2026年，Token从科技圈破圈，正在成为AI时代的新型生产资料。

每个企业、每个个体的生存发展都与Token息息相关。AI模型的领先程度，很大程度上取决于其产出的Token质量。企业落地AI的实际效果与Token的利用效率深度挂钩。Token效率越高，生产力就越高，创造的商业价值越大。

据国家数据局统计，我国日均Token调用量已从2024年初的约1000亿飙升至今年3月的140万亿，两年间增长超千倍。

然而“Token贵、效率低、调用不稳定”等痛点依然普遍存在。当前国内AI产业真正的卡点，并不是缺乏Token的绝对数量，而在于Token质量、效率和价值转化。这一系统性难题，绝非单一企业所能攻克，急需全产业链的协同突破。

近日举行的2026世界智能产业博览会上，光合组织明确提出了开放计算Token谱系。开放计算Token谱系打通了从国产芯片、整机集群、超算互联网调度，到AI模型、行业智能体和场景应用的全产业链条，形成“算力生产－调度流转－价值转化”的完整闭环。

这一举措正在重写AI算力产业的竞争逻辑：过去看谁能堆出更大算力，现在看谁能组织出更高质量和效率的Token体系。

拆掉Token价值“四堵墙”，为何必须举全产业链之力

Token需求的井喷，本质上是因为AI的使用方式发生了根本性变化。

过去，AI应用主要是一问一答的人机对话，Token消耗相对有限。

现在，大模型参数向万亿级、十万亿级演进，多模态模型快速普及，单次任务就可能消耗百万级规模的Token。以OpenClaw为代表的Agent，可以在后台全天候运行，持续调用模型和工具。

更重要的是，AI加速进入教育、医疗、金融、制造等场景，Token消耗从个人使用变成组织级、产业级使用。这些变化快速推高了全社会Token消耗。

Token焦虑表面看是价格贵、效率低、调用不稳定。深层看，是AI算力供给侧落后于需求侧爆发速度。海啸般的Token需求，瞬间撞上了AI基础设施的“几堵墙”。

第一是架构墙。不同芯片在底层架构设计、互联协议、性能特点方面差异明显，导致Token生产质量和稳定性差异较大，下游厂商整合难度高。

第二是生态墙。不同的算力平台、软件框架、模型工具链之间适配成本高。有些平台将硬件、软件、工具链和服务深度绑定，企业一旦接入某一体系，迁移难度和成本就会大幅上升。

第三是调度墙。当前算力资源分散在不同平台、不同架构和不同生态中，Token无法在多平台之间高效流动，进一步放大了供需错配。

第四是价值墙。行业过去习惯用卡数、峰值性能、集群规模衡量算力，但这些指标并不能直接说明Token价值。当行业缺少清晰的Token效率和价值评估体系，企业容易陷入“花了钱，却算不清回报”的困境。

可见，Token的生产、流转和价值落地，天然串联起芯片、整机、集群、软件、模型、应用、安全等AI全产业链。

因此，破解Token焦虑无法靠单点突破，也不能依赖少数厂商的封闭结盟，必须走一条开放生态之路。

开放计算Token谱系的产业意义，正在于此。它致力于把分散的算力资源、软件能力、模型能力和应用场景，组织成一套围绕Token生产、流转、安全和变现的系统架构。其出现标志着中国AI算力产业正在从单点突破，迈向整体推进。

谁来组织Token效率，光合组织的产业底气

开放计算Token谱系要解决的，是Token从生产、流转到价值转化的全产业链效率问题。谁能承担这一角色，关键看三点：产业链聚合能力、开放架构能力和持续协同能力。

首先是全产业链聚合力。

在国家先进计算产业创新中心的指导下成立的光合组织，作为开放计算生态平台已汇聚6000余家生态伙伴，积累超15000项软硬件适配成果，覆盖芯片、关键部件、整机、终端、操作系统、数据库、中间件、虚拟化、AI开发工具栈、通用软件、算力服务、智能体和安全等环节。

这意味着，光合组织不是简单的厂商联盟和产品集合，而是一张覆盖AI计算全链条的生态网络。对于Token经济而言，这种覆盖能力尤为关键。

其次是底层开放架构能力。

开放计算Token谱系不是把企业简单聚在一起，而是通过开放接口、开放标准和开放架构，把不同环节真正拉通。没有统一技术底座，生态越大，协同成本反而越高。

2025年重庆智博会上，光合组织核心成员中科曙光牵头，联合20多家上下游企业推出AI计算开放架构，正是为了让芯片、整机、软件和应用厂商能够在统一架构下协同创新。这也是光合组织区别于普通产业联盟的关键。

第三是持续开放的产业姿态。

AI算力产业不是静态系统。随着大模型、智能体、多模态和行业应用不断演进，底层架构、软件工具链和场景需求都在快速变化。如果开放只停留在局部适配或短期合作，很难支撑Token经济的长期增长。

从AI计算开放架构，到开放计算Token谱系，光合组织汇聚了全产业链最具开放精神的上下游伙伴，用全链能力提升Token效率。

开放计算Token谱系，打通Token全生命周期价值

从系统性组织Token效率的视角看，开放计算Token谱系的价值体现在四个方面。

一、以国产芯为底座，提升Token生产质量

开放计算Token谱系首先解决的是如何稳定、高效产出高质量Token。

大模型训练、智能体推理、多模态生成、工业仿真、科学计算等场景，对算力的要求并不相同，单一架构很难覆盖全部负载。开放计算Token谱系的优势，是把多类型国产芯片、整机、集群和软件能力纳入统一生态，通过开放架构实现协同供给。

以海光为例，其CPU+DCU双芯协同体系同时覆盖通用计算和AI高密度计算需求，能够适配多样化应用场景，为上层业务提供稳定、高效、低损耗的算力支撑。

二、用全链协同降低产业摩擦，提升Token效率和价值

企业使用AI真正的成本，不只在硬件采购上，更在迁移、调优、测试、部署和运维这些隐性环节里。开放计算Token谱系的价值，是把这些分散成本通过生态协同前置消化。

基于统一的开放计算架构，芯片、整机、软件、模型和应用厂商不再各自封闭优化，而是围绕Token生产和价值转化进行协同。底层算力负责稳定供给，中间软件和调度体系负责降低流转损耗，上层模型与行业应用负责放大Token价值。

三、全国产链条形成全生命周期防护，保障Token安全

对金融、政务、能源、制造等场景而言，Token不可信，AI就不可能真正规模化落地。

开放计算Token谱系的一大关键优势，是依托全国产链条形成全生命周期安全能力。这种安全不是单点外挂，而是底层硬件提供可信基础，软件和平台提供安全调度，应用和数据环节提供合规防护，最终形成覆盖Token全生命周期的安全体系。

以海光为例，其芯片级内生安全能力将国密算法、可信计算、机密计算等能力融入底层架构，让安全成为算力底座的原生属性。近日，海光新一代DCU全系入围中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心最新一轮安全可靠测评，并被评为I 级，权威评测进一步印证了国产AI算力底座的安全可靠。

四、开放兼容降低迁移和调用门槛，增强Token易用性

企业应用AI的关注点很现实：原有系统能不能平滑迁移？主流框架能不能兼容？代码改造成本高不高？模型部署周期长不长？应用上线会不会被底层适配拖慢？

开放计算Token谱系的开放兼容，正是为了解决这些问题。它不是让用户被迫绑定某一路线，而是通过开放生态，降低不同芯片、软件、模型和应用之间的迁移成本。

以海光为例，C86 CPU完全兼容x86生态，DCU搭配自研DTK工具包可实现CUDA代码无缝迁移。此外，2025年9月海光已正式开放CPU内核能力，通过向产业链伙伴提供直连IP、开放协议及定制化指令集，帮助更多企业客户实现与国内AI芯片的高效衔接。

结语

Token经济的爆发，正在把AI基础设施竞争推向新的阶段。

开放计算Token谱系带来的，是一种新的算力产业运行模式：从单点突破走向全链协同，从资源供给走向价值转化，从算力规模走向Token效率。未来，谁能更高效地组织Token生产、流转和价值转化，谁就更有可能定义下一阶段AI基础设施的竞争规则。

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本文为「智能进化论」原创作品。