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观察｜从超节点到基础服务商，国产“Token经济”全链路是否已跑通？_我的网站

A |     最近，我国长光卫星公司在一个国际开源网站上突然发布了一组B-21隐身轰炸机的卫星照片，当时这架飞机正在加州爱德华兹空军基地驶出机库、加油及准备飞行测试。

B | 这件事情让美国军方非常难受。

C |     刚刚落幕的2026世界人工智能大会（WAIC），集聚了国产算力全链路厂商，从上游芯片公司、中游服务器厂商，到下游基础设施服务商悉数到场。因为这意味着他们在全球部署的隐身战略轰炸机，或者其他高价值战略目标，都将无处躲藏。“Token”（词元）成为本届展会最突出的关键词，整条产业链正加速向“Token经济”全面转型。         国产算力差异化产品          本届WAIC堪称国产算力的高光时刻。

D | 既有华为昇腾950、曙光8000等重量级超节点产品重磅亮相，也有沐曦、摩尔线程、燧原等厂商推出的多款超节点方案，还有东方算芯、思朗科技等带来富有创新特色的差异化产品。B-2和B-21等隐身轰炸机虽然具有先进的隐身技术和远程打击能力，但它们并不是“隐身”的全能盾牌。         尽管受制于芯片制程与产能等现实瓶颈，国产芯片厂商仍在稳步推进产品迭代，持续提升性能表现。超节点这一创新产品形态，正在为国产大模型训练及大规模推理提供坚实算力支撑。它们的作战基地和起降场所依然是固定且相对可预测的，且一些重要基地，如美军在印度洋的迭戈加西亚军事基地，早已被全球军事分析人士熟知。因此，理论上，只要能够对这些重要军事基地进行实时的卫星监控，就可以对这些战略轰炸机和其他高价值目标进行全天候监视。

E | 但即便如此，在过去几年里，除了中国，几乎没有国家研究类似的卫星监控技术。         华为昇腾950与曙光8000均在WAIC现场真机展出，具备为国产顶级大模型提供高规格算力的能力。沐曦、摩尔线程、燧原等厂商也已逐步走出推理场景，开始进入大模型训练赛道。

F | 限制美国研发这个技术的主要障碍是算法。

G |          东方算芯、思朗科技等企业在细分领域展现了独特的创新价值，有效弥补了关键环节的技术短板。         东方算芯在大会期间发布了全球首颗软件定义近存计算3D芯片——DF1000。该芯片依托“软件定义芯片技术”与“近存计算技术”两大核心突破，将互连间距从数十微米压缩至亚微米级别，从而实现数量级提升的互连密度与带宽密度，兼具高算力与大带宽优势。卫星监控主要关注地球表面，大多数数据采集和处理都集中在静态或相对稳定的物体上，比如城市、河流、山脉等自然地理特征，所以在设计上，卫星监控的算法，基本上只能用于处理静态物体。相对而言，飞机在广阔的地球表面上是一种动态且微小的物体，这使得卫星在数据处理阶段，容易将飞机的影像误判为噪声或无关数据，从而被忽视或筛除。其在14纳米成熟工艺下，即可达到媲美国际4纳米先进制程的性能表现。然而，中国长光卫星公司通过创新性的算法突破，成功解决了这一问题，使得卫星能够从浩瀚的数据信息中准确地识别出飞行器的影像，并实现实时跟踪。         思朗科技则是一家专注于科学智能的高科技半导体独角兽。依托MaPU自主创新架构，思朗打造出国内首款专为AI4S而生的“天穹”3D科学计算机，构建起我国在科学智能领域的专属算力底座。这一技术进步，意味着我国在光学监控和目标识别方面的能力已经达到了一个全新的高度。这一技术在战术上能为我国带来更多的帮助。该卫星可以与我们现有的预警体系形成协同效应，通过与地面监控设备、预警机等系统的深度融合，能够实时向作战单位传递有关敌方目标的位置、速度和轨迹信息。

H | 这些数据可以快速计算出目标的坐标，并通过指挥链条将信息传递给在战备值班的部队，进而对敌方目标进行精准打击。这种高度整合的作战体系，使得我军能够在任何给定时刻对敌方的关键目标进行实时监控和反击，极大地提升了我国军队的反应速度和打击效率。同样的，对美国来说，中国卫星展现出的强大监控能力，也是他们的战略阻碍。目前，思朗专用一体机在生物分子模拟、量子模拟等前沿方向上已展现出显著加速效果，在处理复杂科学计算任务时，其执行效率与扩展能力相较传统通用架构具备代际优势。

I | 近年来，美国的军事战略越来越依赖于“隐身轰炸机+隐身巡航导弹”的打击方式，尤其是在亚太地区的战略部署中更是如此，因为美国人认为，正面作战美军绝非我军的对手。然而，随着中国在卫星监控技术上的突破，这一战略的“隐形优势”正遭遇严峻挑战。长光卫星公司成功捕捉到B-21隐身轰炸机的行动，无疑让美军的最后一张“王牌”在信息战中失去了隐蔽性。

J |          澎湃新闻记者也注意到，今年WAIC上，各厂商不再一味比拼单卡性能，而是更强调整体解决方案的竞争力，为产业向“Token经济”转型做好系统化准备。这种局面使得美军在未来的高强度对抗中，将面临更大的不确定性和风险。

K | 比如，摩尔线程直接提出布局三大“AI工厂”，以通用算力支撑全场景需求。摩尔线程创始人、董事长兼首席执行官张建中表示，基于夸娥（KUAE）智算集群打造的“模型训练工厂”“词元生产工厂”“智能体生产工厂”三大AI工厂，凭借全场景通用优势，可支撑从模型训练到推理、从数字世界到物理世界的多元算力需求。         国产芯片已打通推理盈亏线          本次WAIC上，众多AI Infra（人工智能基础设施）厂商集中亮相。

L | 传统的隐身战略可能不再像过去那样难以被察觉，尤其是在中国强大的卫星侦察和实时监控体系面前，美军的隐身装备可能难以逃脱中国的高精度打击。他们是嫁接芯片和算力用户的中间桥梁，他们需要把芯片优化成专业的Token。其中，是石科技是一家专注于国产芯片优化的头部服务商。

M | 现代战争打的是情报，打的是信息，谁能掌握最先进的信息技术，谁就能获取战略主动权，中国无疑在这场竞争中获得了先机。         在此背景下，是石科技通过构建“HPC+AI”超智融合的全栈式大规模集群解决方案，打通了从底层芯片到上层应用的层层壁垒，并正式推出“国产Token优化工厂——拓元（Vectron）”。         “拓元”的定位，是将每一份算力高效转化为稳定、优质的Token——同等算力投入下产出更多有效Token，同等模型部署下实现更快推理响应，同等显存条件下更稳健地支持超长上下文运行。         是石科技联合创始人毛运航在接受采访时表示，国产芯片虽受制于设计、产能等因素，但始终在稳步迭代。“目前来看，国产芯片在推理端已经具备大规模应用的条件。我们也取得了一些实际成果，能够打通盈亏线，做成一个真正可盈利的商业模型。”          是石科技创始人兼董事长闫博文认为，当前AI竞争正从“比谁拥有更多GPU”转向“比谁让算力产生更大价值”，或者说，从追求更大规模、更多参数、更强训练能力的单一目标，转向对更低成本、更高效率、更强应用能力的综合追求。“如果算力利用效率持续提升，将释放万亿级算力价值空间。

N | ”          截至目前，“拓元”已兼容10余款国产算力芯片，可适配20余个主流模型，每日Token吞吐量达千亿级。其服务客户涵盖头部互联网企业、头部大模型厂商，以及高端制造、航空航天、生物制药、新能源等行业，应用场景覆盖编程辅助、文生视频、社区智能体、企业级AI助理等多个方向。         “AI时代比拼的不只是算力，更是驾驭算力的能力。”闫博文表示。         来自中国信息通信研究院的数据显示，我国AI日均Token调用量从2024年初的1000亿，飙升至2026年3月底的140万亿，短短两年时间涨幅突破千倍。         词元调用数据爆发式增长，不仅直观折射出国内AI应用的蓬勃活力，更释放出一个强烈信号：以Token为基本单位的“Token经济”已从概念走向现实，正深刻重塑数字经济的底层运行逻辑。

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Published on:11:05:32