AI 产业的变化日新月异。不到一年时间，我们就见证了 Tokenmaxxing 的崛起，以及转向。

2026 年初，科技巨头们还在鼓励员工尽可能多地消耗 AI Token，Uber 四个月烧光了全年预算；Meta 员工在 30 天里消耗了超过 60 万亿 Token ……

而进入下半年，行业的风向变了，从盲目追求消耗量（Tokenmaxxing）向严苛预算管控（Token Budgeting）转变。

科技巨头开始收紧 Token 预算。有的企业设置了每月的使用上限，超出的部分，员工只能自己想办法去省、去补。

于是，业内流行起了 Token 预算撞墙的说法。

当企业开始对 Token 设下一堵预算墙，AI 也从一笔说不清的开销，变成了一项可度量、可优化的企业支出，被纳入预算管理当中。而每一个行业中，总有极少数人能在风起之初，甚至更早的时候，就准确预判风向。

早在这场 " 预算墙 " 剧变之前，超聚变就已给出答案：每个企业都需要一座匹配自身负载的 "AI 工厂 "（Token Factory），并沿着 " 从瓦特（Watt）到价值（Value）" 的价值链，把算力、模型与运营重构成一条可计量的生产流水线。

由此，超聚变提出了一个差异化判断：建 Token Factory 的目的，从来不只是 " 多产 Token"，而是在对的成本、在对的业务结果上，产出对的 Token。当 Token 被企业视作生产杠杆，决定胜负的不再是谁的算力更大，而是谁能把 Token 的供给、消耗与运营装进一套可度量、可治理、可优化的系统——这正是 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案的起点。

如今，Token 预算管控的靴子正式落地，进入精打细算的新阶段。恰逢 9 月 21 日超聚变国际探索者大会召开，大会进一步分享了 AI Factory 的实践与新变化。

通过这些变化，我们不仅能品味出超聚变的差异化优势，也尝试回答更符合当下这个时代的问题：当 Token 被企业视作扩大业务的一根杠杆，如何衡量 ROI，又需要什么样的供给能力。

企业开始对 Token 消耗设置预算墙，是不是说明 Token 需求已经到达了上限呢？

Ramp 发布的 AI Index 指数显示，每过去一个月，AI 采用程度排名前 1% 的领先企业，都在将 AI 更深地嵌入工作流。仅 5 月这一个月，该类企业的人均 AI 支出就增长了 14.1%。

企业还在持续为 AI 花钱，只不过开始强调精打细算的艺术。

（图示，来自 Ramp）

更准确地说，这些企业开始将 Token 的投入比作差旅费，被计入持续性经营支出，不再是一次性投入。Token 预算也像给员工报销电话费、差旅费一样，并不是花得越少就越好，开始与项目回报率挂钩，成为企业扩大业务的杠杆。

只要能撬动更高的 ROI，那么 Token 消耗的预算上限，就会不断拔高。

让每一个 Token 都发挥出最大的价值。道理谁都懂，对应到公司账本上，还得进一步细分，算清几本账：

第一本是经济账，核心是省钱。云端 Token 消耗月月涨，单 Token 成本存在黑盒，私有化部署凭借 TCO 综合优势，成为许多规模使用 AI 的企业的首选，但仅仅是在本地堆叠算力还不够，算力烟囱互不打通，国产算力多元异构，都可能导致资源利用率低下。不让本地算力空转，涉及大量的优化工作，对许多企业 IT 团队形成了挑战。

第二本是安全账。AI 好不好用，根本取决于 agent、skill，Token 是它们的基础燃料。而数据与知识是企业的核心资产，资产不出域（私有化）是企业保护企业核心竞争力的关键。Agent、skill 这些新技术进入企业核心生产场景，调用企业系统时，必须有权限、沙箱和治理。而这样的安全基础设施和管理工具，开发流程长，还是持久战，工具需要持续升级，以应对新威胁，企业自己做难度大、不好用；不做，又无法确保核心数据资产。

第三本是时间账，对企业来说，时间也是金钱。AI 落地部署的时效，模型以周 / 天为单位迭代，基础设施稳定可靠运行，推理服务的高效响应，运行业务的持续性保障，这些都是以时间来计价的。比如最新版本的模型，别人当天就用上了，你要一个月才能适配，员工只能将就用老版本，交付节奏和质量都会逐步拉开差距。

所以，企业的 Token 预算设置和精打细算，并不是简单追求单个 Token 成本最低，需要综合考量，让企业 AI 基础设施的经济效益最优。

沿着这个思路，超聚变以 Token Factory 为基石，完成了向智企进化的一跳，打破了 Token 的价值天花板。

简单来说，一个又一个 AI 产品的拼盘，难以实现 Token 的精益生产。超聚变 Token Factory 的本质，是把基础设施、模型、服务与运营，熔铸成一整套 Token 生产系统。

而 FusionOne AI 是超聚变基于自身 Token Factory 的 001 号客户实践，所沉淀出来的企业级 Token 工厂解决方案。它遵循 "Watt 变 FLOPS，FLOPS 变 Token，Token 变业务价值 " 的 AI 价值链，用一套统一的平台把算力基础设施、模型服务与 Token 运营三层连接起来，成为覆盖从数据中心到桌面，再到边缘的全场景软硬一体化解决方案，让 Token 产得出、管得住、算得清，由此提升企业 AI 的 ROI。

几个月来，FusionOne AI 持续飞跃。在 Token 预算撞墙之际，成为一个撬动企业 AI 变局的杠杆。

FusionOne AI 的全新升级，从模型服务走向 Token 生产运营，为企业打造自己的 Token Factory，提供了支点和助力。

第一步，起跳，首先帮企业把 Token 工厂建起来。

企业内部最常见的状态是算力烟囱，各种批次、多家厂商的算力卡，彼此之间有内存墙，无法统一调度。FusionOne AI 的做法是资源池化管理，将异构算力统一纳管。

一套平台，可以把 75+ 主流加速卡管起来，池化切分的细粒度精细至 1%，支持跨卡跨机集合调度，大任务多卡协同、小任务细粒度切分，灵活分配，从而提升算力利用率，让同样的硬件投入，产出的 Token 总量更大，单 Token 成本随之下降。

第二步，加速，让推理任务跑得更快。

Token 变成企业的持续性经营支出，类比差旅费，一个原因就是推理服务必须持续在线，要求基础设施的实时高效响应。

FusionOne AI 的 Smart 推理加速引擎，从异构算力 PD 分离调度、KVCache 卸载优化、算子与编译器与场景化自适应等方面，来保障 Token 的生产效率和交付秩序。比如说，开源模型 Qwen3-32B，通过 SmartDecoding 可以把并发总吞吐提升了 40%，这样员工在使用 AI 时，模型的响应速度更快。

第三步，协同，跟得上模型的变化。

一位金融客户告诉我们，现在行业对新模型都很敏感，一个新模型刚发布，成本又低性能又好，团队立刻蠢蠢欲动，想着以前模型解决不好的问题，换个新的会不会就行了，每家企业都想体验最好的模型。问题是，商业产品支持最新模型往往滞后一个月以上，还要自己琢磨怎么适配、怎么部署。

ModelEver 的 Day0 能力，就是针对这个问题。新模型发布当天完成部署体验，一两周内推广到全员。支持模型以周为单位更新，但企业的验证一步都不能省，成为把 " 最快 " 和 " 最稳 " 焊在一起的粘合剂。而且，企业不会将鸡蛋放在同一个篮子里，内部同时使用 DeepSeek、千问等好几个模型，不同任务使用不同模型，最优性价比。

第四步，过杆，整体优化成本，合理管理 Token 用量。

正如运动健儿不断优化动作和发力效率，追求赛场上的最佳表现，企业也需要持续优化 AI 投入，在质量与成本之间取得平衡。优化的前提是找到浪费根源，知道哪些任务在消耗 Token，哪些 Agent 在循环调用。

TokenOps 对 100+ 主流模型做全链路埋点，让 Token 消费全景可量。之后，再结合 AI 网关的 Auto 模型路由，按任务复杂度自动选择最适合的模型，避免 " 大炮打蚊子 "。

有 TokenOps 在手，每一个 Token 都被计量、被管理、被优化，看得见，管得住，才能把成本打下来，跨越企业设下的预算墙。

第五步，落地，让 Agent 安全稳定地进入企业流程。

前面都在讲怎么省钱，怎么把 Token 变得更精益。但是，Token 本身不产生价值，Agent 智能体进入业务干活，Token 才产生价值。

为了让 Agent、Skills 接入各种形态的业务，FusionOne AI 在 Token 之上提供 Agent Infra，支持安全沙箱，智能记忆，wiki 知识库等 agent 基础设施平台能力，让 agent 能更加可控、更懂业务的有序运行，让企业更轻松地落地 AI 产品，真正释放出 Token 的生产力价值。

不难发现，企业 AI 要跨越 Token 预算墙，不是单点的突破就能实现的，需要通过技术叠加的杠杆，连续地配合，最终才能形成飞跃。这正是超聚变 FusionOne AI 输出给产业的特征。

一个运动员站上赛场，并不是孤身一人，背后还要有教练团队、赛事组织方等各个方面的保驾护航，企业智能化也是如此。

一方面需要经验。面对高昂的试错成本，大多数企业都不想做第一个吃螃蟹的人。为此，超聚变把自己当成 001 号客户，将上述能力先在内部跑了一遍，沉淀出了 49 个智能体用例、约 10 款模型，内部算力消耗约 700+ PFLOPS，日均 Token 吞吐达 320 亿。这意味着，企业落地 AI 可能踩到的坑，超聚变都替你踩过了，做了验证，企业无需从头来过。

以 AI 编程为例，氛围编程 vibe coding 降低了开发门槛，但在企业的严肃编码和生产流程场景里，仅靠自然语言提需求的 vibe 开发，后续维护难，无法满足企业级、大规模可用的要求。超聚变就将自身研发用的 IPD 集成产品开发流程，沉淀出对应的不同 Agent，这套 Agent Driven Development 体系和工具，经过内部验证后，对外释放，就收到了许多企业用户的认可。

类似的内部经验与产品还有很多，比如说 Token 运营治理经验、算力集群优化等，都开始通过 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案，向外赋能。

而支撑这套体系的关键，是全新的超聚变 FusionServer " 无极 " 架构（WUJI Architecture）。

软件层做得再好，没有硬件的配合与算力供给，在企业场景里也独木难支，跑不起来。大会期间，超聚变携手 AMD 正式发布超聚变 FusionServer " 无极 " 架构。它用模块化解耦设计统一了 x86 与 ARM 两大生态，部件共享率超过 90%，让超聚变的研发从 " 逐品定制 " 变成 " 一套底座快速复制 "：平台升级后内存带宽性能提升 167%、AI 推理性能与全闪存储 IOPS 双双翻倍，配合 4500W 液金 + 钻石散热、97%+ 钛金电源与 PTFE 高速互联等基础技术，让 " 缩短研发周期、快速响应、极致可靠、模块化灵活 " 四大价值真正落地。超聚变 FusionServer " 无极 " 架构，正是超聚变为 Token 时代打造的算力底座。

基于此架构的双平台服务器——超聚变 FusionServer 2158H V9 & FusionServer 2258H V9，两款产品均搭载 AMD 新一代 Venice SP7 平台（Zen6 架构，业界首款 2nm 工艺服务器 CPU），面向全球先进算力市场，以「单路与双路双产品组合」的差异化布局，重新定义新一代 x86 服务器价值。

此外，超聚变还推出了办公室级 Token Factory 一体化产品：TokenBox ™本地 AI 超级工作站，单机支持 1.6T 参数模型，跑得起满血版 DeepSeek V4。

在企业级 AI Coding 场景中，TokenBox ™的总吞吐最高 12 万 Tokens/s，一整个开发团队同时敲代码也不排队。自带 DC 级 CLLC 液冷，能做到图书馆级的静音，满载低于 40dB，并且插电即用，无需机房，让代码不出办公室，Token 也不必再按月付租金。

由此，超聚变可以软硬件一体，解决企业 Token 从生产到使用、从中心到边缘的全场景需求。

一场运动比赛，还离不开众多后勤保障人员的协作，企业智能化也不能独闯商场，需要行业与伙伴陪跑，解决各种细节问题。这时，超聚变的产业生态，就成为企业的重点保障。

其中，AI Lab 作为超聚变面向行业客户打造的 AI 能力体验与共创平台，聚集了广泛的行业伙伴和专家顾问，构建联合解决方案验证环境，以超聚变自身 AI 落地经验和生态伙伴优秀实践入手，让企业快速完成测试、适配与调优。感兴趣的读者，可前往超聚变官网进一步了解。

验证之后，发现方案在自己的业务上行得通，该怎么搬进企业的生产环境？FusionXplay 应用商店沉淀了开箱即用的方案，支持伙伴与客户的按需快速部署，打通 Agent 落地企业业务流的 " 最后一公里 "。

总的来看，超聚变构建的技术体系与产业生态，全面地支撑着企业在智能化赛道上，完成自己的纵身一跃。

以 Token 为中心的产品思路，加上技术带来的突破，让超聚变在企业市场中的存在感越来越强。IDC《中国 AI 一体机市场份额，2025》份额第一，是上千企业客户、数百家生态伙伴共同选择的结果。

一位金融客户在谈及 AI 采购时，有一句话让我印象深刻。他说：" 优质的 Token 解决方案，加钱都愿意买。"

当各行各业都在想尽办法降本的时候，是什么让企业愿意增加投入？肯定是算清了 Token 消耗的账单，发现经过管理和优化之后，每一分 Token 投入都能获得更大的项目回报。

这正是超聚变 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案的意义，用更精益的 Token，撬动更高的 AI 投入产出比，给企业的业务扩展提供动能。

智能，不再是企业 " 买来 " 的东西；真正赢得未来的，是那些把 Token 生产率与治理能力掌握在自己手中的企业。

预算墙，是一个透明的天花板，只要 Token 这根杠杆够强、够高，就一定能跨越。为企业智能化造一根杠杆，超聚变就是在这条路上一往直前。