随着AI产业核心竞争从传统算力租赁转向“词元计量、定价、流通、应用的全生态竞争”，行业评价指标也正在从峰值算力转向“每瓦Token数”。在此背景下，“Token工厂”这一AI产业链上的新赛道开始受到关注。今年以来，三大运营商、算力公司、地方国资等力量相继涌入……

　　在7月初举行的2026全球数字经济大会期间，北京数据集团旗下京算公司正式发布北京首家国资词元工厂——京算Token工厂，标志着首都智能算力服务迈入标准化、普惠化新阶段。

　　国资入局Token工厂，定位是什么？优势和挑战在哪里？成本账怎么算？北京数据集团副总经理、京算公司董事长颜敏在近期接受《中国经营报》记者专访时表示：Token工厂是AI基础设施从“卖算力”向“卖服务”演进的核心产物，京算公司布局这一赛道则是市场客观条件、用户需求和公司自身发展需要的综合结果。

　　“整体看，这种模式在有效盘活国有资产的基础上，有利于强化客户黏性，有望推动公司从单纯的资源租赁商升级为AI能力的服务提供商。”颜敏表示。

　　从“卖算力”到“卖服务”

　　《中国经营报》：当前行业评价指标已从“峰值算力”转向“每瓦Token数”，这种转变背后的产业逻辑是什么？Token工厂与传统的智算中心本质区别在哪里？

　　颜敏：从“峰值算力”到“每瓦Token数”的转变，折射出竞争维度的变化——从“硬件资源比拼”转向“以词元为核心”的生态竞争。Token工厂是AI基础设施从“卖算力”向“卖服务”演进的核心产物，它的本质是把底层复杂的异构算力资源封装成标准化、可计量的Token和API服务，对算力进行一道“精加工”。

　　传统智算中心交付的是算力卡或服务器的租赁服务，客户拿到的是裸机，需要自己部署环境、适配模型；Token工厂交付的是标准化Token和API成品能力，按实际Token消耗量付费，客户打开浏览器就能用。从核心能力来看，传统智算中心侧重硬件采购和基础运维，Token工厂则聚焦智能调度、模型适配、推理优化和服务封装。

　　《中国经营报》：京算公司运营着北京最大的公共智算中心，此前主要以算力租赁为业务模式，为什么决定要下场做Token工厂？这个业务商业回报率更高吗？能带来哪些增量价值？

　　颜敏：京算公司做Token工厂的核心原因是市场需求结构的变化。2025年下半年以来，智能体应用从技术验证走向C端规模化爆发，AI的产业关键环节也从模型训练向大规模推理转移，闲置的算力找到了用武之地，Token工厂的商业逻辑随之清晰起来。

　　客观层面，芯片、存储和服务器的整机能力正处在快速迭代的周期中，上一代算力卡虽然在训练场景下竞争力变弱，但面对推理需求的爆发式增长，其性价比反而凸显出来。

　　主观层面，国资有服务更多客户的需求。Token工厂的业务模式让算力服务从服务少数大模型公司，拓展到更多中小企业和国资客户。以前客户如果说“我只想用两个模型，你帮我部署好，把API给我”，我们可能服务不了，但是现在可以高效满足。

　　总结下来，这种模式一是将闲置的算力转化为可售卖的Token，能有效盘活国有资产；二是通过API绑定，客户黏性更强，形成持续的服务收入；三是从单纯的资源租赁商升级为AI能力服务提供商，更容易掌握定价权和话语权。

　　这种模式对客户也有很大价值——不用承担高昂的硬件采购和运维成本，按量付费，综合成本大幅降低；不用自建运维团队就能拥有接入AI能力；通过API调用Token的方式，还能帮国资企业规避直接使用特定型号硬件可能带来的合规风险——你只需关注调用结果，无须关心底层是哪种类型芯片，优点是安全、高效、省心。

　　轻资产运营、打造七大核心能力

　　《中国经营报》：作为北京首家国资词元工厂，国资背景带来了哪些优势和挑战？和其他地区的国资Token工厂相比，京算公司的差异化价值是什么？

　　颜敏：国资背景带来的优势很具体：长期稳定的服务能力、供应链安全保障、安全合规要求、为国资客户提供定制化解决方案的能力。

　　在国资信用与机制灵活的平衡上，京算公司定位为国资轻资产运营平台，自身不主动持有服务器重资产，而是通过租赁模式获取算力，专注于运维、运营和商业化变现。这种模式既发挥了国资的信用与资源优势，又通过轻资产运营保持了商业上的灵活性。

　　和西部算力枢纽相比，我们的核心优势在区位，北京能提供毫秒级以内的极低时延（如果推理时延超过50毫秒，很多客户就不用了）。同时紧邻北京庞大的国资客户和AI产业生态，这是服务首都及周边高价值推理需求的基础。

　　当然，国资有优势也有挑战，和创业公司相比，我们的策略还是“聚焦长板、开放共赢”，强化自身在信用、区位和服务上的独特优势，同时积极与外部技术力量开展联合攻关，在开放中不断迭代自身能力。

　　《中国经营报》：京算Token工厂已具备七大核心能力，其中PD分离智能调度架构是最受关注的技术亮点。能否通俗解释一下这项技术？从效果看，算力吞吐量最高提升90%、大模型推理时延速度提升70%以上，是怎么实现的？目前比较大的技术挑战是什么？

　　颜敏：通俗地讲，可以把大模型推理想象成一条生产“词元”的流水线。传统方式下，Prefill（预填充）和Decode（解码）两个阶段在同一条流水线上串行作业，争抢同一块芯片的计算和存储资源，效率受到很大制约。PD分离就是把流水线拆成两个专业车间：Prefill车间负责“读懂”用户输入的整个问题、生成第一个Token，这个环节计算密集，适合用高并行计算的芯片处理；Decode车间则负责在第一个Token基础上逐个“吐出”后续Token，这个环节更看重持续吞吐能力。两个车间独立运作、并行生产，可以大幅提升效率。

　　实测效果也验证了这一架构的价值——由于两个阶段不再争抢同一芯片资源，芯片利用率显著提高，算力吞吐量最高可提升90%；同时，因调度链路更精简、资源竞争消除，推理时延降低70%以上。

　　目前技术上最大的挑战是底层硬件的多样性和软件栈的不兼容——不同厂商的芯片有不同的编程框架，我们需要构建一个能屏蔽底层硬件差异的统一调度层，让上层应用不用关心底层是什么芯片。这需要深厚的技术积累和与各芯片厂商的紧密合作。

　　强健“供词元”枢纽功能

　　《中国经营报》：你们的核心能力是自主研发还是与生态伙伴联合攻关？我关注到北京数据集团已联合多个合作伙伴签署Token工厂共建协议。具体如何分工？

　　颜敏：七大核心能力是自主研发与生态伙伴联合攻关的成果。京算公司定位为运营平台，在技术实现上采取了开放合作策略。

　　从分工看，北京数据集团（京算公司）作为主导方与运营方，提供Token工厂的品牌、运营平台、国资信用背书及合规框架。运营商作为基础设施与网络提供方，提供强大的网络带宽和广泛的渠道覆盖，保障Token的流畅分发与接入。硅基流动、无问芯穹、基流科技、是石科技等生态伙伴，提供关键的AI Infra技术，如MaaS平台、模型优化、推理加速引擎、组网调度等，帮助京算公司快速实现技术落地和生态构建。

　　《中国经营报》：北京亦庄目前已形成“工厂供词元、平台分词元、社区用词元”的完整产业闭环，京算Token工厂在其中承担什么功能？下一步有哪些规划和目标？

　　颜敏：京算Token工厂承担着关键的“供词元”枢纽功能。在生产侧，作为“工厂”，它将底层算力高效地转化为标准化的词元产品，是整个闭环的“生产源头”。在应用侧，它通过标准化API，为下游的“应用社区”和各类AI应用提供源源不断的Token服务。

　　在规模发展方面，预计2027年至2028年的算力规模将有大幅度跃升。在服务能力方面，持续优化PD分离、异构调度等核心技术，进一步提升Token产出效率、降低成本，为更多国资及行业客户提供高质量、高性价比的AI推理服务。

　　我们的核心目标是构建安全、可控、标准化的词元服务体系，为首都数字经济发展提供坚实支撑。在生态建设方面，通过与更多合作伙伴共建，持续扩大Token工厂的生态圈。