"未来已来，只是分布不均。"

超聚变CEO刘宏云

过去三年，全球 AI 算力投入增长超过 10 倍，但一个残酷的现实是：超过 80% 的企业 AI 项目仍停留在试点阶段，从未真正进入生产系统。刘宏云在5月20日召开的2026探索者大会主论坛开场演讲中直言，当前所有企业都在面临认知、经济、价值三重焦虑：不知道该用什么模型、不知道该投入多少算力、不知道如何衡量 AI 的真实价值。

因此，在超聚变看来，问题的根源不是算力不够，而是整个行业用错了衡量算力的尺子。传统 IT 时代，我们用 WATT 算功耗，用 FLOPS 算性能；但在智能体时代，真正决定 AI 价值的只有一个指标：能稳定生产多少有效 Token，以及这些 Token 最终能转化多少业务价值。

这意味着企业一边要为过剩的峰值算力买单，一边为不足的有效产出焦虑；一边追逐最新的模型发布，一边为旧硬件的快速贬值头疼。当前， AI 已经从技术概念走向产业落地，单纯的算力堆砌走到了尽头，行业需要一套全新的价值体系和解决方案。

正是在这样的行业背景下，超聚变提出了一个颠覆性的观点：在 AI 时代，"每一个企业本质上都是 AI 时代的制造企业, 其核心生产力将体现为 Token 的生产与转化能力"。无论你是金融机构、制造工厂还是零售企业，你的核心生产资料都将是数据，核心生产力都将是 Token 的生产与转化能力。AI 不再是可有可无的工具，而是同行业竞争的新基础设施，而构建匹配自身业务的 Token Factory，将成为所有企业的必修课。

刘宏云进一步指出，“很多人把这看作是 AI 落地的鸿沟，但在我们看来，这恰恰是 Token 应该且必须为企业创造更大价值的地方。” 刘宏云在演讲中强调，3-5 年内，积极拥抱 AI 的企业与观望者之间将形成不可逾越的分水岭 ——“积极和不积极的企业，会形成明显差距，五年就很难再追赶”。

焦虑之下，超聚变得出的结论是构建从算力基建到业务应用的完整闭环。用刘宏云的话说，就是沿着 WATT→FLOPS→TOKENS→AGENTS→VALUES 的价值链，产出最高效的Token。在他看来，一家真正的"智企"需要两大支柱：一是高效安全的Token生产平台，二是AI重构的企业生产经营及分析决策能力，二者缺一不可。

从 WATT 到 FLOPS：AIDC 架构的物理边界突破

在讨论 Token 之前，必须先解决一个前提问题：算力基建本身是否已经触顶？

答案是肯定的。随着大模型参数规模的指数级增长，传统数据中心的架构设计已逼近物理极限。单芯片功耗突破 3000 瓦、铜介质互联速率接近天花板、大功率供电导致线缆布线困难等问题，成为制约 AI 算力规模化部署的主要瓶颈。

"AI 的演进已经不再是单纯的工程问题，而是正在触及物理定律的边界。" 超聚变 AIDC 产品总经理王广京在分论坛“算力高峰论坛暨新品发布会”上表示，"当前算力基础设施的突破，需要同时在散热、供电、互联三个维度进行底层创新。"

超聚变给出的解决方案是新一代"宏机柜"算力基础设施参考架构。该架构对传统数据中心的设计进行了重构：

1. 在算力密度上，采用双宽胖节点设计，单机柜可容纳 672 颗 GPU，整机柜功耗突破 130 万瓦，是传统机柜的 6 倍以上。
2. 在供电系统上，采用 800V 高压直流方案，将电流降低 75%，解决了大功率供电的线缆难题，并预留了向 1200V-1600V 演进的空间。
3. 在互联技术上，采用全光互联架构，起步速率 448Gbps，未来可平滑升级至 1Tbps，支持机柜内 672 颗 GPU 的全互联通信。

据介绍，截至 2026 年，超聚变液冷整机柜累计发货量已突破 10 万节点，在国内市场占据领先份额。为应对行业快速增长的需求，王广京宣布超聚变将全面开放超节点架构及三大核心功能部件，与产业链上下游共同推进技术标准化。

这意味着算力密度的竞争已进入"物理定律级别"，单一企业的闭门造车已经行不通，开放架构正在成为行业基础设施玩家的共识。 当然，不只是超聚变，其他厂商也在推进类似的开放策略。这本身说明，AI 算力基建正在从"产品竞争"走向"标准竞争"。

从 FLOPS 到 TOKENS：Token 生产效率的重构

如果说 AIDC 架构解决的是"算力从哪来"的问题，那么 TokenBox™ 瞄准的则是"算力到哪去"的问题。

超聚变在本次算力高峰论坛上正式发布了面向Token Factory的业界首款企业Token生产平台--TokenBox™（一图读懂TokenBox™——企业Token生产平台，把DC级算力带到企业业务现场），它的意义就在于把原本属于数据中心的超节点能力真正带到企业业务现场，让过去离业务较远的高端算力，以更可触达、更可部署、更可运营的方式进入企业。这是一个非常精准的产品定位。它瞄准了当前企业落地的最大痛点：数据中心太贵、太慢、太复杂；边缘设备又太弱，跑不动大模型。TokenBox™试图填补这个巨大的市场空白。

"我们看到数据中心在 FLOPS 维度上持续突破，但当大模型真正走向应用，企业更关心的已经不是峰值算力，而是能稳定生产多少有效 Token。" 超聚变FusionServer领域总经理朱勇指出，当前企业 AI 落地面临着典型的 "两难选择"：

数据中心级部署虽然性能强大，但存在建设周期长、运维门槛高、初始投入大等问题，难以快速响应业务需求；而普通边缘设备虽然部署灵活，但无法承载旗舰大模型和多并发推理任务，难以满足企业级生产要求。这种供需错配导致了行业普遍存在的 "算力浪费" 现象 —— 企业为 100% 的峰值算力付费，但实际平均有效 Token 产出不足 40%。

因此，TokenBox™ 在设计上针对企业 AI 落地的核心需求进行了优化，主要具备以下特性：

1. 旗舰模型本地承载能力：单机可支持满血版 DeepSeek V4 1.6T 大模型的本地部署，使企业能够在数据不出域的前提下获得顶级 AI 能力，降低了网络延迟和数据安全风险。
2. 弹性扩展的互联架构：与博通联合开发了 TokenFabric™互联技术，基于 PCIe Fabric Gen6 标准，实现从单 Pack 4 卡、整机 16 卡到 8 机 128 卡的全互联，支持性能随规模线性扩展。
3. 办公环境友好设计：通过系统级液冷散热方案，在主流负载下噪音可低至 35dB（图书馆级静音水平），无需专用机房即可部署在办公室或生产现场。
4. 模块化演进平台：采用 Pack 化设计，提供 GPack（GPU 推理）、CPack（CPU 扩展）、MPack（内存扩展）、SPack（存储扩展）等模块，企业可根据业务需求灵活配置和升级，避免硬件重复投资。

"TokenBox™ 本质上是一个可持续进化的算力平台，而不是一台固定配置的服务器。" 朱勇表示，"企业今天可以用它来跑大模型推理，明天可以扩展内存来支持超长上下文，后天可以增加存储来搭建本地知识库，其能力边界可以随着业务需求持续拓展。"

但硬件只是基础，Token 生产效率的提升更依赖于软件系统的优化。超聚变 AI 软件与解决方案总经理林海锋指出："没有软件优化的硬件，就像没有变速箱的引擎，只能空转却无法产生有效动力。即使是最好的硬件，单独运行时性能也会大打折扣。"

针对行业普遍存在的 "纸面算力与实际产出不符"、"Token 消耗不可控"、"模型迭代跟不上" 三大问题，FusionOne AI 构建了三大核心能力：

1. TokenOps 引擎：实现 Token 全生命周期的可视化管理，包括消耗计量、智能调度和预算控制，帮助企业精细化管理 Token 成本，提升资源利用效率。
2. AgentCare 套件：为智能体应用提供统一的运行底座，包含全局观测、智能记忆和安全防护等通用能力，降低智能体的开发和部署门槛。
3. ModelEver 能力包：建立了专门的模型适配流水线，确保主流模型发布后实现Day 0级别的快速适配推送到客户环境，延长硬件资产的使用寿命。

杭州飞致云信息科技有限公司 CEO 阮志敏分享的合作案例也提供了一个具体参照：双方联合推出的 MaxKB 知识库一体机和 1Panel AI 编程一体机，整合了 TokenBox™ 的硬件能力和 FusionOne AI 的软件优化，实现了开箱即用的部署体验。Box 正推动 AI 算力从硬件堆砌转向Token高效 Token 生产。

从 TOKENS 到 VALUES：AI 落地的"最后一公里"究竟有多远？

算力的最终价值在于转化为企业的实际生产力。在算力分论坛的最后一个环节，超聚变分享了其内部实践以及与生态伙伴合作的行业落地案例，展示了 Token Factory 从技术概念到业务价值的转化路径。

作为 TokenBox™ 和 FusionOne AI 的首个大规模用户，超聚变内部的 ATM 先锋计划为行业提供了可参考的 AI 落地范本。该计划发起人徐磊博士介绍，企业 AI 规模化落地通常面临两个核心问题："用什么模型工具" 和 "如何有效使用"。

为解决这些问题，超聚变从研发体系中选拔了 100 名 AI 实践能力较强的员工组成先锋团队，目标是在 2 年内将整体研发效率提升 50%。团队开发了基于 1500 个真实业务用例的 "天梯榜"，用于评估不同模型在具体场景下的实际表现；同时建立了 "龙虎榜" 性能数据库，帮助员工选择最优的硬件和模型组合。

在此基础上，先锋团队开发了 10 多个覆盖研发全流程的 AI 作业平台，包括代码生成、自动测试、架构设计、文档生成等工具。截至 2026 年 5 月，超聚变 2000 多名研发人员已全部熟练使用这些 AI 工具，累计产生 360 万次工具调用，日均消耗 62 亿 Token，产出了超过 300 万行被正式采纳的 AI 生成代码。

"AI 大规模应用的关键，不是简单地给每个员工发一个 AI 账号，而是要将个人的优秀经验工程化、平台化，形成组织级的能力。" 徐磊总结道。

大会还释放了一个更具前瞻性的信号-物理AI。

AI产业应用正从内容生成、流程调度的数字化阶段，迈入赋能物理实体、重构生产力的全新阶段，催生万亿级新赛道。超聚变边缘计算领域总经理周洵表示，超聚变正围绕物理AI构建全方位布局，从技术体系、产业实践与算力支撑多维度推进技术落地，助力工业产业智能化升级。

技术层面，超聚变以"训练-仿真-执行"闭环系统工程为核心范式，依托世界物理模型、数字孪生与合成数据技术，有效解决物理场景数据采集成本高、高危数据缺失等痛点；同时以自研物理AI工具链配合云边端一体化算力底座，保障产业应用稳定高效运行。

产业实践方面，超聚变聚焦工业场景，推进自有数字孪生智能工厂建设，通过机械臂柔性装配、AGV集群调度、热流仿真能耗优化等技术探索提质降本增效的落地路径；并创新性提出"实体生产工厂+物理AI智能工厂"双运营模式，为制造业转型提供新思路。

算力支撑上，超聚变将数据中心能力延伸至边缘，提供多样化底座。即将上市FusionXtation™ X3智能工作站依托升级芯片平台与服务器级技术，以极致散热设计为入门级终端带来跨级别算力体验，夯实边缘物理AI落地基础。

FusionOne AI 行业智能体百景图：生态共建的行业应用图谱

AI 的行业落地从来不是一家企业能完成的事。本次论坛上，超聚变联合飞致云、创业慧康、用友、中科金财等 160 多家合作伙伴，共同发布了 " FusionOne AI 行业智能体百景图"。该图谱覆盖了研发、营销、客服、财务、制造、医疗等 12 个行业的 100 多个典型智能体应用场景，为不同行业的企业提供了可参考的 AI 落地方案。

同时，超聚变发布了 "聚智 2.0" 生态伙伴计划，开放核心技术架构、操作系统能力和 AI 实验室平台，与合作伙伴共同开发行业解决方案。

该计划的成效已在多个行业伙伴的合作中初步显现。创业慧康科技股份有限公司副总裁、AI产品部总经理张适可表示，医疗行业对算力有着多样化的需求，从边缘端的设备智能到数据中心的大规模数据分析，都需要稳定可靠的算力支撑。超聚变提供的全栈算力解决方案，帮助其将 AI 能力集成到临床诊疗的各个环节。用友网络则与超聚变合作推出了 ERP 一体机，一台 TokenBox™ 即可完整部署用友 BIP 旗舰版，满足中小企业的数字化和智能化需求。

结语

回顾整场大会，超聚变试图讲述一个清晰的故事：从 WATT 到 FLOPS，人类突破计算能力的物理边界；从 FLOPS 到 TOKENS，算力评价标准向实际产出回归；从 TOKENS 到 VALUES，AI 最终服务于产业升级和生产力提升。

这个叙事逻辑是自洽的，也精准地捕捉到了行业正在发生的范式迁移。从本次大会呈现的趋势来看，算力产业正在经历三个层面的深刻变革：从 FLOPS 到 Token，AI 产业正从"技术驱动"走向"价值驱动"，行业关注点从峰值算力转向实际产出；Token 作为新的计量单位，其定义与跨场景度量标准尚未统一，这背后是一场比硬件竞争更深层的话语权博弈；同时，AI 落地的瓶颈正从算力供给转向组织能力，超聚变 ATM 先锋计划已验证了 AI 工具的价值，但如何从"标杆项目"复制为"组织能力"，仍是行业共同面对的课题。

算力战争的上半场，比的是谁的芯片更强、谁的集群更大；下半场，比的是谁能更高效地将算力转化为可度量的业务价值，帮助企业跨越从"试点"到"生产"的鸿沟。在这个下半场里，没有永恒的冠军，只有持续进化的玩家。

正如唐启明在演讲中所说："历史总是惊人地相似……模型不是终点，而是生产力跃迁的起点。2026年的今天，只有行动才是给这个时代最好的答案。"