北京
算力需求指数级攀升，AIDC用电量在全社会用电结构中的占比快速提高——如何在有限的能源和成本约束下，产出更多高质量Token，已成为Token经济时代AI基础设施面临的核心课题。 行业对AIDC的关注焦点，正从“谁拥有更多算力”转向“谁能以更低成本、更高效率生产更多Token”。在商汤大装置智算中心总经理林海看来，AIDC需要被重新理解为连接电力与Token的价值平台，算力与电力的协同优化能力，将决定未来商业竞争力的关键变量。 **01 只看PUE，为什么走不通了？** 长期以来，PUE被行业视为衡量数据中心能效的“黄金标准”。从气流组织优化到制冷架构革新，从自然冷却到液冷规模化部署，每一轮节能努力的目标都是把PUE压得更低。 但AIDC的服务模式已从“卖卡时”转向“卖Token”。生意的计量单位变了，评价效率的标尺自然需要迭代。PUE只关注“用了多少电”，却回答不了“这些电产出了多少有效价值”。 问题的根源在于，现有产业分工下，电力投入与Token产出的“数据链路”长期断裂。四层分工各自为政，每层只优化自身环节指标，全局最优无从谈起。 更深层的矛盾来自旧标尺的局限性：PUE下降并不必然意味着总能耗或Token成本同步下降。林海举例说，调高送风温度可能降低制冷能耗，让PUE账面更好看，但GPU与服务器风扇功耗会上升，最终总用电未必下降，Token产出成本甚至可能升高。 **02 从PUE到TPW，重构AIDC效能标尺** 基于此，商汤大装置提出全新效率指标：TPW（Tokens Per Watt），以单位电力成本产生的有效Token作为核心指标，统一衡量算力效率、能源效率与业务价值。 简单来说，PUE衡量电力使用效率，TPW则进一步回答每一度电最终产生了多少有效Token，并将分时电价等因素纳入经济性评价，推动行业关注重点从“用了多少电”转向“这些电形成了多少有效产出”。 TPW并非对PUE的简单否定，而是在PUE基础上打通从电力投入到Token产出的全链路效率评价。电价、储能、PUE、GPU利用率与模型效率，由此指向Token产出这同一个价值指标。 对行业而言，TPW的价值更在于建立了一套统一的价值语言——电网、IDC、算力平台、模型厂商，可以在同一个标尺下进行优化，算电协同由此变成可度量、可复制、可商业化的系统能力。 **03 如何让每一度电产出更多Token？** 有了新标尺，接下来的问题是：如何让AIDC在既定电力条件下产出更多Token？ 商汤大装置的答案并非简单增加算力或扩容电力，而是通过算电协同Agent，对算力任务、能源供给和基础设施进行统一编排调度，充分释放分时电价、需量控制和需求响应中的时间价值。这条路径分为三个层面： **数据贯通：八级穿透，让每度电可追溯** 传统IDC中，电力系统关注楼栋、机柜、服务器等物理设备，算力平台关注Job、Pod、Node等云原生任务，两套体系长期独立运行，难以回答两个关键问题：是谁在用电？这些负荷是否可以调度？ 商汤大装置构建了八级数据穿透体系，贯通任务、算力资源与物理用电之间的映射关系，将GPU利用率、任务功耗、机柜负荷、楼栋用电等数据统一到同一时间轴和观测体系中，实现每一度电与每一个算力任务的精准对应。 商汤大装置智算中心运维总监张煦介绍，在临港AIDC的监控大屏上，这一映射已落地为实际运行能力：任务实时功耗、节点GPU利用率、机柜及楼层负荷、楼栋IT功率与进线侧用电数据，都被纳入同一条观测链路，每一度电的去向和产出都可追溯。 **任务调度：把可延迟的任务挪到低电价时段** 商汤大装置并非简单迁移任务或增加硬件，而是根据不同任务的时效要求，对算力资源进行智能调度。 在线推理等实时业务必须即时响应，而训练、评测、批处理等任务则可能具有分钟、小时乃至跨日的调节空间。系统根据业务优先级和延迟容忍度，自动将部分可调度任务安排到低电价、低负荷或资源更充裕的时段运行，在保障服务质量的前提下提升整体资源利用率。 这种优化并不会减少总用电量，而是通过优化时序把空闲资源和电能更充分地利用起来，让同样的容量、同样的电量，产出更多有效的Token。 从PUE到TPW，不仅是度量方式的转变，更是AIDC从“电力消耗者”向“价值转化器”的角色跃迁。在Token经济时代，谁能把每一度电的Token产出做到极致，谁就能在下一轮AI基础设施竞争中占据先机。
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