硅基流动：以Token生产力助力央国企大模型规模化落地
原标题：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
AI 摘要
硅基流动解决方案总监唐安波在2026秋季央国企CIO峰会上分享，提出「Token生产力=产能×利用率×交付质量」公式，并介绍四层解耦推理架构（模型网关、模型服务平台、高性能推理框架、算力调度）。公司已适配近百款模型，并与华为云、沐曦、摩尔线程等国产芯片合作优化推理性能。案例中某央国企将约50台机器从「租机器」改为Serverless模型服务，模型收敛至约十个，每百万Token成本从一百多元降至十元以下，并部署了GLM-5.2、DeepSeek-V4-Flash-0731等大模型。
正文节选
0 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