从算力建设到Token供给，“十五五”期间千亿投资助力，中国联通如何重塑算力价值新生态？

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。展望2026年，三大通信运营商不约而同地将算力作为投资的核心领域，预计算力投入占比将均超过30%，彰显了算力在数字经济时代的关键地位。

“当前，我国算力规模已突破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，进一步推动算力产业的发展。

然而，徽声在线记者在大会现场注意到，一个尖锐的问题被反复提及：尽管算力建设如火如荼，但其实际利用率如何？能否真正满足市场需求？

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，而是切实存在于我们生活中的资源。然而，算力资源分散、利用效率低下，已成为制约AI产业发展的现实难题。更进一步地，Token虽可计量，但其价值却难以标准化，这使得算力产业正面临从规模扩张向效率革命转型的关键时刻。

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容当前的算力供需矛盾。

他将此问题类比于早期CPU时代的资源错配，但指出当前算力需求的动态性远超以往。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，这使得算力供需匹配变得异常复杂。

戚正伟提出，通过“弹性调度”策略，将一张GPU卡虚拟化为多张卡，并根据需求动态分配资源，可以显著提升性能和资源利用率。实验数据显示，这一策略最高可提升资源利用率达7倍。

“规模是业务的基础，但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。

杨帆通过一笔经济账进一步阐述了算力市场的变化：一台AI服务器按五年折旧计算，期间AI下游需求可能经历12轮变革。而一个模型的高价值窗口期可能仅有3个月，能够卖出高价的更是只有短短一个月。这意味着，从设计到交付上线，一个月的时间远远不够，模型可能在下线前就已失去市场价值。

因此，杨帆认为，算力不再是“建了就有人用”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。他呼吁，算力提供商需要更加积极、激进地拥抱AI原生组织，以保持AI基础设施的竞争力。

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%，给算力成本带来了巨大压力。

沐曦股份创始人陈维良则指出，算力行业正面临“需求缺口+供给不可控”的双重困境，需要寻求新的解决方案。

随着智算中心规模的扩大，陈维良认为，不能仅关注GPU单卡的性能，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。他强调，降低隐性成本的底层逻辑在于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“一本账”。同时，迭代升级了联通云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拓展到模型、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，面对词元用量黑盒等现实问题，杨帆一语道破了用户的顾虑：“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被量化评估。如何确保运营商提供的Token与其宣称的一致？如何避免‘挂羊头卖狗肉’的情况？”

他进一步指出，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。如果这个问题无法解决，Token工厂模式可能走向“按结果付费”的轨道，最终比拼的是谁解决了问题，而不是谁卖了更多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价值不同，运营商需要研究“Token汇率差”，以更好地满足市场需求。

这暴露出Token经济的一个根本性难题：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。

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，从过去的“盲目购买”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用得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，同时要看全生命周期的服务是否持续稳定。

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