路由、Token Hub、FinOps与反时间碎片调度；基础设施层则包括IDC建设、用电选择与液冷技术。
“一个Token的成本，可以从十块钱降到一块钱。”黄山表示，“我们的目标是释放算力的每一分效能。”这种系统性降本，是让中小企业用得起AI的前提。
芯模适配是另一关键环节，不是简单选型，而是系统工程。联想大模型生态帮助用户根据场景选模型、适配芯片，在设计计算系统时让模型跑出最高效率。“供给侧一定要把成本打下来，应用才能繁荣起来。”
落地千行百业：从顶层规划到产业深耕
联想的咨询团队已在十几个地级及以上城市，根据城市特色产业进行从应用到工厂的完整规划。从顶层设计到智能体与芯片的方案，需要长期试错和重构生产流程。黄山判断，AI的渗透仍循着传统技术路径，并非所有场景都适合AI原生。“AI算法不是替代所有算法，它只在特定场景里能发挥巨大作用。”
未来变量：超节点与专用芯片
超节点正在成为算力基础设施里最大的变量。黄山判断，它将在未来成为公有推理服务的新形态，替代传统集群算力。他援引华泰证券分析，超节点在2025年收入规模相对有限，但随着推理场景采用超节点，市场将迎来年比年翻倍的爆发式增长。根本驱动力来自Scaling Law——模型仍在变得更聪明。
从三年维度看，推理专用芯片路线同样值得关注。TPU、NPU、LPU各有优劣，自动驾驶芯片已是明确赛道，科研等应用端也可能催生专用芯片。
算清一笔账，激活一个时代
Token经济不是概念，而是一笔必须算清的账。从混合词元工厂的产业形态，到成本“九层塔”的技术拆解，再到服务千行百业的落地实践，联想在算力普惠中的角色清晰可见：整体方案提供者，系统化能力整合者。在“人工智能+”与“东数西算”的战略背景下，普惠的前提是有人把成本打下来、把账算明白、把方案落到产业里去。“释放算力的每一分效能，让每一分算力都转化为实实在在的生产力。”这既是黄山的判断，也是联想在这场Token经济变革中最务实的承诺。