AI 算力竞争逻辑正发生根本性转变。过去两年行业深陷 GPU 军备竞赛，以硬件规模论输赢；当前在词元（Token）计费模式驱动下，规则从‘卖硬件’转向‘卖结果’，堆卡边际收益递减，算力调优成为新核心战场。

2026 年 7 月初，京算 Token 工厂正式落地，趋境科技半年内累计融资超 10 亿元。二者分别标志算力供给标准化进程启动与调优技术获资本密集认可，共同指向算力调优正从技术后台走向商业前台，成为影响企业盈利能力和重塑国产算力格局的关键变量。

Token 计费模式弱化硬件品牌与峰值参数权重，客户考核指标转向单 Token 交付成本、有效产出效率及服务稳定性。国产芯片由此摆脱单卡性能劣势束缚，依托成本优势叠加全栈调优技术提升集群整体吞吐能力，实现性价比反超，切入此前难以覆盖的核心应用场景。

范式智能首席战略官兼副总裁曾慈雯指出，该变革推动国产算力跳出海外定义的硬件内卷赛道，倒逼软硬件生态体系化成熟，降低中小企业使用门槛，并释放下沉市场增量。AI 普惠化的下一阶段，依赖算力调优与基础设施能力的实质性成熟。

是石科技联合创始人毛运航表示，2026 年 AI 行业迎来商业拐点：Token 生意已具备盈利能力。去年调优仅属小众探索，优化 10% 难改亏损；今年 C 端、B 端 AI 推理应用集中爆发，API 付费模式跑通，大模型推理整体跨过投入产出失衡阶段。效率提升与成本压降直接映射至利润表，成为全行业重金投入调优技术的主因。

国产芯片面临工艺、产能、单卡代差、技术路线分散及生态碎片化等短板，适配难度高，需依靠端到端全栈调优技术，在商用场景中寻找成本效率最优解，实现商业化突围。

算力调优实为覆盖 NPU/GPU、CPU、存储、网络、操作系统、算子算法的全链路系统工程。当前入局者涵盖芯片厂商、云厂商、运营商、大模型企业及第三方 AI Infra 公司，形成分层互补格局。某头部国产芯片厂商已组建千人级调优团队；主流大模型企业均配置专属调优团队；云厂商与运营商将算力利用率及 Token 产出效率列为关键经营指标。

第三方 AI Infra 公司快速崛起，清程极智、硅基流动、无问芯穹、趋境科技等成立于 2023 至 2024 年上半年，此后完成多轮融资；是石科技于 2026 年完成数亿元融资；硅基流动已向港交所递交上市申请，当前估值约 77 亿元。其技术路径普遍包含：异构算力统一纳管基础层、自研推理引擎核心优化层、动态负载分配与集群混部调度层、标准化 API 及多模型统一接入顶层。

星连资本合伙人王璞指出，该创业潮始于 2023 年 10 月美国对华芯片出口管制升级后，国产芯片供给常态化，‘用更少芯片训练更强模型’成为行业最紧迫命题。第三方 Infra 公司凭借中立性优势，填补跨芯片、跨模型通用适配与调度的市场空白，区别于大厂生态绑定与模型公司重算法轻基建的局限，构建‘硬件适配—全栈调优—智能调度—标准化服务’完整链路，显著提升算力利用率并降低 Token 生产成本。

曾慈雯强调，当前市场关注芯片、大模型与云厂商等显性环节，但真正决定 Token 经济运行效率的是中间转化层——谁能将分散、异构、碎片化的算力转化为稳定、标准化的 Token 产能，谁就掌握核心生产力。王璞预判未来一两年将出现上游纯硬件溢价回落、中间转化层价值占比快速提升、垂直场景应用方获得更多增量价值三大变化；毛运航判断第三方 AI Infra 头部壁垒已初步成型，新玩家窗口收窄，细分赛道将走向寡头垄断。

行业挑战依然严峻：国产芯片架构碎片化导致每款硬件需定制化底层适配，踩坑成本极高；全栈优化需打通软硬件全链路，复合型团队稀缺；场景化调优难以复制，依赖长期方法论沉淀；大规模异构集群动态调度复杂度呈指数级上升，对工程化能力要求极高。

清程极智联合创始人师天麾指出，全栈算力调优属高门槛交叉学科，需同时精通硬件架构、底层系统、网络通信与大模型算法，培养周期长，人才长期匮乏。高性能计算方向资深工程人才‘一将难求’。

底层生态短板明显：英伟达依托全球用户生态实现快速迭代与缺陷修复，国产卡用户基数有限，驱动层 bug 在规模化部署中仍较常见；各芯片厂商底层接口开放程度不一，行业缺乏统一标准，调优深度高度依赖接口开放层级，部分厂商开放有限压缩优化空间；华为昇腾近年开放程度已有改善，反映产业共识正在形成；硬件层面，国产大规模集群运行稳定性不足，单卡故障易引发连锁问题，万卡级别集群落地难度高，难以通过规模效应进一步摊薄 Token 生产成本。

挑战即机遇，算力调优与 AI Infra 正以 Token 产能重构产业格局，推动国产算力从硬件替代迈向生态自主，开启软科技长牛进程。

免责声明：本文内容由开放的智能模型自动生成，仅供参考。