从智算中心转型AI工厂：Token模式的六大优势

算力界一直在努力的推进算力标准计量的工作，希望能够像电力的度数（千瓦时）一样，但进展并不是很顺利，原因就在于算力很难标准化，大家对算力标准化工作的认可度也很低。而Token模式，换了一种方式，更有效地实现了算力的标准计量。

随着Token模式的兴起，许多智算中心开始向AI工厂（Token生产）转型。未来3-5年，AI工厂很有可能取代智算中心，成为智算基础设施的主流形态。

这篇文章，我们主要通过分析Token相对于算力的对比优势，来阐述为什么Token模式是未来智算发展的主流模式。

1 智算中心和AI工厂简述

智算中心是，面向AI应用，提供强大算力、数据和算法服务的关键基础设施；智算中心是AI时代智算算力的核心生产和供应中心，用于支持大模型训练、推理和各种AI业务应用。智算中心的输出产品为“算力”。

AI工厂，其本质是一个极致简单的公有智算云平台，只提供模型推理服务，而模型推理服务的计费单位为Token。通俗易懂的讲，AI工厂负责将算力加工成Token，“算力”为输入的原材料，“模型”为生产线，“Token”为输出的产品。

在智算产业链上，AI工厂是智算中心的下游环节。

2 Token vs算力的优势

2.1 Token模式计费相对标准

算力很难标准化，在于服务器设备的型号规格各有不同，每家的芯片架构都不一样，生态强弱不一样，以及实际不同芯片架构的服务器的算力利用率也不一样，等等。影响算力的因素太多了，并且很难量化，大家对各种所谓的算力标准计量的认可度也不高，所以一直以来，算力标准化的事情很难大范围推广。

Token是大规模部署的模型推理的计费单位。同一种模型，计费标准完全一样；同一类模型，计费标准也基本差不多。这样，在性能、延迟和稳定性等方面满足基本要求的情况下，Token的价格基本上就成了评判模型的唯一标准。

从实践来看，Token计费模式已经得到了广大用户的认可。目前Token业务在以每年10倍的速度在快速增长，今年（2025）仅国内市场会突破100亿，明年预计会突破一千亿。

2.2 Token模式计费更加细粒度

裸机算力的租赁，单机就要数万每月，并且智算中心希望客户能够签署3-5年闭口协议。在AI发展一日千里的现在，能签署如此长期合同的客户非常的少，要么是大厂，要么是国企。同时，仅一台机器的费用就要数百万的合同额。这对更广大的中小微企业非常不友好。

基于虚机或容器的GPU服务，可以做到单GPU甚至vGPU的弹性切分，并且还可以按时、按天、按月和按年等灵活计费。基于虚机或容器的GPU服务，单笔订单最小可以做到数百块钱，对中小企业相对友好。但这种模式，其粒度仍然不够细。

Token模式，其计费粒度要更细粒度。我们以Deepseek为例，目前其Deepseek问答的计费是百万Token输出为3块钱，这意味着，用户使用一次Deepseek模型，费用大约在0.005元（半分钱）左右。

更细的粒度，意味着更高的灵活度和更低的门槛，更符合中小微企业的需求。当然了，同时也符合大型和超大型企业的需求。

2.3 Token模式瞬时响应

算力租赁，因为其粒度的原因，通常是一个比较大的单子，非常考验双方的信任程度，因此通常交易双方需要线下考察机房，然后你来我往的谈合同条款等等，紧接着支付和交付后才完成成交，整个过程大概需要1-2个月的时间。

而Token模式是serverless服务，使用非常简单，客户可以做到随取随用。计费方式，也可以灵活多样。

2.4 Token模式的高利用率和低成本

当客户购买算力以后，算力归用户独占。从宏观看，很多算力孤岛，算力利用率非常低。这样，算力的价值没有完全发挥出来，存在非常大的浪费。这样，高昂的算力成本就会成为用户非常大的负担。

而Token模式，是众多客户共享的统一的Token服务。通过平台专业化的软硬件技术调优，可以实现统一算力集群的极致性能优化和算力利用率，从而实现同等算力情况下单位时间产生更多的Token，反向的则表现为Token的更低成本。

Serverless部署的Token服务，还可以通过：一方面支持M种多元异构算力共池统一调度，另一方面实现N种模型Token的统一编排，从而进一步实现更高层级的资源共享和利用率提升，从而进一步优化Token的成本。

2.5 Token模式更靠近客户和场景

算力->算力服务->模型和数据->业务解决方案->业务应用。智算中心提供的是算力,距离最终的业务相对较远；而Token服务提供的是模型能力，距离业务要更近一些。

智算中心，由于距离业务较远，在整个链条里，缺乏议价权，从而导致利润率较低。

而生产Token的AI工厂，本身就是平台，跳过了公有智算云，可以非常简单方便的直接为最终的算力使用方提供服务。从而在整个智算链条里，拥有了相对更高的议价能力。

2.6 Token模式，客户仅为结果付费

企业要从智算中心租赁算力的时候，需要预估未来一定时期内的算力需求。这里就存在很多不确定性，以及资源的闲置浪费。本质上客户是在为资源付费，至于这些资源能否被充分利用，能否产生实际的价值，还有非常大的不确定性。

而Token模式，更多的是面向客户业务已经稳定且规模化之后（从1到100）。客户只需要为自己实际产生价值的那部分算力（或算力封装的Token）付费。这样，客户的接受度也更高。

3 结论

综合上述各方面的原因，最终的AI企业，对Token模式的接受度会更高。这就意味着，未来会存在更多的AI工厂来把算力变成Token。

AI工厂可以是一个独立的平台，也可能是一个大平台的一个或一类独立的产品服务（AI工厂服务即Token服务）。

毋庸置疑的是，AI工厂，会逐渐取代智算中心，成为企业客户的主要选择。

而区别只在于，AI工厂是哪一类背景的公司来经营的：是传统公有云提供的AI工厂服务？或者智算中心延伸的AI工厂服务？还是创新的AI-Infra公司提供的AI工厂服务？