互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，運(yùn)營(yíng)商賣流量，大模型時(shí)代，運(yùn)營(yíng)商開始賣Token。但其所處的行業(yè)環(huán)境早已不可同日而語。

當(dāng)Token取代流量成為新的核心計(jì)量單位，每一次問答、每一段代碼生成，都在消耗Token。

模型公司、云廠商、創(chuàng)業(yè)企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在搶這塊市場(chǎng)，運(yùn)營(yíng)商入局的邏輯很直接，中國(guó)電信董事長(zhǎng)柯瑞文直言：“Token經(jīng)營(yíng)的本質(zhì)就是為用戶提供AI服務(wù)。”

但中國(guó)電信和市面上其他廠商都不同，不是有什么賣什么，而是通過“國(guó)云+國(guó)芯+國(guó)?！钡腁I基礎(chǔ)設(shè)施賣國(guó)產(chǎn)Token。

柯瑞文表示，最新發(fā)布的DeepseekV4等一系列大模型大幅降低推理Token消耗量，同時(shí)國(guó)產(chǎn)算力性能以及算力資源調(diào)度能力持續(xù)增強(qiáng)，進(jìn)一步減少了Token的生產(chǎn)成本?！案糜谩鼻摇坝玫闷稹?，使得社會(huì)各界對(duì)于人工智能的投入意愿大幅提升，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)加快實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)。

但這帶來了一個(gè)新的趨勢(shì)，算力越便宜，需求越爆發(fā)，傳統(tǒng)的“算力租賃”模式就越顯得笨重。對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來說，他們并不關(guān)心底層用的是昇騰還是海光的芯片，也不關(guān)心算力集群部署在貴州還是內(nèi)蒙古，他們只關(guān)心一件事：自身業(yè)務(wù)能不能以最低的成本、最穩(wěn)定的速度拿到高質(zhì)量的AI算力。

一位AI從業(yè)者表示，運(yùn)營(yíng)商的算力規(guī)模確實(shí)可觀，但利用率一直是痛點(diǎn)。很多智算中心的AI算力集群，實(shí)際跑起來效率并不高，碎片化問題、調(diào)度能力、國(guó)產(chǎn)芯片的適配成熟度，都是現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。

天翼云科技有限公司董事長(zhǎng)胡志強(qiáng)也指出了當(dāng)前用戶面臨的五大挑戰(zhàn)：算力利用率低、模型選擇難、Token消費(fèi)高、落地周期長(zhǎng)、安全隱患多。

有了標(biāo)準(zhǔn)化的Token，有了安全的國(guó)產(chǎn)化底座，接下來的挑戰(zhàn)就是，如何讓這些能力真正進(jìn)入千行百業(yè)的真實(shí)場(chǎng)景？

這就是所謂的“最后一公里”難題。由于部署環(huán)境比較復(fù)雜，還有一定技術(shù)門檻，同時(shí)存在安全風(fēng)險(xiǎn)，僅依靠響應(yīng)式、集中化的服務(wù)難以滿足廣大客戶旺盛的部署要求。

為此，中國(guó)電信布局了三大“Token服務(wù)入口”，試圖打通落地的瓶頸。

第一個(gè)入口是AI云電腦。它不僅僅是一個(gè)遠(yuǎn)程桌面，更是智能體落地的載體。影刀RPA副總經(jīng)理高正表示，智能體能否落地，關(guān)鍵是它能不能穩(wěn)定運(yùn)行、真正執(zhí)行任務(wù)、并進(jìn)入企業(yè)真實(shí)流程。目前，影刀已有700多臺(tái)云電腦在7×24小時(shí)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，支撐著企業(yè)的自動(dòng)化業(yè)務(wù)。

第二個(gè)入口*智云城市。這是一個(gè)屬地化的AI服務(wù)門戶，匯聚了本地的Token、Skills及應(yīng)用資源，并結(jié)合中國(guó)電信遍布全國(guó)的集成交付運(yùn)營(yíng)隊(duì)伍，提供“派駐式貼身服務(wù)”。這種“線上平臺(tái)+線下專家”的模式，極大地降低了AI在地方政府和本地企業(yè)中的落地門檻。

第三個(gè)入口是魔樂社區(qū)。作為最大的國(guó)產(chǎn)AI開源社區(qū)，魔樂社區(qū)在短短幾個(gè)月內(nèi)注冊(cè)用戶從20萬增至50萬，匯聚了2.1萬個(gè)模型、數(shù)據(jù)和工具。

胡志強(qiáng)表示，Token應(yīng)用的規(guī)?；涞兀陂_發(fā)者，關(guān)鍵在生態(tài)。通過升級(jí)魔樂社區(qū)，天翼云正在構(gòu)建一個(gè)中立、開放的開發(fā)者生態(tài)。（本文作者 | 張帥）