Token经济时代，为何全链路能力才能重塑AI价值边界

C端火爆的OpenClaw龙虾热潮让众多企业无比羡慕。企业们不禁扪心自问：什么时候也能够“养虾”自由，让更多智能体融入到场景之中，加速推动企业数智化转型步伐。

同时，“龙虾热”也让Token一词再次吸引全球关注。作为大模型处理信息的基本单元，Token如今演变成衡量智能产出能力与商业价值的“数字标准”，并以前所未有的速度接管数智世界的评价体系，一个宏大且影响深远的“Token经济时代”已然降临。

“龙虾”热+Token经济时代，本质上是千行百业对于释放AI价值、加速数智化转型的殷切期盼。那么，如何真正帮助企业在智能时代不掉队，充分用好大模型、智能体等AI技术？

如今，产业界一条重要的实践路径就是：全链路能力。通过构建从算力基础设施、模型服务平台到企业智能体应用的全链路能力，并携手广泛的生态伙伴，着手解决企业们从底层到应用侧的一系列问题，帮助企业们全面加快AI业务价值落地。

Token经济带动AI需求爆发

IDC数据显示，当前全球日均Token消耗量已超360万亿，未来五年预计将增长3亿倍。

预计到2026年底，企业智能体的渗透率有望达到72%，预计在短时间内会实现跨越式跃升。事实上，Token消耗的结构性变化趋势也佐证这一点。Token消耗从过去提供情绪价值的闲聊，到每一次智能决策、每一段代码生成、每一次API调用、一份审批流程流转……

但企业的智能化进程离“全面用得上”阶段尚有距离，无论是基础设施的完善程度，还是大模型的落地速度，亦或是智能体的应用成熟度，均有着一系列挑战。

具体来看，AI技术正加速融入云、边、端侧各种场景之中，使得算力需求全面走向多元化。算力供给需要尽快实现全场景的覆盖，涵盖超大规模集群、边缘侧以及终端侧，并契合CPU+GPU协作的算力发展趋势。

其次，大语言模型已逐步成熟，以“世界模型”为代表的多模态模型成为下一个方向，加上不同应用场景对于模型使用需求存在差异，模型走向服务化是解决模型使用门槛、加速AI应用的关键抓手。

第三，OpenClaw“龙虾”热正从消费端开始向企业级渗透。但企业级对于智能体的安全性、可靠性和协作性要求极高，如何让行业智能体与业务场景、组织架构深度融合就成为企业们头疼的难题。

事实上，AI在企业级的全面落地已经进入到关键的“深水区”，再依靠简单的算力堆砌已经无法满足企业们数智化转型的需求，而是需要AI的全链路能力，针对AI每一个环节有相应的方案，并且具备协同能力，让AI发挥出最大价值。

以全链路推动AI价值落地

Token消耗的转变和行业智能体的涌现，本质上是AI从“技术探索”走向“价值创造”的必然结果，也反映出AI已然从“辅助工具”全面走向企业的“核心生产”，驱动着行业智能化的全面提速。

本质上，行业智能体就是算力、数据、模型和应用全链路联动的成果。在华为合作伙伴大会2026上，昆仑技术展现了构建从算力基础设施、模型服务和行业智能体的全链路能力，针对性解决AI链路各个环节的割裂与脱节情况，大幅降低大模型、智能体等使用难题，让AI技术全面融入到业务场景之中，探索出一条帮助用户实现AI价值全面释放的可靠路径。

其一、基于在AI基础设施领域的深厚积累，昆仑技术已建起从通算到智算、从超大规模集群到端侧的算力产品体系，满足全场景的多元化算力需求。

例如，中国如今成为制造业的大国和强国，对于智慧工厂有着迫切的需求，亟待解决产线柔性不足、协同难度大、资源浪费和部署不灵活等难题。为此，昆仑技术的国产新型工业控制方案，融合机器视觉、数据采集和多轴复杂控制等技术，通过KunLunIPC 7580工控机等边缘算力设备，实现生产柔性、高效协同和灵活部署，让制造企业降本增效。

其二、大模型、智能体等AI技术更新迭代迅速，也造成AI各个环节的割裂，而企业用户很难具备足够的技术团队来应对这种变化。昆仑技术的解决思路是KunLun AI一体化AI行业落地方案，围绕“建好、管好、用好”三大目标，覆盖算力硬件、软硬协同、大模型工具链和AI应用落地四层能力，向下兼容算力底座，向上赋能行业应用，实现模型全流程管理与推理全链路优化，推动Watt-Flops-Tokens-Values高效转化，帮助客户高效推进大模型和智能体在行业的落地，让AI更快走向业务价值。

例如，KunLun AI一体化方案可以实现小时级部署以及算力、模型、应用的一体可视可管，让算力与应用方案可体验、可验证；同时，方案的模型服务平台与全生命周期管理能力，支持企业AI快速适配与迭代，与AI技术进化保持同步。

其三，昆仑技术基于xRAY智能数据和AI使能平台，降低AI与业务场景融合的复杂度，推动AI在研发、销服、供应、采购、制造、财经、办公与综合管理等主业务流程中深化应用，并通过模型管理、知识管理、可信数据空间等能力，帮助客户更稳、更快推进AI落地。

以目前伙伴的“龙虾”智能体为例，企业的诉求是在安全边界内干活、在合规框架下创造价值的“龙虾”，而不能权限失控、数据“裸奔”、不可追溯和跨域无信任。为此，昆仑技术的xRAY可信数据空间方案给AI智能体装上“数据保险箱”，做到从根源防泄露，全流程的权限100%可管可控，还能跨域协同和高密数据共享，并全场景操作留痕和合规可控，确保可追溯。当下，不少金融、政务、医疗等对数据安全与合规要求高的行业用户在接入xRAY可信数据空间方案之后，已成功开启“养虾”大业。

无疑，AI在行业端的价值落地已经迎来实质性阶段。面对AI技术的快速变化和AI全面落地行业的迫切需求，昆仑技术找准了落地的“脉络”，通过全链路能力帮助越来越多用户让AI“跑起来、用得好”。

生态协同，赋能行业

与C端不同，企业级的AI价值释放涉及到广泛且复杂的业务场景、纷繁复杂的数据处理以及多智能体的高效协同，这些仅仅依靠几家明显公司很难完成。必须通过广泛的生态合作和高效协作，才能让AI全面赋能行业。

无疑，AI全链路能力的打造除了厂商需要自身过硬的技术能力外，亦需要开源开放的生态战略做支撑，只有开放协作才能携手广泛的合作伙伴，以高效协作推动AI的全面赋能。

例如，鲲鹏+昇腾如今已成为国产算力最为重要的力量之一，其目前有着强劲的产品竞争力和清晰技术规划路线图像，像本次大会发布全新昇腾950PR（Ascend 950PR）处理器，在贷款、算力精度等维度再上台阶。因此，如何充分发挥算力价值和推动多元算力协同就至关重要。

作为伙伴+华为体系中的重要成员，昆仑技术一直致力于向下围绕鲲鹏、昇腾技术底座进行深度适配与优化充分释放算力底座的潜能。在本次大会上，昆仑技术发布基于昇腾950PR（Ascend 950PR）处理器的Atlas 350整机产品，另外昆仑技术还获得“2025年度杰出计算OEM合作伙伴奖”和“昇腾卓越贡献奖”，其生态协同能力获得高度认可。

另一方面，向下扎根的同时，向上拓展也至关重要，尤其是企业智能体兴起之后，不仅会推动传统软件伙伴加速转型，还会诞生出一批全新的智能体应用合作伙伴，与这些合作伙伴进行协同和共创，将会大幅推动企业智能体领域的繁荣。

昆仑技术已联合深言未来、中关村科金、浙江大学、智元机器人等产学研用多种合作伙伴，聚焦智慧医疗、智慧教育、智慧办公、具身智能等真实场景的深度共创，加快AI赋能，让AI从“可用”走向“常用”。

综合观察

Token正成为AI时代的“生产资料”，是需求层面的必需品。就像好钢必须用在刀刃上一样，企业在Token洪流中能否精准掌控算力成本、智能体紧密协同和高效释放AI价值，将决定着其未来数智化转型的成败。

对于产业界而言，需要更多像昆仑技术这样具备全链路能力的厂商，从单纯的硬件提供商、AI基础设施的构建者进化到AI时代的价值共创者，从而以全链路能力帮助企业把算力变成生产力，把Token转化为商业价值。