用AI造AI：新华三的Token时代命题

5月8日，北京中关村国际创新中心，由新华三集团主办的NAVIGATE 2026领航者峰会在这里启幕。主题为“算力×联接，AI×未来”。

这并不是一场例行的年度产品发布会。当紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛走上演讲台，说出第一句话时，现场的气氛骤然绷紧：

“当前我们正处在亢奋与焦虑并存的AI时代。”

他的语气中没有千篇一律的商业演讲客套，更像极了心理医生在问诊——精准抽离出一种弥漫在整个AI产业里的一种集体情绪。

这种内心的拉扯感，在座的技术人、投资人、企业高管都心照不宣。

几个小时前，全球AI股市拉出了一根大阳线，中国日均Token调用量已狂飙至数百亿级。

就在这几天，另一组数据同样触目惊心：人工智能正在撞上一堵名为“系统效率”的隐形墙——万卡集群中，网络拥塞直接吞噬超30%算力；架构设计导致GPU竟有40%以上的时间在“摸鱼”空等。

换句话说，你花一个亿砸下的卡，实际效能可能打了对折。在玩家拼命堆积算力的时候，整个行业正在面临三大无可回避的命题：

第一，Token经济正在重塑世界，商业价值终将以“吞了多少个Token”来衡量；第二，为了安全可控，政企必须建立自主的AI底座，但私有化部署适配难、生态封闭，导致速度与安全不可兼得；第三，也是最尖锐的矛盾——AI的瓶颈早就不在单卡性能，而是一个系统级的系统性陷阱。

面对台下数千位政府领导、行业伙伴与技术工程师，于总抛出一个全行业不可回避的问题：

“如果AI是一辆能帮你跑赢的超级赛车，它需要的不仅是一部强悍的发动机，更是一辆配置完整、调校优异的整车。如果你的变速箱在打滑，轮胎在漏气，底盘不稳定……这辆赛车能跑多远？”

它就像一头房间里的大象——所有人都感受得到，但没人真正挑明。今天，不卖芯片、不炒模型的新华三，站了出来。

全栈亮剑：从“单点王牌”到“六位一体”

新华三集团首席技术官、技术委员会主席张弢

面对高达数万亿美元的宏大投入与行业结构性焦虑，新华三给出的药方是，对2024年提出的“算力×联接”战略深层次的升维与落地：不再局限于计算与网络两个维度的叠加，而是把整张拼图铺开，聚焦“算、网、存、云、安、维”六位一体的深度融合。

在媒体采访中，新华三集团首席技术官、技术委员会主席张弢提到，2024年大家关注的焦点还是GPU和网络；2025年存储开始受到重视；到了2026年，运维与安全的紧迫性显著上升。而这一切变化，都源于同一个逻辑：系统级协同才是效率突破的真正支点。

“AI时代的竞争本质上是系统级的能效博弈，算力的简单堆砌无法承载智能洪流，必须走向‘全栈协同’。”张弢说。

这次，新华三选择用实际行动、而非重复PPT回答了时代之问。它一口气发布了一整套纵横“算-网-存-云-安-维”的完整拼图，而不是一个单点闪亮的技术孤岛：

计算：高密全液冷整机系统S90000，实现1U 6CPU业界最高密度，整机全液冷无风扇设计，PUE可低至1.04；

网络：全系列单芯片102.4T智算交换机，算网协同调优后带宽利用率提升68%，端到端时延降低15%；

存储：AI原生存储X20000系列，单节点带宽达200GB/s、IOPS达300万，让计算不再空等数据；

云：新一代AI智能云，实现通算与智算一体化调度，模型浮点运算利用率可达82%；

安全：业界最高性能AI防火墙，引入AI威胁检测引擎，实现AI指令级防护；

运维：灵犀运维智能体，凝聚23年1.2亿台设备运维经验，从“经验驱动”走向“智能驱动”。

而以上所有技术维度的融合与系统工程能力，最终凝聚成面向万亿级大模型的高性能算力平台——超节点UniPoD S80000。

它覆盖从32卡到1024卡的全系规格，单柜可实现128卡高密部署，提供从千卡至万卡（最高16384卡）的弹性扩容能力。通过软硬协同极致调优，训练性能提升70%，推理性能提升3倍。

对于这组关键数据，在参加36氪等媒体群访时，张弢补充强调：“这并不是孤立的单张王牌，而是‘算、网、存、云、安、维’六位一体无缝联接的一副‘同花顺’。”

的确，伴随AI走出蛮荒，当前价值度量已然改变。用户终于不再只问买了多少张加速卡，他们真正关注的是每一瓦电耗出的Token吞吐与性价比。而这将彻底颠覆ICT市场的玩法。

“AI for AI，Token for Token”

新华三集团网络产品线总裁乔剡

在下午的媒体群访环节，新华三集团网络产品线总裁乔剡，提出“AI for AI，Token for Token”愿景，他表示：“你不可能用石器时代的工具造出航天飞机。”乔剡用一个直白的类比开场。要打造全球领先的AI基础设施，就不能再沿用十年前的传统开发工具和流程。

“你要做出3纳米芯片，需要非常高端的光刻机，工艺是相辅相成的。”他将这一逻辑延伸到新华三自身的研发体系：代码编程、质量保证、自动化测试，乃至产品设计、开发、维护、交付——每一个环节都必须AI化。

过去，网络设备商的壁垒是协议栈、是芯片集成、是供应链管理。而在Token时代，壁垒变成了“用AI生产AI的能力”——谁能用智能体重构自己的研发、测试、运维全流程，谁就能以更快的迭代速度、更低的边际成本，输出更优的AI基础设施。

这与Gartner今年初的一个预测形成微妙呼应：到2027年底，超过40%的企业级Agentic AI项目将被取消，原因并非技术不行，而是投入成本失控、场景价值模糊、风险治理不足。

换言之，AI落地的瓶颈正在从“能不能做”转向“能不能低成本、高效率、可持续地做”。而“AI for AI，Token for Token”恰恰是对这一瓶颈的直接回应。

用AI造AI：以 Agentic AI重构网络底层逻辑

当被问及“AI for AI”理念在网络技术中如何具体深化时，乔剡给出了两条清晰的路径。

在芯片方面，新华三的策略是“不做通用芯片，但深度参与定制”。

“我们重视芯片，并不意味着自己下场去做一颗芯片。”乔剡说，“我们在某一个细分领域做深入研究，利用对客户和场景的了解，把我们的思想放进去，和大的芯片公司合作，用产业力量做出更贴近新华三整体解决方案需求的芯片。”

软件方面的变革更为彻底。“AI智能体正在剧烈替代传统SaaS软件。我们正在重构整体软件协议栈，从过去的应用驱动变成智能体定义软件。”乔剡强调，“我们必须站在AI技术栈的肩膀上，站在智能体应用成果的基础上，去提升产品解决方案。”

这一转型已经在产品层面有所体现。新华三当天发布的“灵犀运维智能体”，凝聚了新华三23年、1.2亿台在网设备的运维经验，将故障诊断、根因分析、自动修复等任务交给智能体完成，让运维从“经验驱动”走向“智能驱动”。

需要注意的是，“AI for AI”不仅发生在新华三内部，也是整个ICT产业的共同方向。当前，AI正在从“被建造的对象”变成“建造工具本身”。正如当年计算机辅助设计（CAD）重塑制造业一样，AI辅助研发（AI-aided R&D）正在重塑ICT产业。

可以说，本届NAVIGATE领航者峰会，不仅是新华三的十周年庆与新品发布会，更是一次对国内AI基础设施赛道的“精神喊话”。

面对美国算力领跑，面对AI产业万亿全球投资却效率低下的尴尬，面对一个“40%的AI项目或将在2027年底因无价值而关停”的预测，新华三逆流而上，要做那个漫长且艰辛的“筑基者”。

在全体大会最后演讲中，于英涛强调：“我不贩卖AI焦虑，不兜售技术幻想。我们只做一件事——让客户的AI真正跑起来、用起来。不是PPT上的参数最强，而是客户机房里的Token性价比最高。”

这句朴实的话语背后，我们能读出其中的自信与底气。在新华三成立十周年的节点，这艘体量已超760亿的超级舰队，正以“算力×联接”筑基，以“AI×未来”命名新纪元，驶向一个全栈自主、智慧永续的未来。