《科创板日报》8 月 27 日讯（记者 郭辉） 2026 中国国际大数据产业博览会 8 月 27 日在贵阳举行，词元经济成为这场大会的核心关键词。

《科创板日报》记者获悉，此次会上国产算力芯片龙头海光信息，首发 "Agent to Token 开放计算架构 "，依托 CPU 与 DCU 双芯协同及开放互连，为词元（Token）经济规模化发展提供从芯片到应用的全新算力框架。

词元如何加工、治理、运营并真正进入企业业务，国产算力如何更好支撑大模型训练、推理以及词元生产，成为词元经济走向规模化、服务产业经济的核心议题。目前国内多地已出台词元经济支持政策，业内分析称，词元供需将持续扩容，并且将结合 Agent 需求延伸出更为丰富的业态场景。

国产算力如何深入词元经济生态场景？

当前，大模型加速向产业场景渗透，Agent 正成为 AI 落地真实业务的核心抓手。词元作为连接业务需求、算力投入与服务产出的关键载体，其生产效率、单位成本与供给稳定性，直接决定 Agent 应用深度与词元经济商业化落地进程。

据介绍，海光信息首发的 "Agent to Token 开放计算架构 "，面向词元经济完整价值周期，打通 " 业务需求—智能体调度—词元生产—结果交付 " 闭环，精准匹配 Agentic AI 负载特征。该架构通过 "CPU+DCU" 双芯及开放互连体系，将 Agent 调度与词元生成纳入统一算力架构，为词元规模生产、成本核算和行业应用提供系统级计算支撑。

其中，海光 CPU 承担 Agent 业务流的系统枢纽职能，覆盖数据预处理、多智能体沙箱隔离、任务编排决策、记忆体分级存储、向量数据库检索五大核心模块；DCU 聚焦词元生成侧的并行计算加速，承担批量解码、KV 缓存优化、预处理加速、长序列支撑等任务。双芯协同可根据 Agent 并发规模、任务复杂度与词元生成量级动态调配资源，将算力精准转化为词元生产力。

大模型从训练阶段走向规模化应用，算力平台承担的任务也在发生变化。除模型训练外，持续推理、高并发调用以及模型快速迭代后的适配，正成为影响平台实际使用效率的新变量。

海光信息总裁助理兼智能计算产品部总经理杜夏威表示，词元经济走向规模化，底层算力不能只满足于 " 供得上 "，还要解决模型适配、运行效率和稳定服务的问题。海光希望依托双芯架构优势，更高效地承接大模型训练和推理需求，为词元生产提供稳定的计算支撑。

除算力和模型外，词元如何加工、治理、运营并真正进入企业业务，是词元经济落地的另一道课题。

《科创板日报》记者关注到，近日在合肥落地的 " 词元联合创新实验室 " 揭牌，由合肥市大数据资产运营有限公司、海光信息等上下游企业参与共建，探讨将国产算力从底层计算延伸至词元运营和产业应用。

随着词元生产和调用规模不断扩大，产业链各环节之间的适配效率也变得更加重要。不同芯片、系统、模型和应用能否顺畅衔接，直接关系到算力利用效率以及模型部署成本。国产算力如何更好支撑大模型训练、推理以及词元生产，并推动这些能力进一步地进入产业场景？

杜夏威接受《科创板日报》记者采访表示，海光信息持续推进软硬件生态开放。在硬件侧，包括 HSL 高速互连协议、整机参考规范及大规模系统设计等能力，均面向产业伙伴开放；在软件侧，则围绕海光 DCU 软件生态，与大模型厂商、AI 推理企业、开发者及高校科研团队持续开展适配和优化，降低模型迁移、部署和应用开发的门槛，进一步提升 Token 业务的投入产出比。

从产业层面看，这种开放的意义在于让不同环节能够在相对统一的技术体系下分工协作。对于正在探索词元生产、运营和服务模式的地方而言，有助于减少重复适配和封闭建设，使算力、模型及应用资源更容易进入实际业务场景。

此外值得关注的是，随着词元经济加速渗透实体产业，异构资源协同、模型高效迁移、安全可信与生态接入等问题，成为产业规模化落地的核心诉求。

据介绍，海光 "Agent to Token 开放计算架构 " 在算力、互连、安全、软件栈四个维度全面开放，为多样化算力提供从 Agent 任务调度，到词元生产的完整组织方式。

开放性进一步扩大了架构的适配范围，打破了算力供给边界，为国产算力生态协同提供了对接框架，加速词元价值向实体产业落地转化。依托光合组织生态，海光将进一步联合整机、软件及行业伙伴推进产品适配，推动国产 CPU、DCU 和不同加速卡在统一计算体系下调配应用。行业用户可沿用部分现有设备，并根据业务增长分阶段扩容，推动算力资源更高效落地实体业务。

多地出台词元经济支持政策 词元供需同步扩容

词元正从 AI 技术的计量单位，正演变为智能时代的 " 产业货币 "。

国家数据局今年将把推动词元经济发展纳入工作体系，持续跟踪研究并吸收社会各界建议，以行业高质量数据集建设和全国一体化算力网建设为着力点，深入推进数据要素市场化配置改革，推动词元经济高质量发展。

对词元经济的讨论之外，目前全国已有多地出台支持当地词元经济发展的政策或实质性举措。

在北京，今年 7 月，北京市发展改革委等部门联合印发《北京市关于加快智能体引领发展的若干措施》，鼓励发展 Token（词元）经济，推动创新主体研发适配智能体系统调用、复杂任务调度与高频决策的通用处理器，开发低延迟、高吞吐专用推理芯片。在杭州，《杭州市人工智能产业发展促进条例（草案）》在 7 月公开征求意见，提出拟支持词元经济布局发展，支持企业建设词元生产平台、交易结算平台、对外服务平台，提升本市的词元生产、调度和配置能力。广东省首个词元经济专项金融产品 "Token 贷 " 今年 8 月在广州海珠区发布，银行针对海珠算力中小微企业研发专属融资产品算力 Token 贷，按合同 /Token 消耗额度核定额度，可提供信用、应收账款质押、订单融资为主的担保方式。

政策的背后是词元供需同步持续扩容。国家数据局数据显示，我国日均词元调用量已从 2024 年初的约 1000 亿飙升至 2025 年底的 100 万亿，2026 年 3 月进一步突破 140 万亿，两年增长超千倍。在全球层面，OpenRouter 最新数据显示，2026 年初以来，周度词元消耗量从 6.42T 增至 44.6T，增长 280%。

词元供给端，截至 2026 年初，我国已建成万卡智算集群 42 个，智能算力规模超过 1590 EFLOPS。

随着词元经济与 Agent 时代持续演进，行业分析指出，后续将催生出更加多元的业务落地场景需求。

杜夏威表示，目前市场使用 Token 的方式依然以云端为核心，但行业看来未来一定将是全域协同或云与边端协同的算力供给模式，两者完全承载了不同的需求属性。" 云侧主要代表着充沛的算力、便捷的 Token 访问、及时的 Token 补充和供给，但是在私域的数据以及底层业务的深度集成与整合方面有先天的不足。因此 Token 吞吐以及后端的算力、模型部署，需要进一步与业务侧进行私有化的深度结合。"

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