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国产算力正在进入Token标准化时代

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TL;DR · AI 摘要

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核心要点

  • 主题聚焦:国产算力正在进入Token标准化时代
  • 来源:量子位,建议结合原文判断细节。
  • AI 分析暂不可用,本条为保底评分与摘要。
#AI#编程#云计算#产品#开源
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国产算力正在进入Token标准化时代 – 量子位

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国产算力正在进入Token标准化时代

允中

2026-06-18

09:45:19

来源:

量子位

摘要样式

当前国产算力的瓶颈不在芯片本身,而在从异构算力到可用Token之间的工程化转化能力。

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI

AI时代,Token正成为新的“硬通货”。

而把分布式的国产算力系统化地转化为标准化的Token生产能力,这件事也终于有人认真在做了。

2026年6月17日,国家超级计算无锡中心创新发展大会期间,一场内部的论坛在无锡太湖边举行,学术界代表与国产AI芯片厂商、算力平台方、应用厂商聚到了同一张桌子上。

△2026国产异构算力创新发展论坛现场

攒局者是 是石科技(Meta-Stone) 。

在 是石科技创始人兼董事长闫博文 的观察中, 当前国产算力的瓶颈不在芯片本身,而在从异构算力到可用Token之间的工程化转化能力 。

而是石科技本身,也正在AI时代扮演Token产业链里承上启下的关键角色——不做芯片,不做大模型,专攻“从异构算力到国产Token优化工厂”的工程化转化。

一个被忽略的真问题

据统计,2025年,中国算力市场规模已达八千亿元人民币。2026年更是被产业界普遍视为“国产AI算力全线兑现元年”。

国产AI芯片面临的也早已不是“有没有”的问题。今年第一季度,国产AI加速卡出货量已占据中国AI算力市场的半壁江山。

但硬币的另一面是,芯片造出来了,也交付了,可距离客户认可的“好用”仍有不小距离。适配难、调优贵、生态散成了国产算力规模化落地的最大绊脚石,有机构统计,部分已建成的智算中心国产算力使用率不足50%。

17日这场2026国产异构算力创新发展论坛,就着眼于此,进行了深入的讨论。

“以异构之智,筑国产之基”

论坛的嘉宾阵容堪称重磅,包括中国工程院院士、气象与计算科学领域的权威专家沈学顺,国家超级计算无锡中心主任杨广文,中国信息协会算力网专委会秘书长、中通服咨询设计研究院有限公司高级顾问郁建生,摩尔线程联合创始人、执行总裁王东,太初元碁联合创始人兼首席运营官乔梁、 以及瀚博半导体、沐曦集成电路等行业领袖。参会企业也覆盖了新华三集团、融科联创、无锡沐创、北京瑞莱智慧科技等一批代表性公司。

△圆桌对话环节

围绕“以异构之智,筑国产之基”这一主题,与会嘉宾聊了什么?

来看笔记:

演讲嘉宾普遍认为,中国AI算力市场的上游供应链正走向集中融合,下游应用走向场景分化,中间层生态位将长期存在且价值增大。

当前,算力分布式成为行业核心障碍,推理市场需要产品矩阵而非单一芯片,未来必须通过标准化适配+统一调度+生态协同来解决。此外,AI基础设施不能依赖国外底层算力, 物理AI有望成为未来国产算力最大爆发点 。

圆桌论坛环节的嘉宾共识也十分清晰:生态的完善需要在芯片、调度、推理引擎、行业应用这几个层面上发力,需要有专业玩家深耕,共同形成合力。

闫博文分享了来自是石科技的思考: 是石科技坚持HPC与AI结合,既是超算积累的经验,也是实战验证的可行路径。现在模型进入后训练时代,要追求规模也要追求效率,需要双向打磨:一是用AI加速HPC计算(AI4S),二是用HPC产生的数据反哺“物理AI”。“我们在超算上积累的并行优化、集群稳定运营、异地调度能力,正是AI算力基础设施所需。”

他介绍,是石科技判断产品体系的标准是“需求的尺度”,从大到小分三层:

最大尺度 :万卡、十万卡级用户需要超大规模集群长期稳定运营,为此公司搭建算力池基础调度平台。

中尺度 :头部模型或行业用户需要千卡、百卡级,公司就需要快速搭建私有云,包含推理、训练功能、AI算子库,对科学计算还需行业算子库优化,并实现定制化。

小尺度 :零散用户对价格敏感、需求灵活,公司就以核时费、卡时或Token形式提供,利用开源模型优化到极致降低成本。

△是石科技创始人兼董事长 闫博文

这套框架覆盖了企业从创业到成熟的全生命周期算力需求。“这三个尺度对应企业从小到大的成长,每层技术能力不同。但优化技术没有高低之分,我们都会在给定条件下做到极致。”他表示,是石科技的定位是国内独立第三方算力服务企业,目前运营了十几家算力中心。“最终,我们希望以第三方国产算力服务商的身份开启IPO。”

就是说,在让国产芯片“好用”这条链路上,是石科技这样的企业正占据着一个至关重要的生态位:

不卖芯片,也不ALL IN大模型,而是通过深度适配昇腾、昆仑芯、摩尔线程、天数智芯、太初、瀚博半导体等国产AI芯片资源,结合国家级算力中心的工程经验,深度优化推理框架和推理引擎,将用不起来的异构算力,转化为企业可用的标准化Token生产能力。

谁是是石科技?

虽然在行业内已经有了很高的知名度,但外界对是石科技的认知整体还停留在“低调”这两个字上。

创始人兼董事长闫博文先生,90后,为清华大学航院博士、计算机系博士后。公司成立四年,已经服务了200多家重点客户,包括互联网大厂、头部大模型公司,以及航空航天、生物制药、新能源等领域,基本覆盖了算力需求最密集的领域。技术团队参与过全球高性能计算最高奖“戈登·贝尔奖”项目,也拿过CCF HPC China超算最佳应用提名。

随着国产算力从“可获得”走向“可用、好用”,市场也开始重新审视这类系统工程能力的价值。资本的反应很直接: 近日,是石科技正式启动B轮融资。此前,公司已完成数亿元A轮融资,由北京市先进制造和智能装备产业投资基金(京国瑞基金与基石资本共同管理)领投,北京基石创投、平湖金投等老股东继续跟投。 算上2025年下半年完成的Pre-A与Pre-A+轮融资,是石科技在一年时间内已连续完成三轮融资。

这些成绩,是石科技团队极少主动对外提及。随着B轮融资启动,他们如今更愿意谈论的,是另一件事: 国产Token优化工厂 。

这一概念的核心,是构建从异构算力到标准化Token服务的完整生产平台。翻译成大白话,就是把客户手里的异构算力(尤其是国产AI芯片)通过深度优化推理框架和推理引擎,转化为稳定、高效、可计量的Token生产能力。

第三方使能者:AI产业链的必然拼图

2026年是“十五五”开局之年,“加快高水平科技自立自强”置于突出位置,国家明确指导国产大模型加大力度适配国产算力芯片,“芯模共进”成为产业关键词。

今年4月,算力网首次纳入国家“六张网”战略布局(水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网),中央已相继要求加强规划建设,相关领域年度投资预计超7万亿元。

算力网本质是构建算力版的“国家电网”——依托“东数西算”布局的全国一体化算力网,打破地域算力孤岛,实现数据自由流动与算力高效调度。“十五五”时期将持续深入推进东数西算工程,构建多层次算力设施体系。

在这些政策措施的促进下,算力调度与推理优化是不可忽视的一环。

芯片厂商的核心竞争力在芯片设计,大模型厂商的核心竞争力在模型能力。但要把芯片的算力真正转化为大模型可用的Token,中间需要大量的系统工程工作——异构算力资源池化、智能调度、推理框架深度优化、SLA保障……这些活专业性强、工程复杂度高,但又不天然属于芯片厂商或大模型厂商的核心业务边界。

这个中间地带正是是石科技的定位,其六层架构设计也清晰地反映了这种定位:硬件层构建异构算力资源池,IaaS层完成虚拟化基础设施,智驭算力调度模块实现统一智能的资源管理,深度推理框架和推理引擎提供高性能加速,Token Factory服务层输出标准化推理接口,最终形成面向用户的产品矩阵,即实时推理、批量推理和定制化推理。

对客户来说,不再需要关心底层跑的是哪家芯片、怎么调度、怎么优化,只需要拿到稳定、便宜的Token。

对产业来说,第三方使能者角色的兴起,本身就是一个信号:中国的AI产业,正在从追求单点硬件性能突破,迈入一个追求系统性协同、高效与开放的新阶段。

谁在定义Token时代的“标准化”

Token正从技术计量单位,演变为AI时代的重要生产资料与数字硬通货。如同工业时代的煤炭与电力,Token的获取成本、生产效率和使用门槛,正在深刻重塑AI产业的市场竞争格局。

逻辑推演下去会产生一个有趣的问题: 在Token这条产业链里,会不会出现一个定义“标准化”的独立生态位?

上游看,算力资源高度碎片化。国产AI芯片(昇腾、昆仑芯、摩尔线程、天数、太初、瀚博半导体等)产能上来了,却面临“能用但不好用”的困境。

下游看,需求爆发式增长。黄仁勋在GTC大会上明确提出“token factory”概念,将Token比作数字经济时代的“硬通货”。大模型厂商Token分成模式已在2026年二季度正式启动。

这个格局,与任何由碎片化原材料走向标准化产品的产业早期阶段并无二致。而每一个这样的产业周期,都会催生一类关键角色: 不掌握上游资源,也不直接面对终端消费者,但具备‘把上游资源转化为下游可用的标准化产品’的核心工程能力。

是石科技未必会成为Token产业链里唯一的那个定义者,但他们正在做的事情确实卡住了这个生态位。客观说,未来的结果既取决于技术路线的领先性,也取决于国产算力生态何时迎来真正的“iPhone时刻”。

但无论如何,在Token产业链里,一个独立的第三方使能者必将出现——这是产业分工深化的必然规律,AI时代也不例外。

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