AI（人工智能）浪潮之下，国内算力基建持续提速。2026 年，三家运营商不约而同地将算力视为投资主线，算力投入占比均提升至 30% 以上。

" 我国算力规模已超 2100EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）。"9 月 10 日，在上海举行的 "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 " 期间还将撬动千亿元级投资。

不过，《每日经济新闻》记者（以下简称 " 每经记者 "）留意到，在会场内外，一个尖锐的话题被反复提及：建了这么多算力，用得起来吗？

每经记者在大会展览区观察到，算力不再是抽象的技术概念，算力资源分散、利用效率不足，是制约 AI 产业发展的现实痛点。而更深层的难题在于：Token 可以计量，价值却无法标准化——算力产业正站在从规模扩张到效率革命的拐点上。

2026 中国联通合作伙伴大会展览区 图片来源：每经记者 张韵 摄

算力行业面临 " 需求缺口 + 供给不可控 " 双重困境

" 一边大家排着队等机器用，一边机器空在那里没人用。" 上海交通大学可扩展计算研究所所长戚正伟在本次大会的算力生态论坛上表示。

他将这个问题比作早期 CPU（中央处理器）时代的资源错配，但严重程度远甚于此。算力需求是动态的，存在波峰波谷，大模型和小模型对算力的需求截然不同，训练和推理的资源消耗也不一致。

戚正伟给出的解决方法是 " 弹性调度 "，把一张 GPU（图形处理单元）卡切成多张虚拟卡动态分配，空闲时自动占满，有人用时自动让出。实验数据显示，仅靠弹性调度，性能和资源利用率最高可以提升 7 倍。

" 规模决定业务下限，响应和迭代能力才决定上限。" 商汤科技联合创始人杨帆的判断更为直接。

杨帆算了一笔账，一台 AI 服务器按五年折旧，期间 AI 下游需求的变化可能要经历 12 轮。" 一个模型最高价值的窗口期可能只有 3 个月，能卖出高价钱的时间只有一个月。从设计到交付上线，一个月根本不够，搞完了模型都下线了。"

这意味着，算力不再是 " 建了就有人用 " 的静态资产，而是会在折旧周期面对多轮需求的迭代冲击。杨帆的思考是，需要更加激进、更加积极拥抱 AI 原生组织，才能够在 AI 基础设施保持更强的竞争力。

硬件端的压力同样不容忽视。杨帆提供的数据显示，近 3 个月，国产 GPU 涨价超过 30%。

沐曦股份创始人陈维良则指出，算力行业正面临 " 需求缺口 + 供给不可控 " 的双重困境。

随着智算中心规模扩大，陈维良认为，目光不能仅聚焦 GPU 单卡性能，更要算 TCO（总拥有成本）的经济账——硬件采购和运营能耗是显性成本，迁移成本和运维成本是隐性成本，而降低隐性成本的底层逻辑是通用性和生态开放性。

Token 计量困局：数量可统计，价值无法标准化

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算成 " 一本账 "。同时，迭代升级联通云 8.0，将综合算效提升至 300%。

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独立的两张网，中国联通将其看作一个共生底座，两网之间可以相互拉通、彼此协同。从 AINet（人工智能网络）到 AIDN（人工智能分发网络）新架构，是中国联通对网络价值的一次再认识。随着 AI 加速从大模型训练走向规模化推理，网络承载的对象也从数据流量拓展到模型、Token（词元）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。

不过，面对词元用量黑盒等现实问题，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，今天其实很难被量化评估，怎么知道运营商给我的 Token 就是他宣称的？没有挂羊头卖狗肉？"

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，" 今天没有量化衡量工具 "。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维度阐述观点，不同模型的 Token 价值不同，运营商需要研究 "Token 汇率差 "。

这暴露出 Token 经济的一个根本性难题：Token 可以计量，但 Token 的价值无法标准化。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每经记者，联通推出了 " 元珠计量计费体系 "，试图实现 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。

每经记者注意到，作为算力消费端，央企和大型机构的态度也在从 " 买买买 " 转向 " 算细账 "。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的提升，考核指标不是调用量，而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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