在企业网 D1net 主办的 2026 秋季央国企 CIO 及数科公司高管峰会（第 19 届）上，硅基流动解决方案总监唐安波出席峰会并作主题分享：《从“算力”到“Token 生产力”：央国企大模型规模化落地的推理基础设施与 ROI 实践》。以下为分享内容精华。当下，AI 应用正处于爆发式增长的早期阶段，Token 消耗量呈指数级增长。这背后，模型架构持续演进，版本更新节奏快速；同时，算力架构也在不断演进。模型与算力之间，是相互推动的迭代过程。对于企业来说，一方面要适配这些变化，另一方面又要面向自己的业务场景提供多元化模型服务，还要把成本控制在合理范围内。硅基流动在做的事，就是打通从算力到 Token 之间的转化层：把算力统一纳管起来；通过自研推理引擎，让模型跑得更快、更好。我们既在公有云端建设 Token 工厂，也帮助央国企在内部打造自己的 Token 工厂。简言之，通过系统化的推理工程，做好模型与算力的多重适配。基于此，硅基流动提出 Token 生产力核心公式：Token 生产力 = 产能 × 利用率 × 交付质量。其中，产能由芯片硬件能力、模型优化水平共同决定；利用率依靠流量治理与
来源：雷峰网
在企业网 D1net 主办的 2026 秋季央国企 CIO 及数科公司高管峰会（第 19 届）上，硅基流动解决方案总监唐安波出席峰会并作主题分享：《从“算力”到“Token 生产力”：央国企大模型规模化落地的推理基础设施与 ROI 实践》。以下为分享内容精华。当下，AI 应用正处于爆发式增长的早期阶段，Token 消耗量呈指数级增长。这背后，模型架构持续演进，版本更新节奏快速；同时，算力架构也在不断演进。模型与算力之间，是相互推动的迭代过程。对于企业来说，一方面要适配这些变化，另一方面又要面向自己的业务场景提供多元化模型服务，还要把成本控制在合理范围内。硅基流动在做的事，就是打通从算力到 Token 之间的转化层：把算力统一纳管起来；通过自研推理引擎，让模型跑得更快、更好。我们既在公有云端建设 Token 工厂，也帮助央国企在内部打造自己的 Token 工厂。简言之，通过系统化的推理工程，做好模型与算力的多重适配。基于此，硅基流动提出 Token 生产力核心公式：Token 生产力 = 产能 × 利用率 × 交付质量。其中，产能由芯片硬件能力、模型优化水平共同决定；利用率依靠流量治理与