从“建算力”到“供Token”，“十五五”期间千亿元投资助力，中国联通如何破解算力价值标准化难题？

在AI（人工智能）的汹涌浪潮推动下，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，其投入占比均跃升至30%以上，彰显了算力在未来科技竞争中的战略地位。

“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，将进一步撬动千亿元级别的投资，以加速算力产业的布局与升级。

然而，徽声在线记者在大会现场注意到，一个尖锐的问题在会场内外被反复讨论：尽管算力建设如火如荼，但其实际利用率究竟如何？

在大会展览区，徽声在线记者观察到，算力已不再是高高在上的技术术语，而是与实际应用紧密相连。然而，算力资源分散、利用效率低下，已成为制约AI产业发展的现实瓶颈。更深入的问题在于，虽然Token（词元）可以量化计量，但其背后的价值却难以标准化——算力产业正站在从规模扩张向效率革命转型的关键节点。

2026中国联通合作伙伴大会展览区一角 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这一现状。

他将此问题类比于早期CPU时代的资源错配，但指出当前问题的严重性远超以往。算力需求具有动态性，存在明显的波峰波谷，且大模型与小模型、训练与推理对算力的需求差异巨大。

戚正伟提出的解决方案是“弹性调度”，即通过技术手段将一张GPU（图形处理单元）卡分割成多张虚拟卡，实现动态分配。实验数据显示，这种调度方式可使性能和资源利用率提升高达7倍。

“规模决定业务基础，而响应和迭代能力则决定业务上限。”商汤科技联合创始人杨帆的判断更为直接且深刻。

杨帆算了一笔账，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。“一个模型的高价值窗口期可能仅3个月，能卖出高价的时间更是只有一个月。从设计到交付上线，一个月时间远远不够，等完成时模型可能已下线。”

这意味着，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。杨帆认为，只有更加激进、更加积极地拥抱AI原生组织，才能在AI基础设施领域保持更强的竞争力。

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%，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“需求波动+供给不稳定”的双重困境，需要行业共同应对。

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，更要算好TCO（总拥有成本）的经济账。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通用性和生态开放性。

Token计量与价值标准化难题：数量可计，价值难衡

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，迭代升级联通云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、彼此协同的共生底座。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加速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，面对词元用量不透明等现实问题，杨帆一语道破用户顾虑：“我们拿到的任务结果、选择的模型、花费的成本，三者之间的关联性今天很难被量化评估。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”，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”，以更合理地定价和计量。

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用得多不等于生产效率提升，考核指标应是任务完成质量和单位任务成本，核算方面要看全生命周期的服务是否持续稳定。

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