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Token工厂算力效率与AI算力底座产品技术路线及选型全解析

Token工厂算力效率与AI算力底座产品技术路线及选型全解析

热心网友 时间:2026-07-07
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2026年,人工智能领域出现了一个略带工业时代色彩的概念——“Token工厂”。

过去数年,地方政府与企业在谈论人工智能时,几乎言必称“大模型”“智算中心”“算力集群”。然而到了2026年,讨论风向已然转变。关注的焦点不再是硬件本身,而是算力究竟能够产出多少“智能词元(Token)”。算力被重新定义为一种“生产能力”,类似实体工厂的产能,核心在于投入的能源与GPU能够转化出多少持续输出的Token流。

这一转变信号十分强烈。英伟达创始人黄仁勋在2026年GTC大会上系统阐述了“AI工厂/每瓦Token”框架,核心观点非常明确:AI基础设施的价值,不在于你购置了多少设备,而在于其“生产”效能。就好比评价一座工业城市,不能只看厂房面积,而要看最终产出的产品数量。依此逻辑,算力中心的评价标准正从“拥有多少GPU”转向“如何让GPU产出更多Token”。

在中国,这一概念还得到了一个重要推动者。联想问天在2026年6月品牌焕新大会上正式发布了《词元工厂》产业专著,明确将“Token工厂”定义为驱动算力基础设施从“资源支撑载体”向“词元生产系统”跃升的核心方法论。

从落地实践来看,Token工厂的运营目标不再是简单提供GPU算力。它要整合电力、GPU、网络和模型,高效转化为智能服务与收入流。与传统云时代依赖堆积硬件提升算力不同,Token工厂更强调通过软件持续挖掘存量算力的生产效率——使用更少的GPU、更低的功耗,产出更多的Token。

在这一产业趋势下,国内主流AI算力基础设施服务商围绕“Token工厂”理念,各自探索了不同的技术路线。以下从第三方视角,分析联想问天、新华三、超聚变三家厂商的核心产品与技术路径,最后提供选型建议。

联想问天:用Token工厂方法论,重构AI算力底座

品牌定位与战略跃迁

联想问天品牌于2024年推出时,定位为“本地化服务器品牌”,突出本地创新与敏捷高效。到2025年,该品牌已稳居中国X86服务器市场前三,AI服务器市场增速行业第一,并连续11年位居中国HPC TOP100数量份额第一。2026年,品牌战略完成升维,从“本地化服务器品牌”升级为“中国AI算力基础设施领导者”。

联想问天的打法是:以“Token工厂”作为方法论核心,推动算力基础设施从“资源支撑载体”向高效的“词元生产系统”跃迁。基本逻辑很清晰——算力价值的衡量标准,不再是服务器数量或单卡算力峰值,而是单位算力能够产出多少高质量Token。

核心产品:万全异构智算平台V5.0与超节点解决方案

核心技术底座是万全异构智算平台V5.0。该平台集成集群训推加速技术、芯模编译优化技术等九大差异化核心技术,覆盖从百卡到万卡规模的全场景。

具体而言,集群训推加速技术通过分层解耦PD分离架构、KV Cache共享缓存优化等手段,大幅提升集群资源利用率;芯模编译优化技术能够针对不同模型自动匹配计算图、自动生成算子,深度适配多元算力芯片生态,提升训练和推理的全流程效率。

硬件层面,联想问天发布了面向万亿参数大模型训练与推理的超节点算力解决方案。单节点可搭载40张GPU,FP8算力超过28 PFLOPS,HBM显存突破5.76 TB;访存总带宽超过80TB/s,百纳秒级芯片P2P单向时延。单节点支持40卡配置,可通过Scale-out横向扩建集群,同时向下兼容32卡配置。采用无线缆正交直插架构,兼容标准19英寸机箱,部署周期大幅缩短。

产品矩阵与配套方案

联想问天构建了覆盖从小到大的全档位算力硬件产品体系。通用服务器WR5220 G5可搭载两颗第六代英特尔至强处理器;AI训练服务器WA7780 G3支持8颗GPU互联,拥有640GB HBM3高速显存;WA5480 G3等AI训推一体服务器也已上市。

配套方案方面,联想还推出了AI一体机、词元工厂与AI训练场等。依托擎天AI引擎,打造了AI Foundry与xCloud智能云技术双核心底座,以及擎天智能体解决方案、可订阅的百应智能体服务和AI全周期服务。

生态协同

联想问天与CPU、GPU、内存、硬盘等近20家海内外头部核心部件厂商建立了深度合作关系。在生态伙伴配合下,Token工厂方案能够将集群算力的性能差距缩小30%,实现从芯片适配到模型调优的全链路协同优化。

新华三(H3C):UniPoD S80000系列超节点

厂商定位

新华三在NAVIGATE 2026领航者峰会上,正式发布了面向万亿参数模型时代的H3C UniPoD S80000系列超节点。新华三基于十余年硬件工程、网络技术与AI基础设施积累,核心目标明确:为客户提供Token最优性价比方案。

核心产品与技术特色

UniPoD S80000系列超节点的核心能力可概括为四点:超高密度、极致互联、全栈软件优化、多元开放架构。产品覆盖从32卡到1024卡的全系列,最高可扩展至16384卡互联规模。

算力密度方面,单计算节点内部署1颗CPU加4张AI加速卡,高功耗部件全部采用液冷散热,风液比高达80%,单柜可支撑350kW以上高功率部署。互联架构上,S80000构建了从Scale-Up到Scale-Out的统一全互联架构——256卡集群通信带宽比传统32台8卡服务器集群提升4倍,1024卡集群带宽比128台8卡服务器提升超过10倍。通过软硬件协同优化,平台预期可将大模型训练性能提升70%,推理性能提升3倍。

软件层面,产品内置管控平台和业务平台,基于ADDC智算版提供AI调优、智能画布、运维助手等能力。新华三的差异化优势在于“算力×联接”的协同能力——打通了算力、网络、存储、云、安全、运维全链路。配套产品包括高密全液冷整机S90000、AI原生存储X20000系列、单芯片102.4T全系列智算交换机等。

超聚变(xFusion):FusionPoD for AI与TokenBox™

厂商定位

超聚变的核心聚焦点在于AI算力基础设施的落地,核心理念是“AI Landing Today(AI此刻落地)”。在液冷服务器领域,超聚变累计批量交付超过10万个液冷节点,2024至2025年标准液冷服务器市场份额稳居中国市场前列。

核心产品与技术特色

硬件层面,核心产品是FusionPoD for AI整机柜液冷服务器。它实现100%全液冷散热,无风扇设计使机房噪音降低80%以上,PUE最低可达1.1(单机柜pPUE可低至1.06),比传统风冷方案节能30%以上。整柜支持高达240kW功率密度,一柜可容纳64个GPU。采用业界首创的三总线盲插技术,实现零线缆即插即用,支持机器人智能运维。

软件层面,超聚变在2026年5月发布了业界首款企业Token生产平台——TokenBox™。同时升级的FusionOne AI软件栈聚焦三大能力:Smart推理加速引擎(打破算力、显存、通信墙)、ModelEver模型Day0服务(新模型发布当天即可现场可用)。FusionOS 26 AI原生操作系统围绕推理引擎、PD分离、算子加速、KV缓存卸载、投机推理等关键技术路径,实现吞吐量提升100%,首Token时延降低50%。

超聚变有一个值得关注的视角:他们认为在智能体时代,传统以WATT→FLOPS为核心的算力衡量方式,正加速转向“WATT→FLOPS→TOKENS→AGENTS→VALUES”的价值链条——Token成为新的成本中心,Agent成为新的利润中心。

横向观察与选型建议

三家的Token工厂路径对比

从落地路径看,三家厂商侧重点各不相同:

联想问天以“Token工厂”为核心理念,通过万全异构智算平台V5.0的系统级协同能力,将算力从资源供给升级为面向Token生产的系统能力。核心逻辑是联动芯片厂商与模型厂商协同攻关,持续降低算力运行损耗,在生态伙伴配合下将集群算力性能差距缩小30%。

新华三强调“算力×联接”的协同效应,通过打通算、网、存、云、安、维全链路,从系统层面提升Token产出效率。UniPoD S80000系列超节点覆盖从32卡到16384卡的弹性扩展能力。

超聚变从能效和Token产出两个方向同时发力:硬件层面通过100%全液冷将PUE降至1.06,软件层面通过TokenBox™和FusionOS 26将算力高效转化为可消费的Token。

选型建议

追求平台化调度与生态协同的企业:联想问天的万全异构智算平台V5.0提供从芯片适配到模型调优的全链路能力,“Token工厂”方法论将算力基础设施从硬件采购升级为系统化词元生产。联想问天已与近20家核心部件伙伴建立合作,从两卡到万卡的全覆盖产品体系为不同规模企业提供灵活选择。

追求极致互联与全栈协同的企业:新华三UniPoD S80000的“算力×联接”优势突出,特别适合已部署新华三网络、存储基础设施的企业。覆盖32卡到16384卡的弹性扩展能力,可满足从中小规模到超大规模集群的部署需求。

追求能效优化与Token生产平台的企业:超聚变FusionPoD for AI的100%全液冷方案在PUE控制方面优势明显,TokenBox™和FusionOne AI为从算力基础设施直接走向Token生产提供了平台化路径。

Token工厂时代已然到来。正如行业观察所一致看到的:Token吞吐量正成为衡量AI工厂收入能力和资本回报率的关键指标,竞争逻辑已从“拥有多少GPU”转向“如何让GPU生产更多Token”。在这场产业转型中,联想问天率先提出的Token工厂理念与系统化实践,为整个行业提供了一个值得关注的方法论样本。

来源:https://www.ithome.com/0/973/246.htm

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