从算力到生产力，联想重构AI成本账

2026年的AI行业，正在从烧词元转向算词元。

上半程，大大小小的企业都在上智能体、买API，大家都默认这是通往未来的过路费，哪怕豪掷千金也不可惜。可当词元按量收费成了行业惯例，在继续烧钱的同时，很多人开始算账：这些词元烧出去，到底收获了什么？怎么可以更精细地烧钱？

这两个问题背后，AI需要换一把尺子。按用量付费，度量的是资源消耗，不是智能价值。只有弄清楚什么是有效词元，什么值得付钱，才能把AI成本账算得更清楚。

11月10日，张家口，联想万全混合词元工厂的首座母本工厂签约落地。在《一点财经》看来，联想发布的与其说是一座工厂，不如说是一套新的记账方式，它试图重新定义词元的价值，甚至重构AI的成本结构。

AI进入算细账时代

过去两年，AI行业经历了一场罕见的“词元狂欢”。AI从少数人的工具变成全社会的生产要素，AI系统的核心使用者从人转变为Agent，词元需求不再只是弹性支出，而是像水电一样嵌入生产流程的刚性消耗。

据工信部披露，2024年初我国日均词元调用量约1000亿，到2026年6月已经突破500万亿，两年半时间增长上千倍。

狂欢之后，一个尴尬的现实浮出水面。AI的长期价值是确定的，但在中短期的投入上，一些企业变得犹疑起来。“我们看到的很多场景，大家不是认为AI没用，而是认为它有点贵。”国内一家大模型基础设施厂商负责人的这句话，道出了当下AI落地的核心矛盾。

AI产业想要拥有长久生命力，就必须解决可持续发展问题，而可持续发展的前提，是让客户算得清账、算得赢账。

这笔帐，映射的远不只是企业个体的成本焦虑。

从产业侧看，它影响着中国AI产业能否持续进化。

词元经济正在形成一个从生产、优化、流通到应用的完整链条。生产环节将电力和数据通过推理转化为词元，优化环节通过软硬件协同提升每瓦电力产出词元的效率，流通与应用环节要求词元低延迟交付并在最终场景实现价值。

这个链条上每一个环节的效率损耗，最终都会体现在千行百业用AI的成本上。在规模蓬勃发展的同时，词元产业的价值缝隙，在于能否把这条链路的转化效率提上去，让AI可以更低成本、更高效地被输送到千行百业。

然而现实里，这是一笔糊涂账。中国信通院数据显示，2025年国内智算“用算占比”仅36.8%，每投入100元建设算力，约70元对应的资源处于空转状态。

从国家侧看，词元已经不只是个体需求，更是国家竞争力的度量单位。在芯片受限、算力紧缺的现实约束下，中国AI产业的核心命题不是买更多卡，而是将每一张卡的效率压榨到极限。

政策信号与产业实践正在形成共振。比如北京发布的“词元经济十条”，为词元工厂制定分级评价标准，覆盖词元吞吐速度、首字延迟、缓存命中率、电能利用效率等指标，几乎都指向效率。

“我国正处在从如何建好算力到用好算力，做好词元转型的关键阶段。”如国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广在发布会上所说，AI不仅要算账，还要算精明账，算清每一颗词元的生产、流通、应用成本。

这正是联想做词元工厂的切口。对正在算账的中国AI产业而言，提升词元生产效率，已经是必选项。

重构AI成本账

联想的第一步，是更换标尺，重新为AI计价。

传统词元生意按量计价，百万词元数元，量大从优。这种报价方式存在一个致命缺陷，奖励产量，而非价值。低价背后往往混入小模型与低质输出，客户省下了预算，得到的却是大量无效词元，最终账面月月结清，业务收获寥寥。

联想把“质量”写入账本。发布会上，联想集团高级副总裁、中国方案服务业务群总经理戴炜戴炜将万全混合词元工厂的特色概括成五个，多、快、好、省、绿色。其中，对于“好”，联想提出一个新指标“词元良品率”，用来作为衡量词元质量的标尺。

这意味着，AI第一次具备了被精确管理的可能，有了一套新账本。

支撑这套账本的底座，是混合式部署。

企业AI有两个基本诉求，敏感数据不出域，通用算力弹性扩。联想是私有算力与公共算力灵活组合，开源模型与闭源模型互补，端边云协同：敏感业务置于可信任执行环境，内容只可用、不可见；弹性需求则动态接入各大云平台，在不同时间点匹配性价比最优的模型。

戴炜的解释是：“我们把不同场景结合私有化部署的词元和公有词元做成混合模式，保证整个词元供给全链路运营管控到每一个词元使用的最小最细颗粒度。”

在这个底座之上，还有三级优化，消灭三种错配。

第一级优化是超节点技术和异构智算平台技术，统一纳管海外卡与国产卡，动态调度、削峰填谷，算力效率提升30%以上，消灭算力与任务的错配。

第二级优化是全栈AIDC运营二级优化技术，以全栈液冷、绿电直联、模块化预制，同时压低电费与建设周期，PUE控制在1.1以内，消灭能耗与产出的错配。

第三级优化是面向推理场景的词元中枢三级优化技术，硬件、智算中心、xCloud智能云联动，复杂任务交予大模型，简单交互路由至小模型，消灭模型与场景的错配。

这套技术让联想的词元交付有了一把新的标尺：不再是统计原始Token，而是以“有效词元”核算，剔除无效、低质量输出，综合考察单位有效词元成本、吞吐、任务完成精准度、绿色可持续和全链路安全。

这实质上是在重构AI的成本账，让企业AI第一次可以算到智能产出这一层。

如今，通过三层交付路径，这套词元能力正在进入千行百业。面向大型政企，投建运一体化，私有化部署词元工厂；面向已有算力存量的客户，输出xCloud和词元中枢，做存量改造；面向轻量弹性需求，直接提供词元订阅，按量取用。

部分已经得到验证。工业负载任务密度高、调用频次稳定、对单位成本极度敏感。燧弘华创的庆阳项目，近千P异构算力池，整体利用率提升40%以上，综合使用成本节省30%，单一模型日均处理超200万次调用、20亿Token。

当一套账本被复制到千行百业

词元经济的产业链分为生产、优化、流通与应用三大环节。生产环节决定产能上限，优化环节决定每瓦电力产出词元的效率，而流通与应用环节才决定词元能不能低延迟地送到需要的地方、在真实场景里兑现价值。

一座词元工厂如果只解决产出问题，不解决流通与应用问题，那它仍然只是一座机房，不是基础设施。

此次的张家口万全混合词元工厂，在内部被称为“母本工厂”。联想给它定下了一系列宏伟的目标：年产词元量超过2000万亿个，每秒词元输出量提升5倍，词元良品率超过99.9%，百万词元成本降低70%，PUE在1.1以内。

在全国词元工厂建设如火如荼的时候，张家口工厂的意义在于：一，它要探索的是一套词元工厂可以被批量复用的方法论；二，它是联想全栈能力验证的最佳试验场，跑通的是从词元生产、流通到应用的完整闭环。

自2017年确定智慧中国愿景，九年时间，从智能设备到智能基础设施，到方案服务，再到混合词元工厂，形成了“三层混合动力”：

第一层问天AI基础设施，问天异构智算平台统一纳管不同异构算力，算力效率提升30%以上；

第二层万全混合词元工厂，模型混合、算力混合、私有与公有混合，把原生算力转化成面向不同场景的词元供给；

第三层擎天和百应智能体，把词元封装成客户可直接调用的智能体服务。

这套结构，可以理解为联想提供了一套“动力总成”，底盘是算力，发动机是词元，传动系统是智能体应用。通过这样的全栈托底，词元这笔账可以从头到尾算得更清、更细。

过去企业做AI，是一条漫长的重资产路径，找芯片、拼卡、组建运维团队、搭开发环境、私有化部署。而在联想这套“动力总成”内，这些碎片化难题被一次性托底，企业不仅可以更经济高效，还可以不断探索AI的上限。

湖南AI短剧项目就是如此。

内容行业项目按档期走，有波峰、波谷，自建算力按年规划、按机房落地，跟不上内容生产节奏。通过与联想合作，计划降低制作成本50%以上、缩短生产周期60%以上，月产成片超过1200小时，并建立超过1万名内容制作OPC聚合平台。

但其实最开始，双方合作的只是AI应用层面，联想要做的是内容生成的智能体。但项目开始后发现，词元成本成了掣肘，短剧一分钟的词元成本就在10万元以上。后来，双方开始进行词元工厂的合作，从生产环节开始重算AI账。

成本压力小，应用往更深更广的场景走；场景越深，词元消耗越大，成本越是成掣肘；词元工厂把成本压下来，需求再次释放，企业AI推向更深一层。联想做的不是一次性交付，而是把“算力—词元—应用”整条链路的成本曲线压下来，让客户的AI进化可以持续跑下去。

当词元工厂可以批量复制、模型工厂和智能体工厂可以层层孵化，AI就是一层一层能力地复用，也是各种能力的灵活叠加。在《一点财经》看来，这是千行百业用得起、用得上的前提，也是中国智能经济从点状突破走向面状渗透的底层逻辑。

这套能力，还有两个更大的背景在为它加杠杆。一是国产算力正从单卡性能比拼转向系统级最优，单卡存在代际差距，效率只能在系统层面找补，而这恰是三级优化与全栈托底的主场；二是词元正成为新的出口品。

“我们将共同拉开一个词元经济的黄金增长期”， 如戴炜在发布会上所说。

结语

AI下半场，算的不只是规模账，更是精明账。谁先把这本账算明白，谁就握住了智能时代的定价权。

从卖算力到卖有效词元，联想重写的不只是自己的AI叙事，也是中国AI从规模扩张走向质量效益的一个缩影。这条路跑通了，改变的不只是一家公司的估值逻辑，还有中国智能经济的底层效率。