追求Token性价比的公司，都应该看看超聚变FusionOne AI

AI正在大规模进入生产力场景。

科技公司最先感受到了这一浪潮。谷歌工程师审核的新代码中，AI生成占比从18个月前的 25%升到75%；而在Anthropic，这一数字更是超过八成。

传统行业同样行动迅速。根据IDC的调研，中国工业企业应用大模型和Agent的比例，2024年只有9.6%，2025年已经升至47.5%，今年提高到半数以上几乎板上钉钉。

但问题随之而来：AI进入企业后，每天海量消耗的Token成为新的“经营黑盒”。

Gartner的一份调研显示，约85%的企业级AI缺少可观测性。这意味着，谁在什么时候调了哪个模型、消耗了多少Token，IT负责人自己也答不上来，Token账单却在不停上涨。

与此同时，Gartner调研了数百位企业基础设施负责人，只有28%的AI用例达到了ROI目标。麦肯锡则在调查了近2000家企业后发现，尽管88%的企业已经用上AI，但只有约6%能把AI对利润的贡献说清楚。

算不清用量、弄不清回报的企业AI，陷入不可见、不可控、不可经营的状态。算不清的账，终究是心头之患。

那应该如何打破这一局面？不同行业都在寻找解法。

在此情况下，大家的共识正在浮出水面：企业应当从“选择最强模型”转向“经营模型组合”，并采用云端和本地相结合的混合部署，以兼顾成本与安全。

作为AI与数据时代的水平全栈解决方案提供者，超聚变围绕这一共识提出，每个企业都需要一座匹配自身负载的Token Factory。每家企业的工厂形态可以各不相同，但核心能力应当一致——不是同样的形状，而是同样的能力。

超聚变认为，Token Factory，是把基础设施、模型、服务与运营熔铸成一套生产系统，而不是又一个 AI 产品的拼盘。建Token Factory 的目的，从来不是“多产Token”，而是在对的成本、对的结果上，产出对的Token。

它推出的FusionOne AI 企业级Token Factory解决方案，正为企业构建真正高效的Token Factory“施工图”。

01

六大能力，助力企业构筑AI基础设施

FusionOne AI由超聚变自主研发，深度融合AI软硬件，是一条打通算力基础设施、模型与算力服务、Token运营与场景落地的全链路智能生产线，该产品线历经两年迭代，围绕AI+生产力，其功能矩阵日趋完善。

9月21日，在超聚变国际探索者大会上，笔者看到，FusionOne AI在今年再次迎来重磅升级。它在底层软硬件的基础上，“长”出了Token层和Agent Infra（智能体基础设施）层。前者负责把Token的生产、计量、运营管起来，后者则包含工作流、智能记忆、安全沙箱等，致力于与生态伙伴协作，助力Agent协同高效工作。

2026超聚变国际探索者大会吸引了国内外众多行业人士参与

如今，FusionOne AI企业级Token Factory解决方案的技术栈自下而上划分为四层架构：最底层用XPU Engine统一解耦框架，把异构AI卡池化纳管，支持1%算力级池化调度，算力利用率翻倍。

其上的模型与算力服务层，用Smart推理引擎做软硬协同加速，SmartQoS负责超并发保障；同时，借助模型永新服务（ModelEver），新模型发布当天（Day 0）即可上线、持续更新。

再往上的度量与运营层是TokenOps，让Token消费全程可见、可归因、可治理，支持成本分摊。

最顶层的智能体使能层则由FusionXray Agent Infra智能体底座提供安全沙箱与跨会话智能记忆，搭配FusionXplay AI应用市场，对接第三方应用。

基于这四层架构，FusionOne AI面向算力、模型、Token、Agent和应用等AI核心要素，结合企业AI落地的真实场景和需求，打磨出了六大核心能力：建得起来、让模型跑得更快更稳、跟得上变化、管得住成本、用得进业务和生态促落地。

①建得起来

“建得起来”是FusionOne AI的能力根基，指的是全场景统管企业AI算力基座的搭建和运维。企业把这一基座建起来、跑起来，是把AI引入业务的起点。

②让模型跑得更快更稳

在此基础上，针对企业日常使用大模型的痛点，FusionOne AI形成“让模型跑得更快更稳”的能力。

生产系统不仅要比别人快，更要护得住关键业务——核心负载，永远排在第一位。

当前，vLLM、SGLang等开源大模型推理引擎已被广泛采用，但超聚变并没有停留在直接用开源版本上。FusionOne AI在开源引擎基础上，叠加了自研的Smart推理加速层，围绕 KV稀疏（SmartKVSparse）、多级 KV 缓存（SmartKVCache）、投机解码（SmartDecoding）三项核心技术做深度优化，并结合硬件工程做软硬协同调优。

在同一硬件平台上，相比开源社区基线，Smart加速带来30%以上的性能提升；在多轮对话、长上下文等典型场景下，吞吐提升可达50%～100%，同时让核心负载永不排在后面。

不过，超聚变与开源社区不是比拼，而是相互合作的关系。超聚变研发团队针对对应的工程场景做性能优化，同时结合开源社区的实践成果，双向促进，共同给客户打造更好的方案。

③跟得上变化

“跟得上变化”是FusionOne AI的第三个能力优势。它打造了ModelEver模型永新服务，可以让客户在新模型发布当天就能用上，已覆盖Qwen、DeepSeek、MiniMax和Kimi等国内主要模型系列。

2026超聚变国际探索者大会上，超聚变介绍了FusionOne AI解决方案价值与特性

如果说FusionOne AI前三个能力主要针对技术和产品，那么后三个能力则直指企业AI的经营成效。

④管得住成本

借助Token Ops，企业可以对超过100款主流模型全链路埋点，同时借助身份配额、超支预警、模型最优路由等手段，真正实现Token的可计量、可治理、可优化。

⑤用得进业务

同时，FusionOne AI全局可审计追溯，能够有效解决Agent越权失控、运行黑盒等问题。安全性能过硬，是“用得进业务”的前提。

⑥生态促落地

最后，FusionXplay应用市场让FusionOne AI具备了可扩展性，能够将第三方服务无缝接入平台，加速AI在企业各个场景的落地。

与此同时，超聚变面向行业客户打造了AI能力体验与共创平台——AI Lab， 它是构建Token Factory全域作战武器，也是可感知、可互动的线下展厅，主要展示001号客户Token Factory真实环境、场景化DEMO等，线上则可以进行FusionOne AI 在线体验、智能体实践体验、主流大模型体验、案例展示以及生态兼容性认证。

不仅拥有FusionOne AI软件能力，超聚变还做到了软件与硬件产品深度融合。

在刚刚结束的超聚变国际探索者大会上，从数据中心到桌面，多个覆盖全场景的可落地的AI基础设施新品发布。

超聚变AI算力底座，既涵盖了不同规模的x86/ARM服务器组合，可以服务于数据中心，又有桌面级终端——FusionXpark桌面AI超级计算机，以及办公室级终端TokenBox ™本地AI超级工作站，形成了从中心到边缘的全场景解决方案矩阵，企业可以按照规模和负载选型，按需扩展。

在9月21日的国际探索者大会上，超聚变发布了全新FusionServer“无极”架构和TokenBox ™ 本地AI超级工作站。

超聚变FusionServer“无极”架构，用模块化解耦设计统一了x86与ARM两大生态，部件共享率超过90%，让超聚变的研发从“逐品定制”变成“一套底座快速复制”：平台升级后内存带宽性能提升167%、AI推理性能与全闪存储IOPS双双翻倍；配合4500W液金+钻石散热、97%+钛金电源与PTFE高速互联等基础技术，让“缩短研发周期、快速响应、极致可靠、模块化灵活”四大价值真正落地。超聚变FusionServer“无极”架构，正是超聚变为Token时代打造的算力底座。

2026超聚变国际探索者大会上，超聚变推出了无极架构

基于该架构，新一代服务器FusionServer 2158H V9 & FusionServer 2258H V9，均搭载AMD新一代Venice SP7平台，整体性能与能效较上代V8平台跃升超80%，将成为超聚变Token Factory体系的重要算力支点，推动FusionOne AI的整体性能再上新台阶。

TokenBox ™则把Token Factory从数据中心搬进了办公室。

这台定位本地 AI 超级工作站的设备，把过去需要机房、机柜、液冷才能跑起来的大模型能力压缩到一台可放置在办公区的整机里：DC 级液冷设计把噪声压到35dB以下，免机房、即插即用；单机支持1.6万亿参数模型。

大会上，TokenBox™用两个实时场景演示了AI数字员工如何“真把活干完”：

在AI Coding场景中，8位数字员工按9个阶段完成需求拆解、设计、并行编码、真实部署与自动化测试，并在发现缺陷后自动修复、复测、验收，每一步交付的文件都在大屏右侧的成果面板中实时列出、可点开查看；

在AI一人公司场景中，一位总指挥同时派发六大业务工作流，50位数字员工并发协作，右侧成果面板逐份累积六条产线的交付物。其中，公众号工作流真实调用微信官方接口，完成素材上传、草稿创建与发布。整套平台基于本地部署的推理服务，支持流式输出、按角色配置模型与中英文切换。

工作成果：数字员工团队可完成对公众号文章自动撰写、审核、发布

与FusionServer相比，TokenBox ™瞄准的是开发者、小型企业和研发团队。配合V9无极架构撑起的数据中心级Token Factory，超聚变由此拼出一张从核心机房到工位桌面的全场景算力网络：大负载跑在超聚变FusionServer 2158H V9 & FusionServer 2258H V9上，团队级需求由TokenBox ™承接，Token的生产与消费在两端之间自由调度。

02

充分测试再交付，超聚变自己做001号客户

相比传统软件的交付实施，AI产品的需求交互变得不确定。

在许多情况下，客户不知道Spec是什么、到底要什么。他们要的是效果：提升编程效率、自动生产营销物料、产生业务价值，而不是某个软件功能。

正因为如此，超聚变提供的产品，必须自身先用过、做出价值和效果，才能把经过实践的东西讲给客户。如果没用过，就无法与客户对等沟通，更无法打动客户。

FusionOne AI就是如此。作为001号客户，超聚变在FusionOne AI走向市场之前，把技术和产品放在自己的真实生产环境中，反复测试和迭代。

目前，FusionOne AI已经在超聚变的10多个模型服务和研发场景下的49个AI智能体落地，日均产出消耗超300亿Token，并取得了显著成效。

这些数字，来自超聚变自己那座在真实生产中运转的Token Factory——验证过，才敢交付给客户。

以AI Coding为例，它是企业里第一个真正把Token变成高价值生产资料的领域，也是超聚变重点检验的场景之一。

技术上，FusionOne AI专门为AI Coding做了大量优化。

以长上下文为例，AI Coding的典型特征是128K级超长上下文，普通推理引擎在这种场景下经常遇到Prefill排队、KV Cache爆显存、GPU空转等问题。FusionOne AI为此研发了SmartKVSparse（智能稀疏 + KV量化），直击这一痛点，在AI Coding场景下生成性能翻倍，吞吐提升50%以上。

而在落地层面，超聚变的工程师们充分使用FusionOne AI，围绕AI Coding重构了需求、设计、编码、测试、评审、文档的整套研发流程。

两年时间，超聚变就实现了AI Coding的100%覆盖：智能体工具从2025年的56个增加到2026年的157个以上，覆盖需求到实施全链路，人均端到端代码产出率累计提升44%，连续两年增长。在一个Agentic编程试点中，1个小队花了3个月，借助多Agent并行产出50万行代码。

如今，仅AI Coding这条线，超聚变每天就要消耗62亿Token。

可以说，超聚变就是FusionOne AI最严苛的测试场。软硬件产品哪里卡顿、Token成本哪里失控、模型哪里跟不上，工程师自己第一个感受到，技术迭代的优先级也由此排定，进而影响着整个产品的迭代方向。

与此同时，FusionOne AI这条“场景—Agent—Token—算力”链路，是在超聚变的生产环境里跑通的。算力怎么池化、模型怎么路由、Token怎么计量、Agent怎么沙箱，每个环节磨出来的最佳实践，最终都沉淀进了FusionOne AI的“身体”里。

以最高标准自我检验的底气，是FusionOne AI赢得客户信任的起点。如今，在金融、制造、电信、教育、零售等领域，FusionOne AI的客群和应用场景正在稳步增长。

结语

拥抱AI已经成为所有企业的共识。在经历了前期的“全员烧Token”后，越来越多的企业冷静下来，开始认真审视究竟该如何在公司内部落地AI。

成本、效率和安全，是企业对于AI落地的基本期待。但对于大多数公司而言，由于技术实力有限，他们很难只靠自身能力，就搭建一套符合预期的AI基础设施。

超聚变FusionOne AI企业级Token Factory解决方案正是瞄准这一痛点而诞生。它抓住了“建得起、跑得快、跟得上、算得清、用得进去、落得了地”六大能力，将一整套软硬件打包，把AI基础设施变成每家企业都能按图施工的Token工厂。企业把AI接入生产力，第一次有了贯穿算力、模型和应用的全栈“施工图”。

对于那些期望以AI驱动生产力的企业来说，FusionOne AI是值得尝试的路径。你的 Token Factory，始于你的业务所在之处——不用从数据中心开始，从你当下真实负载起步即可。

数据来源：

[1]Gartner（2026年4月7日新闻稿）；McKinsey《The State of AI in 2025》