从“算力”到“Token 生产力”，硅基流动助力央国企大模型规模化落地

在企业网 D1net 主办的 2026 秋季央国企 CIO 及数科公司高管峰会（第 19 届）上，硅基流动解决方案总监唐安波出席峰会并作主题分享：《从“算力”到“Token 生产力”：央国企大模型规模化落地的推理基础设施与 ROI 实践》。以下为分享内容精华。 当下，AI 应用正处于爆发式增长的早期阶段，Token 消耗量呈指数级增长。这背后，模型架构持续演进，版本更新节奏快速；同时，算力架构也在不断演进。模型与算力之间，是相互推动的迭代过程。对于企业来说，一方面要适配这些变化，另一方面又要面向自己的业务场景提供多元化模型服务，还要把成本控制在合理范围内。 硅基流动在做的事，就是打通从算力到 Token 之间的转化层：把算力统一纳管起来；通过自研推理引擎，让模型跑得更快、更好。我们既在公有云端建设 Token 工厂，也帮助央国企在内部打造自己的 Token 工厂。 简言之，通过系统化的推理工程，做好模型与算力的多重适配。基于此，硅基流动提出 Token 生产力核心公式： Token 生产力 = 产能 × 利用率 × 交付质量 。其中，产能由芯片硬件能力、模型优化水平共同决定；利用率依靠流量治理与算力智能调度实现；交付质量包含模型推理精度、工具调用等任务执行成功率，以及生产环境必备的 SLA 服务稳定性。 从统一纳管到模型运营，把算力利用率真正做起来 我们从业务和流量的视角，设计了四层解耦架构。把模型运营、模型运维、推理执行与算力调度连接起来，覆盖一个模型从部署、加速到服务调度等全生命周期的各个环节。分层解耦的架构设计，也是为了适应央国企已有的平台建设情况，避免重复建设；如果企业已有自研能力，可结合已有系统对接，不必推倒重来，即可以“能力组合”的方式直接补齐所需能力。 模型网关：不仅是入口，也是模型运营平台。 这一层直接面向模型服务的使用方，如各地分子公司及下属集团。所有大模型调用均经由该层完成计量、计费、鉴权等基础工作。更重要的是，它还提供丰富的调度与路由策略：如可根据不同业务场景对响应时间的要求，将请求路由至相应的模型服务，实现业务间互不影响，确保各方获得满意的 SLA；同时也支持按性能优先、成本优先等不同目标进行灵活调度。 模型服务平台：把部署与运维的最佳实践交付给企业。 这一层主要从运维角度管理模型上下架、模型仓库等能力。我们会把模型部署的最佳实践放进去，让企业能够一键拉起模型，而不是每次重新做适配。我们已经适配了近百款模型，新的主流模型持续适配，目标都是让业务团队能够开箱即用。 高性能推理框架：面向具体模型与硬件的优化迭代。 我们与不同算力厂商开展深入合作，围绕具体模型与算力，自研算子库、通信库，尽可能释放模型在对应硬件上的性能。例如，与华为云合作，在业内首次推出基于国产芯片的 DeepSeek R1/V3 Token 服务，并共同为 CloudMa