从一块GPU到一个AI应用　Token助人工智能走进千行百业

（记者　林碧涓）人工智能产业正迎来新变化。从办公助手、智能客服，到工业智能体、城市治理平台，大模型应用正加速从“技术演示”走向“业务流程”。相较过去参数比拼，我越来越多企业开始探索如何让AI真正进入生产环节。算力规模快速扩张，如何让更多企业低成本、高效率地使用算力，正成为AI规模化落地的关键。

（图片来源：摄图网）

AI规模落地背后需要算力

在各大产业现场，AI越来越多地在业务场景中落地应用。在轨道交通生产线上，AI大模型能够辅助设备故障分析，帮助企业优化生产流程；在政务服务窗口，AI助手能够全天候响应群众咨询，提高服务效率；在医疗领域，人工智能平台正在帮助基层医院提升诊疗能力；在新能源基地，绿电智算中心正在探索能源与算力融合发展……

这些应用的背后，离不开一个共同的底座——算力。在这些场景中，AI不再只是演示，而是每天调用算力、产生决策、影响能耗与效率的生产系统。一个AI应用从研发到落地，需要经历从GPU资源获取，到模型部署；从模型调用，到业务系统接入；从单点测试，到规模化运营等多个环节。其中任何一个环节，都可能成为企业应用AI的门槛。

在算力获取上，企业要对接底层资源、框架和工具，逐一协调不同云厂商、适配不同芯片架构，流程冗长且成本不透明。生产现场还要求低时延、数据不出域、绿电协同，因此需要云边端协同、跨域调度，让算力跟着任务走，而不是让应用迁就资源。

在模型选择上，通用大模型看似“一个模型包打天下”，但进入具体的业务场景中，就会显得专业度不足。模型接入涉及算力，算力支撑不能只给资源，还要提供模型超市、评测、路由、微调、蒸馏、RAG和Agent工具链，让模型与算力匹配。这样，第二道坎才能从“选模型”变成“选服务”。

此外，还存在价值计量缺失。用了多少算力、省了多少电、减少多少停机、替代多少人力，若无法度量，企业就难持续投入。需要把算力消耗与业务KPI打通，提供Token、推理时长、任务成功率、节能量等计量，实现成本可视化、ROI可核算。

因此，AI规模落地需要的算力支撑，不只是堆GPU，而是需要建立连接算力、模型、应用的中间层。

一站式AI服务，让算力从“建得多”走向“用得上”

如果说过去产业竞争的重点是建设多少算力，那么进入AI应用阶段，新的问题变成：如何让更多企业真正使用算力？如何让算力资源快速转化为业务能力？当算力供给不再是问题，问题就变成了如何让算力“被用起来”。

随着AI应用规模扩大，单一数据中心已经难以满足所有需求。不同地区、不同类型的算力资源，需要根据任务需求进行动态匹配。这就需要算力从“固定资源”变成“可调度资源”。算力调度平台让算力从分散资源变成一张算力网。中国电信依托云网融合优势，通过息壤智云平台推动算力资源统一调度，实现不同区域、不同类型的算力能够更加高效协同。企业调用AI服务时，不需要关注背后的服务器位置、芯片类型和资源分布，而只需要根据业务需求获取匹配的智能能力。通过算力统一调度，推动算力资源从分散供给走向协同服务，让算力像网络连接一样更加普惠。

算力被调度起来之后，还需要让企业更容易找到并使用AI能力。传统模式下，企业需要自行完成模型选择、环境部署、应用开发等多个环节。而AI应用市场模式，则能够将成熟的AI能力封装起来，让企业像使用软件一样使用AI服务。通过聚合模型、智能体和行业应用，AI Store降低了企业使用AI的技术门槛，让更多行业用户能够快速找到适合自身业务的智能化工具。例如，湖北电信“智云湖北AI Store”设置了“算力、模型、应用”三大超市，以“一个接口、多源调度”实现统一计量计费；“智云杭州AI Store”则以“聚合接入、可视化管控、安全护栏”三大核心能力，让AI变得好用、管用、用得起。

从算力到Token，AI价值正在重新计量

如果说算力服务解决的是“AI能不能用”的问题，那么Token运营解决的则是“AI使用是否更加高效、更具价值”的问题。传统算力租赁按整机、按核时计费，企业用完一张账单，却说不清这些算力到底产出了什么价值。当AI被拆解为可定价、可计量的Token单元，产业链就有了清晰的分工界面：谁负责生产Token，谁负责调度Token，谁负责消费Token。

中国电信的星辰TokenHub运营服务平台正是这一思路的落地。它具备多模型聚合与智能路由能力，用户调用Token时，平台根据模型效率、Token消耗、调用成本等因素自动匹配更优模型，“让合适的模型服务合适的场景”。同时，平台将智能体与Token一并封装，实现端到端交付，让Token从单纯的模型调用资源，升级为可感知、可调度、可运营的服务载体。

在Token消费层面，中国电信率先推出系列试商用Token套餐，从9.9元1000万Tokens的“轻享版”到299.9元1.5亿Tokens的“旗舰版”，首次尝试为AI时代的计量单元分级分层定价。这种模式借鉴了通信流量套餐的成熟逻辑，将AI服务转变成大众可理解、可订购、可支付的日常服务。

人工智能的发展正进入新阶段。过去，产业关注的是谁拥有更大的模型、更强的算法；未来，竞争的核心将逐渐转向谁能够让AI更快进入行业、更高效创造价值。当算力从“资源”变成“服务”，当模型从“能力”变成“生产工具”，人工智能才能真正走进千行百业，成为推动产业智能化升级的新动能。