成立九年，中科类脑把积累装进Token工厂
AI 摘要
中科类脑成立九年来深耕算力调度与电力智能化，提出“算电协同型Token工厂”概念，通过BitaHub彼塔云平台统一纳管异构芯片、模型与电力资源，以“1+3”架构（决策大脑+算力、Token、电力子系统）实现跨域调度。公司完成跨上海、芜湖、乌鲁木齐三地调度测试，控制响应200秒内、跨域迁移成功率100%、能耗预测精度98%，并在世界制造大会上推出算电词元一体化平台。在Token调用量两年增长超千倍、API价格累计降价超90%的背景下，公司以度电智能为优化目标，聚焦AI4S与能源场景，已获中移基金、中车资本等投资。
正文节选
成立九年，中科类脑把积累装进Token工厂 乔不迟 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 卡数、算力规模和PUE（电能利用效率）。 大模型进入规模化推理阶段后，这套标准开始转向产出端。 同样一批芯片、同样一度电，最终能生成多少满足质量、时延和稳定性要求的Token（词元）。 芯片通电，只代表生产开始。 计算、存储、网络、模型部署和任务调度，只要有一个环节卡住，昂贵的芯片仍可能低效空转。 中科类脑瞄准的，正是这段从资源到智能产出的转化过程，让同样的芯片、同样的电，产出更多、成本更低、质量更稳定的Token。 它将自己的体系称为“算电协同型Token工厂”，把异构芯片、模型、用户任务和电力放进同一套系统调度，用更少的资源产出更多有效Token。 对外，这套能力落在BitaHub彼塔云平台； 对内，由一个决策大脑统筹，电力、算力、Token三个子系统共同驱动。 算力之上，交付Token 中科类脑合伙人、副总经理常峰，给我们算了一笔价值账，来解释“Token工厂”。 一度工业用电的采购价通常只有几毛钱，转化成算力后，价值可能达到几十元； 进一步形成Token后，部分模型每百万Toke