在AI（人工智能）技术迅猛发展的浪潮推动下，国内算力基础设施建设正以前所未有的速度推进。至2026年，三大通信运营商均将算力作为核心投资领域，算力投入在总投资中的占比均跃升至30%以上，彰显了算力在数字经济时代的关键地位。
“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，计划撬动千亿元级别的投资，进一步加速算力网络的布局与升级。
然而，徽声在线记者在大会现场注意到，一个尖锐的问题在业界引发广泛讨论：尽管算力建设如火如荼，但其实际利用率如何？如何确保建成的算力能够得到有效利用？
记者在大会展览区亲身体验到，算力已不再是遥不可及的技术概念，而是实实在在影响着AI产业发展的关键因素。当前，算力资源分散、利用效率低下已成为制约AI产业发展的瓶颈。更深层的问题在于，虽然Token（词元）作为算力的计量单位可以清晰统计，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转型的关键时刻。
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+供给不稳定”双重挑战
“一边是用户排队等待算力资源，一边是大量算力设备闲置。”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市场的供需矛盾。
他将这一问题与早期CPU时代的资源错配相提并论，但指出当前算力需求的动态性更强，波峰波谷差异显著，大模型与小模型对算力的需求截然不同，训练与推理阶段的资源消耗也大相径庭。
戚正伟提出“弹性调度”的解决方案，即将一块GPU（图形处理单元）卡虚拟化为多块，根据需求动态分配资源，空闲时自动扩展，使用高峰时自动释放。实验数据显示，通过弹性调度，算力性能和资源利用率可提升高达7倍。
“规模决定业务基础，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接。
杨帆通过具体案例说明，一台AI服务器按五年折旧计算，期间AI市场需求可能经历12轮变化。“一个模型的价值窗口期可能仅3个月，能卖出高价的时间更是只有1个月。从设计到交付上线，一个月时间远远不够，等模型完成时，市场需求可能已发生变化。”
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、激进地拥抱AI原生组织，才能在AI基础设施领域保持竞争力。
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%，进一步加剧了算力成本的压力。
沐曦股份创始人陈维良则指出，算力行业正面临“需求缺口与供给不可控”的双重困境，需要行业共同努力寻找解决方案。
随着智算中心规模的扩大，陈维良认为，不能仅关注GPU单卡性能，更要综合考虑TCO（总拥有成本）的经济性——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。降低隐性成本的底层逻辑在于硬件的通用性和生态开放性。
Token计量难题：数量可统计，价值难统一
面对算力“用不起来”的焦虑，中国联通全面开放“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“一本账”。同时，升级联通云8.0，将综合算效提升至300%，以提升算力利用效率。
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用户顾虑：“我们拿到的任务结果、选择的模型、花费的成本，三者之间的关联性很难量化评估。如何确保运营商提供的Token数量与质量相符？如何避免‘挂羊头卖狗肉’的情况？”
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工厂模式可能转向“按结果付费”，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观点，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。
这揭示了Token经济的一个根本性难题：虽然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“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使用量多并不等于生产效率提升，考核指标应关注任务完成质量和单位任务成本，核算时要考虑全生命周期的服务是否持续稳定。
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