8 月 28 日，2026 中国国际大数据产业博览会在贵阳举行。本届数博会把 " 词元——数据要素价值释放新路径 " 放在核心位置，展览也从过去偏重 " 大数据平台 "，进一步转向算力、数据、模型、智能体和产业应用的完整链路。热点科技在现场探展时发现，超聚变展台给出的思路也很明确：企业现在关心的已经不只是 " 有没有算力 "，而是这些算力最终能生产多少可用 Token，又能不能通过智能体真正进入业务。

超聚变亮相 2026 数博会，现场围绕 " 智企 "、Token Factory 等方向展示企业 AI 落地路径

这其实是今年 AI 产业一个很明显的变化。过去两年，行业讨论更多围绕 GPU 数量、模型参数和训练规模；到了 2026 年，企业真正开始算账：一套 AI 系统部署之后，使用成本是多少？推理效率怎么样？能不能稳定进入研发、经营、供应链等核心流程？也正是在这样的背景下，" 算力 " 正在从单纯的硬件指标，变成一套需要持续运营的生产系统。

从 " 买算力 " 到 " 生产 Token"

在超聚变展台，Token Factory 是贯穿整个展示区的重要关键词。超聚变今年提出 WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES 的价值链：电力支撑算力，算力生产 Token，Token 驱动智能体，最后再看智能体到底给企业创造了什么价值。相比单纯讨论 FLOPS，这套逻辑更接近企业真实的 AI 投入产出关系。

其中，FusionOne AI 承担的是软件和系统层面的连接。按照超聚变近期披露的信息，其 Token Factory 以算力、模型服务、Token 运营三层架构组织企业 AI 资源，既要解决异构算力调度、模型部署和推理加速，也要继续往上处理 Token 计量、成本治理以及智能体运行。换句话说，企业未来管理 AI，可能会越来越像管理一条 " 数字生产线 "：底层机器只是基础，真正重要的是产能、效率和最终产出。

现场展示的 Token Factory 与 FusionOne AI 相关方案

AI 开始离开机房，走到业务身边

现场另一个值得关注的方向，是 AI 算力正在从中心数据中心向办公室、研发桌面和产业边缘延伸。我们看到的 FusionXpark 随身智能体开发平台体积并不大，但展板给出的定位很直接——让 AI 应用 " 尽在掌控之间 "。现场信息显示，单台可提供 1 PFLOPS AI 算力（FP4），可本地运行 200B 参数模型，并可通过多台互联扩展。

  FusionXpark 随身智能体开发平台，将 AI 算力进一步带到桌面与边缘侧

这种产品形态背后，其实对应着企业 AI 落地的新需求。并不是所有 AI 任务都适合送到云端：研发数据、企业知识库、生产现场数据往往涉及隐私、时延和网络稳定性。随着模型推理成本下降、端侧算力提升，一部分智能体会自然向离数据和业务更近的位置迁移。超聚变近期也在持续补齐从 TokenBox ™、工作站到 FusionXpark 的边缘产品矩阵，本质上是在回答同一个问题：当 AI 真正进入日常生产环境，算力应该放在哪里。

比 Demo 更重要的是，AI 能不能进入企业流程

在智能体体验区，现场已经能看到生成内容、代码辅助等应用。但相比 "AI 能不能回答问题 "，热点科技更关注的是它能否接入企业既有系统，并完成连续任务。超聚变把 " 智企 " 概括为三部分：企业 AI 原生商业大脑、以企业业务本体模型重构业务活动和流程，以及企业 Token Factory 生产系统。其目标显然不是再给员工增加一个聊天窗口，而是让 AI 逐步进入 ERP、CRM、供应链、研发等原有流程。

  智能体体验区，企业 AI 正在从概念展示走向具体业务操作

这也是 Agent 真正进入企业之后最难的一步。模型能力可以快速迭代，但企业内部的数据权限、流程规则、系统接口和责任边界并不会同步消失。谁能把模型、算力、软件平台和业务系统真正打通，谁才更有机会从 "AI 工具供应商 " 走向企业 AI 基础设施提供者。超聚变目前强调的 " 智企 "，可以理解为其从传统算力基础设施继续向企业 AI 系统层上探的一次尝试。

贵州本地案例，让 "AI 落地 " 更具体

数博会在贵州举办，本地产业实践自然也是观察重点。超聚变现场展示了中国华电乌江公司构皮滩发电厂案例，为其提供 AI 算力底座及 AI 服务，并围绕智能水电厂、少人值守等方向推进数字化和智能化能力。对能源、电力这类行业来说，AI 价值往往并不体现在一个炫酷 Demo，而在于能否长期稳定运行、与现有生产系统兼容，并真正改善安全、效率和运维体验。

贵州本地实践案例：为乌江公司构皮滩发电厂提供 AI 算力底座及 AI 服务

热点科技观察：AI 基础设施的竞争指标正在变

从今年数博会现场来看，一个越来越清晰的趋势是：AI 基础设施行业正在告别单一参数竞争。GPU 多少、算力多大依然重要，但企业更关心的是每一份算力能产生多少有效 Token、这些 Token 如何被调度和管理，以及智能体最终能不能创造业务价值。

这意味着下一阶段的竞争会变得更 " 系统化 "。硬件厂商要向软件和运营能力延伸，软件厂商则必须理解底层算力和企业流程。超聚变把 Token Factory、FusionOne AI、TokenBox ™、FusionXpark 以及智企 ERP 放在同一套叙事里，实际上是在尝试把从算力供给到业务价值的链条接起来。

对于企业用户而言，这种变化也许比又一轮模型参数升级更值得关注。AI 真正大规模进入产业，不会只靠更大的模型，而需要一套能够持续生产、管理和消费智能的基础设施。当企业开始像管理服务器、云资源一样管理 Token 和 Agent，AI 才算真正从 " 技术项目 " 走向 " 生产系统 "。从这个角度看，2026 数博会上围绕 " 词元 " 的讨论，已经不仅是一个新概念，也正在成为衡量 AI 产业落地效率的一种新视角。