在AI（人工智能）的汹涌浪潮推动下，国内算力基础设施建设正以前所未有的速度推进。展望2026年，三大电信运营商均将算力作为投资的核心方向，预计算力投入占比将均突破30%大关。

“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，在上海举办的“2026中国联通合作伙伴大会”上，中国联通董事长董昕透露，中国联通在“十五五”规划期间，还将吸引千亿元级别的投资涌入算力领域。

然而，徽声在线记者在会场内外敏锐地捕捉到一个备受关注的话题：如此庞大的算力建设，真的能够得到充分利用吗？

记者在大会展览区深入观察后发现，算力已不再是遥不可及的技术概念，而是面临着资源分散、利用效率低下的现实挑战，这已成为制约AI产业蓬勃发展的关键因素。而更深层次的难题在于，尽管Token的数量可以精确计量，但其背后的价值却难以形成统一标准——算力产业正站在从规模扩张向效率革命转变的关键节点。

2026中国联通合作伙伴大会展览区一角 图片来源：徽声在线记者 张韵 摄

算力行业遭遇“需求波动+供给不稳定”双重挑战

“一边是用户焦急等待算力资源，一边是算力设备闲置无人问津。”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如此形象地描述当前算力行业的困境。

他将这一问题与早期CPU时代的资源错配相提并论，但指出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，大模型与小模型对算力的需求差异巨大，训练与推理过程中的资源消耗也不尽相同。

戚正伟提出的解决方案是“弹性调度”，即通过技术手段将一张GPU卡分割成多张虚拟卡，实现动态分配，空闲时自动占满资源，有用户需求时则自动释放。实验数据显示，这种调度方式能够使性能和资源利用率最高提升7倍。

“规模只是业务的基础，而响应速度和迭代能力才是决定业务上限的关键。”商汤科技联合创始人杨帆的见解更为直截了当。

杨帆通过具体案例分析指出，一台AI服务器按五年折旧计算，期间AI行业的需求变化可能多达12轮。“一个模型的高价值窗口期可能仅有3个月，而能够卖出高价的时机更是只有短短一个月。从设计到交付上线，一个月的时间根本不够，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“建成就有人用”的静态资产，而是需要在折旧周期内面对多轮需求迭代的冲击。杨帆认为，只有更加积极、更加激进地拥抱AI原生组织，才能在AI基础设施领域保持更强的竞争力。

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%。

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

随着智算中心规模的持续扩大，陈维良认为，不能仅仅关注GPU单卡的性能提升，更要从TCO（总拥有成本）的角度出发，综合考虑硬件采购、运营能耗等显性成本，以及迁移成本、运维成本等隐性成本。而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：数量可量化，价值难统一

面对算力“利用不足”的焦虑，中国联通全面开放了“Agent+Token+AI云”运营体系，将算力供给、模型调用和场景回报整合为“一本清晰的账”。同时，通过迭代升级联通云8.0，将综合算效提升至300%的新高度。

中国联通算网建发部总经理赵静宜在接受采访时表示，新一代通信网与算力网并非孤立存在，而是相互融合、相互协同的共生底座。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加速从大模型训练向规模化推理转变，网络承载的对象也从单纯的数据流量拓展到模型、Token（词元）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，杨帆一针见血地指出用户的顾虑：“我们拿到的任务结果、选择的模型、花费的成本，这三者之间的关联性，今天其实很难被准确量化评估。如何确保运营商提供的Token就是其宣称的数量，没有掺杂水分？”

他进一步强调，Token消耗中有多少是有实际意义的、有多少是真正有价值的，“今天我们缺乏量化的衡量工具”。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。最终比拼的将是谁能够真正解决问题，而不是谁能够卖出更多的Token。

中兴通讯总裁徐子阳则从另一个角度阐述了观点，他认为不同模型的Token价值存在差异，运营商需要研究“Token汇率差”的问题。

这暴露出Token经济的一个根本性难题：Token的数量可以精确计量，但其价值却难以形成统一标准。就像电力可以按千瓦时计费，但如果每度电的“质量”不同，定价体系就无法实现统一。

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，作为算力消费端的重要力量，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，考核指标应更注重任务完成的质量和单位任务的成本，同时要考虑全生命周期的服务是否持续稳定。

免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。