在AI（人工智能）技术迅猛发展的当下，国内算力基础设施建设正以前所未有的速度推进。据预测，至2026年，国内三大电信运营商将不约而同地将算力作为投资重点，算力投入在总投资中的占比将均超过30%，标志着算力成为驱动数字经济发展的新引擎。

“当前，我国算力总规模已突破2100EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）大关。”9月10日，在“2026中国联通合作伙伴大会”上，中国联通董事长董昕宣布，中国联通在“十五五”规划期间，将投入千亿元级资金，进一步推动算力产业的发展与升级。

然而，徽声在线记者在大会现场注意到，一个尖锐的问题被多次提及：在算力建设如火如荼的同时，其实际利用率如何？如何确保建成的算力能够得到有效利用？

在大会展览区，记者亲眼见证了算力从抽象概念到具体应用的转变。但与此同时，算力资源分散、利用效率低下等问题也浮出水面，成为制约AI产业进一步发展的瓶颈。更深入的分析指出，尽管Token（词元）作为算力的计量单位可以明确统计，但其背后的价值却难以标准化衡量，算力产业正面临从规模扩张向效率提升的关键转折点。

2026中国联通合作伙伴大会展览区 图片来源：徽声在线记者 张韵 摄

算力行业遭遇“需求波动+供给不稳”双重挑战

“一边是算力需求激增，用户排队等待使用；另一边则是部分算力资源闲置，无人问津。”上海交通大学可扩展计算研究所所长戚正伟在算力生态论坛上形象地描述了当前算力行业的现状。

他将此问题与早期CPU时代的资源错配相提并论，但强调当前问题的严重性远超以往。算力需求具有动态性，存在明显的波峰波谷，不同规模和类型的模型对算力的需求差异巨大，训练和推理阶段的资源消耗也不尽相同。

针对这一问题，戚正伟提出了“弹性调度”的解决方案，即通过虚拟化技术将一张GPU卡分割成多张虚拟卡，实现动态分配和自动调整。实验数据显示，这一方法能够显著提升性能和资源利用率，最高可达7倍。

“规模只是业务的基础，真正的竞争力在于响应速度和迭代能力。”商汤科技联合创始人杨帆的见解更为深刻。

杨帆通过具体案例说明，一台AI服务器在五年折旧期内，可能会经历多达12轮的AI下游需求变化。“一个模型的高价值窗口期可能只有短短三个月，而能够卖出高价的时期更是只有一个月。从设计到交付上线，一个月的时间远远不够，等模型完成时，市场需求可能已经发生变化。”

这意味着，算力不再是“建好即用”的静态资源，而是需要在折旧周期内不断应对多轮需求迭代的挑战。杨帆认为，只有更加积极、激进地拥抱AI原生组织，才能在AI基础设施领域保持领先地位。

硬件端的压力同样不容小觑。杨帆提供的数据显示，近三个月内，国产GPU价格涨幅超过30%，给算力行业带来了额外的成本压力。

沐曦股份创始人陈维良则进一步指出，算力行业正面临“需求波动+供给不稳”的双重困境。

随着智算中心规模的扩大，陈维良认为，行业应更加关注TCO（总拥有成本）的经济性，而不仅仅是GPU单卡的性能。硬件采购和运营能耗是显性成本，而迁移成本和运维成本则是隐性成本。降低隐性成本的关键在于提升硬件的通用性和生态开放性。

Token计量难题：数量可计，价值难估

面对算力“用不起来”的焦虑，中国联通推出了“Agent+Token+AI云”运营体系，将算力供给、模型调用和场景回报进行一体化管理。同时，联通云8.0的迭代升级将综合算效提升至300%，为算力的高效利用提供了有力支撑。

中国联通算网建发部总经理赵静宜在接受采访时表示，新一代通信网和算力网并非孤立存在，而是相互融合、协同工作的共生底座。从AINet（人工智能网络）到AIDN（人工智能分发网络）的新架构，是中国联通对网络价值的重新认识。随着AI从大模型训练向规模化推理转变，网络承载的对象也从数据流量扩展到模型、Token和智能体，网络的价值开始深入到承载智能、调度智能和分发智能的层面。

然而，面对词元用量不透明等现实问题，杨帆直言不讳地指出了用户的顾虑：“我们如何确保运营商提供的Token数量与其宣称的一致？如何量化评估任务结果、模型选择和成本花费之间的关联性？”

他进一步强调，Token消耗中有多少是有意义的、有多少是有价值的，目前缺乏量化衡量工具。如果这个问题得不到解决，Token工厂模式可能会向“按结果付费”转变，最终比拼的是解决问题的能力，而非Token的销售数量。

中兴通讯总裁徐子阳则从另一个角度提出了观点，他认为不同模型的Token价值不同，运营商需要研究“Token汇率差”，以更合理地定价和计量。

这暴露出Token经济的一个根本性难题：Token可以计量，但其价值无法标准化。就像电力可以按千瓦时计费，但如果每度电的“质量”不同，定价体系就无法统一。

这与中国联通的转型方向不谋而合。中国联通数科副总经理廉士国告诉徽声在线记者，联通推出了“元珠计量计费体系”，旨在实现Token的精准计量和透明可追溯，解决行业内计费规则不统一等问题。

徽声在线记者还注意到，作为算力消费端，央企和大型机构的态度也在发生变化，从过去的“盲目采购”转向“精打细算”。通用技术集团科数部网安部经理田冲在智算资源一体化分享中表示，Token的使用量并不直接等同于生产效率的提升，考核指标应更关注任务完成质量和单位任务成本，同时要看全生命周期的服务是否持续稳定。

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