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天翼云:Token时代的国家云新使命

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当人工智能浪潮从技术探索迈入规模化落地,一个全新的“Token时代”正缓步向我们走来。

Token,这个最初在自然语言处理中代表文本的最小单元,如今已跃升为智能世界的核心度量衡,是算力、算法与数据融合后凝结成的价值载体。

每一个Token的生成与流转,都意味着一次计算资源的精准调用,但Token的规模化生产与高效流通远非易事。从模型推理的高并发需求,到跨域调度的复杂网络,再到自主可控的安全红线,每一环节都考验着基础设施的底层能力。


在此背景下,在今年的数字中国建设峰会上,天翼云系统呈现了智能时代的Token能力体系,将息壤“算力、平台、数据、模型、应用”五位一体的智能云体系,转化为千行百业触手可及的智能服务。

01

价值“围城”

Token落地存在五道关卡

Token时代的未来蓝图固然波澜壮阔,但Token的价值兑现,远不只是把大模型部署到云端那么简单,从技术理念走向产业落地这条路上实则布满荆棘。

企业要面临的第一道关卡是算力碎片化。客观地说,今天的算力资源并不稀缺,但分布极为分散,公有云、私有云、边缘节点和企业自建的数据中心,导致算力资源池彼此割裂,形成一个个“算力孤岛”。同时,异构算力之间的协同调度缺乏统一机制,算力供需不匹配的矛盾日益突出,整体算力利用率持续走低。企业想要调用足够的Token产能,往往需要在多个平台之间反复切换,异构资源之间无法高效协同,算力效能被严重稀释。


第二道关卡,是模型生态的分裂。人工智能的繁荣带来了百花齐放的大模型,但问题也随之产生。因为每一个模型都有自己的API规范、计费模式、调用方式和性能特征,企业如果要根据业务场景灵活选用不同模型,就必须面对更为复杂的对接、维护,以及开发成本和运维负担的成倍增加。更棘手的是,不同模型的版本迭代节奏各异,企业需要持续跟进适配,就会进一步使得Token的获取变成复杂的集成工程。

第三道关卡,是安全可控的隐忧。对于那些承载国民经济命脉的行业,如金融、能源、政务和制造,它们迈向智能化的前提是安全与合规。否则,一旦供应链中断或遭遇技术封锁,Token在接入调用、数据传输、存储等环节都会面临严峻的安全挑战。Token作为智能服务的载体,从生产、传输到应用的每一个环节都应该优先考虑自主可控,否则就无法真正进入核心业务场景。

第四道关卡,是Token消费成本高企。当AI应用从对话模式转向自主执行模式,智能体任务链的Token消耗量激增,企业调用成本大幅攀升。在算力资源尚未充分优化的情况下,高消费与有限供给之间的矛盾,让许多企业望而却步。

第五道关,是应用门槛高、价值转化难。即使算力到位、模型就绪、安全可控,企业仍然面临一个现实的问题,那就是如何把Token能力转化为真实的业务价值?从技术能力到业务落地,中间隔着国产化适配、模型调优、应用开发、运维管理、成本控制等多道流程。价值转化链条过长,导致Token的潜能无法被充分释放,难以规模化落地。

这五道关卡,相互交织,构成了Token规模化落地的系统性障碍。

事实上,企业需要的并不是孤立的算力节点或模型接口,而是一套能够统一调度、统一服务、统一安全、统一价值的全链路智能底座。天翼云构建的全链路国产化智能云体系及生态,正是为此而来。

02

走出“围城”

全链路国产化体系的构建逻辑

要将分散的算力转化为高效、安全、自主可控的Token服务,头痛医头、脚痛医脚的修补策略是无效的,我们需要从底层向上重构,用一整套国产化智能云体系来破除瓶颈,系统性重构整个能力体系,为Token时代提供安全、高效、普惠的基础设施支撑。

天翼云,到底是如何做的?


首先,以一体化调度击破算力碎片化。针对算力资源“散而不通”的困局,天翼云打造了支撑全国一体化算力体系建设的“算力动脉”,实现对区域算力节点、行业算力节点、大型央国企企业算力的统一纳管与全局调度。目前,息壤已建成四类算力网,公共算力网纳入多方算力91EFLOPS,区域算力网和行业算力网提供专属共享算力服务,企业算力网则将分散的算力统一接入和调度,面向企业内部提供共享服务。

同时,息壤攻克了算网一体化调度核心技术,提供资源无关、框架无关、工具无关的服务模式,让用户仅需聚焦自身业务场景与应用逻辑,无需关注算力类型和位置、训练框架选型、工具适配等底层问题,大幅降低算力使用门槛。

一体化调度的核心,其实是让每一份算力都能流向最需要的地方,从根本上化解算力资源分配的结构性矛盾。


其次,以统一平台击破模型生态分裂。面对模型市场的“群雄割据”,天翼云构建了多芯多模融合Token服务,以开放的姿态广泛接入星辰、千问、豆包、智谱、MiniMax、Kimi等主流开闭源模型,并已实现阿里云、火山引擎、华为云、智谱、无问芯穹等多家服务商的Token接入。在模型路由层面,平台支持多路由模型调度策略与多级智能决策机制,依托分层决策逻辑,融合业务诉求、任务类型、节点匹配、网络时延等多维度数据,高效完成模型智能调度与资源最优匹配。

通过统一API、统一调度、统一计费的“三个统一”,将错综复杂的模型生态封装成一个简洁的标准化接口,用户无需面对多套体系,甚至不必关心底层是哪个模型,即可一站式调用全品类优质大模型能力。实现Token普惠、成本可控。

第三,以全栈自主击破安全可控隐忧。天翼云从底层芯片(国芯)出发,向上贯通自研云操作系统TeleCloudOS 5.0,再融合国产AI框架与模型(国模),构建起端到端的自主技术栈。这一战略选择的成效已获得市场验证,4月24日DeepSeekV4发布,天翼云成为行业少数实现0day适配的云服务商,标志着“国云+国芯+国模”战略布局已能快速满足市场需求。

其中,TeleCloudOS 5.0的弹性协同架构与软硬件协同自主可控能力,使得国产芯片的性能得以充分释放。同时通过在AI云电脑中构建独立安全环境,确保智能体运行时的数据隔离与机密性。从芯片到平台再到应用,整套技术栈的自主可控,将智能时代的“数字命脉”牢牢握在自己手中。

第四,针对Token消耗激增的成本痛点,天翼云在调度优化上,通过边缘就近接入、算网与缓存调度,实现请求时延大幅降低、缓存命中明显提升;推理优化上,自研国产化芯片推理方案与分级存储技术,实现Token吞吐量大幅提升、时延显著降低;算子优化上,完成国产芯片适配与核心算子优化,综合实现了国产化单位算力Token吞吐最大化。


最后,以能力封装击破应用门槛高墙。天翼云已将强大的后台能力封装为触手可及的标准化服务。比如,一站式Token服务将复杂的算力、模型、推理能力打包成可按量获取的Token产品。并打造了三大Token服务入口:一是AI云电脑,深度整合算力资源、AI大模型、智能体应用与全域安全能力,成为智能体落地的最佳选择;二是智云城市,接入应用生态和属地资源,提供快速交付的城市AI服务,打通AI应用落地“最后一公里”;三是魔乐社区,作为最大国产化算力AI开源社区,服务超百万开发者,汇聚2.1万个模型与工具,为国产化Token应用生态提供坚实支撑。

用户无需理解底层技术细节,即可获取智能服务;同时,AI云电脑以弹性算力供给、完整工具链和多端无缝接入能力,屏蔽了技术复杂性,任何企业都能以低门槛调用先进的AI能力,让Token服务真正普惠千行百业。


由此,天翼云的全链路国产化智能云体系,从Token的制造、传输到应用,形成了一套高效运转、安全可控、开放普惠的完整闭环。

03

国云的使命

以确定性推动产业高质量发展

国云的使命,不仅是提供技术服务,更是为国家数字经济的行稳致远,构筑一块确定性的基石。


在“国云+国芯+国模”的国产化完整闭环,其实深刻诠释了国家云的独特定位。 在硬件层,国芯为全栈体系注入根技术的自主基因;在平台层,天翼云以自研操作系统统筹资源、编排服务,确保整个技术栈的协同可控;在模型层,国模以自研星辰系列为核心,同时构建开放生态聚合产业力量。从而实现了从芯片指令集到云操作系统再到模型框架的深度垂直整合。这种闭环,确保Token的生产全链条,每一个环节都自主可控、紧密咬合。

事实上,Token从生产到消费,本质上是一个价值流转的过程。天翼云打造的一站式Token服务,正是整个流程的核心枢纽。它把跨域算力调度、多芯多模融合、全链路安全可控、低门槛应用载体,串联成完整的Token价值链。

同时,天翼云将四大核心能力全面开放:开放算力生态,帮助伙伴盘活存量算力资产;开放模型生态,助力优质Token快速触达广阔市场;开放应用生态,快速实现行业场景复制与业务价值落地;开放渠道生态,共享国家云品牌与覆盖全国的服务网络。

这套闭环的深层逻辑在于,它不是简单地把“国产”当作标签,而是真正从底层构建了一套自主演进的体系。国云提供安全可信的底座,国芯确保底层算力不被“卡脖子”,国模构建繁荣可控的应用生态。这也是天翼云作为国家云的核心竞争力所在。

而在这个体系中,天翼Token智造场扮演着转化枢纽的角色。它通过基础设施枢纽提供产能,通过算力调度枢纽贯通资源,通过Token运营枢纽封装复杂能力,通过价值兑现枢纽实现商业闭环。本质上,是将底层的国产化资源禀赋,组织成可计量、可调度、可消费的Token服务,完成从“资源”到“能力”再到“价值”的持续转化。

归根结底,国家云的使命,是如何在Token时代,为产业发展提供一种“确定性”。在国际技术博弈加剧、供应链风险上升的时代,这种确定性意味着智能基础设施的根基不被撼动;在产业智能化转型进入深水区时,这种确定性意味着企业可以放心地将其数字生命线托付于国产底座;在AI能力走向千行百业的过程中,这种确定性意味着普惠智能能够真正惠及千行百业。

身兼“国云”使命的天翼云,正是以全链路国产化的硬核能力,将这份确定性铸造成Token时代的坚实底座。

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