" 算力租赁尽头，Token 工厂兴起 "

国家数据局公布了一组数字：中国日均 AI 词元（Token）调用量，从 2024 年初的约 1000 亿，飙升至 2026 年 3 月的超过 140 万亿。

企业关心的不再是 " 谁的模型 benchmark 更高 "，而是更加具体的事：怎么以最低的成本、最稳的方式，把 AI 能力接进业务流程？当黄仁勋说 " 推理的拐点已经到来 " 时，竞争的单位便从 GPU 数量切换到每 Token 综合成本。

但在拐点的另一面，国内大量智算中心的机柜平均利用率徘徊在 20%~30%，部分企业级中心甚至低于 10%。一边是算力租赁价格因芯片紧缺居高不下，另一边是昂贵的 GPU 在机房里空转。" 拥有算力≠拥有生产力 " 成了悬在整个行业头顶的警报。

就在这个裂缝里，广西南宁，润建股份旗下的五象云谷智算中心，已经把一种新模式跑成了商业闭环：每小时产出约 2000 亿 Token，客户不需要租机架、不需要管集群，接入 API，按需调用，按 Token 付费——像用水电一样即开即用。

这也意味着，AI 基础设施的竞争，正在从 " 谁堆的卡多 "，卷向 " 谁能把算力最稳、最省、最持续地变成生产力 "。

一、不缺算力，缺的是组织方式

过去两年，算力租赁一直是资本圈最火热的赛道。根据行业相关统计，2026 年第一季度，国内算力租赁市场规模已经达到数百亿级别，行业毛利率也长期维持在高位。

过往算力行业的主流模式为，用户采购固定的硬件单元。要么是单台服务器、单张显卡，要么是固定租期的算力资源。这就导致了一个普遍问题：业务高峰期算力严重不够用，业务低谷期又有大量算力长期闲置、白白浪费。更关键的是，模型部署、性能调优、能耗管控以及日常运维这些最耗费成本和精力的工作，并不会随着算力租赁合同一并转移，所有压力最终还是落在企业自己身上。

对于中小企业而言，自建算力、囤购显卡，本质上是把本该投入产品研发、业务拓展的资金，死死锁在了固定资产上，资金周转和业务发展大大受限。而对于大型企业来说，长期绑定单一云厂商，看似省心，实则需要承担长期存在的隐性溢价成本，综合成本并不划算。

Token 工厂的出现，彻底改变了交易的核心标的。客户不再需要采购 GPU、租用机柜，而是直接购买 AI 模型处理信息后产出的最终 Token 结果。

就像企业不用自己搭建发电厂、不用维护输电网络，只需要根据自己实际使用的电量付费即可，Token 工厂的核心逻辑也是如此，让算力资源像水电一样，实现按需取用、按量计费、据实结算。

普通水电稳定供应的背后，是国家电网成熟完善的调度体系；而 Token 工厂想要实现 " 算力像水电一样即用即付 "，则需要把稳定的电力供给、通畅可靠的网络、高等级数据中心、智能调度平台以及 7 × 24 小时全天候运维服务，整合打磨成一条永不间断的完整生产线。

这并不是一件简单的事，整条链路里，任何一个环节出问题，算力服务就会直接中断。

一条 Token 生产线是否合格、能否满足企业需求，其最终的验收标准其实就三个核心：安全、快速、好用。

在五象云谷 Token（词元）工厂，整套体系正是围绕这三大核心标准搭建而成：

安全，是所有算力产能的基础前提。五象云谷智算中心按照行业最高标准建设，达标 Uptime Tier III、CQC A 级认证，通过电力、暖通、网络三重容错设计，基础设施整体可靠性高达 99.999%。安全是构成 Token 工厂最核心的产品竞争力。

快速，是差异化体验的关键。通过对全链路的深度优化，涵盖算力调度、网络延迟、模型推理全环节，平台集群算力利用率能够达到 57% 左右（行业平均水平普遍低于 30%），同时首 Token 响应速度也提升了 30% 以上。尤其是在智能体、实时代码生成这类场景中，响应速度的快慢，直接决定了产品能否正常落地使用。

好用，是降低企业 AI 使用门槛的核心关键。平台整合了十余款主流的开源、闭源大模型，配备统一的 API 接口、可视化监控仪表盘，同时以 Token 为单位生成清晰透明的账单，企业仅需三步即可完成快速接入，五象云谷通过 " 安全、快速、低门槛 "，让 Token 从单纯的技术项目，真正落地为企业的日常生产工具。其依托的是更底层、跨多领域的综合组织能力，这也是我们接下来要重点拆解的核心问题。

二、为什么是通信管维

五象云谷的母公司是深交所上市公司润建股份（002929.SZ），一家业务横跨通信网 × 能源网 × 算力网的基础设施企业，扎根数字化运维二十余年。

很多人第一反应是：一个做通信管维的公司，凭什么来做 AI 时代的 Token 工厂？

我们首先要问，好的 Token 工厂优秀在哪里？

电费，在大模型推理阶段占总运营成本的比例达 50%~60%，算电协同也就这样成了 Token 工厂的生死线。

润建股份积累了 23 年的通信管维经验炼出了一套 " 资源台账 + 远程监控 + 属地响应 " 的运营骨架，能够跨地域、多站点、7 × 24 远程＋现场运维调度（覆盖全国 29 省、服务头部运营商、数千个服务网点），完美解决分布式光伏、储能、GPU 集群的多站点持续运维与故障快速恢复，实现 " 算力集群在哪，维修中心就落在哪。"

" 物理层—网络层—应用层 " 的分层监控思维，天然适配能源侧 " 发—输—配—用 " 的分层感知，以及算力侧 GPU、网络、制冷的分层调优。

严格的资源台账管理（纤芯、管孔、设备、路由，每一寸资产可追溯），则是光伏组件级、储能单元级、GPU 服务器级的 " 资产—能耗—产出 " 映射，让 " 每 Token 成本 " 真正可核算。

与电力部门、运营商、市政的长期协同经验（管线迁改、外力施工防护、有限空间作业合规）→ 正好对应 " 能源网 × 通信网 " 交界处的复杂协调——而这恰恰是纯 IDC 厂商和纯新能源企业都没有的日常肌肉记忆。

这种横跨电与算的活儿，单做机房、新能源或软件的企业，往往都只占其中一段。润建股份正好站在几段的交叉点上。

三、怎么把 " 电 · 算 · 网 " 拧成一股绳

Token 工厂的使命是把每一度电，尽可能多地变成算力。

一度电进到 Token 工厂，需要靠架构尽可能多地变成有效算力，而不是在输配和散热的链路里白白耗掉，这就是电算一体化。

市面上存量数据中心的平均 PUE 大多在 1.3~1.5 之间，即便是新建的大型算力集群，也普遍在 1.2 以上。PUE 每低 0.1，意味着每一度电的投入里，有更高比例沉淀成了 Token 产出。

五象云谷在最底层做了系统性的改造：配了 220KV 专用变电站，用 SST800V 高压直流供电，从源头把传统机房反复交直流转换的损耗省了回来；散热用微通道间接式液冷，配合 AI 调频实时调节冷量，最终把 PUE 压到了 1.1x 区间。

要把 " 能耗管控 " 和 " 算力产出 " 这两件过去长期脱节的事拧成一股绳，还要依靠其自研的两套中枢系统。

一套是 RunDo 能源中枢。负责盯住五象云谷里所有跟能源沾边的事情——市电、储能、变配电、液冷这些全链路设备的运行状态，做到实时感知、精细化管理。

另一套是润道星算平台。专门管 GPU 集群，把原本一张张各自为战的卡做池化整合，打破单卡、单机柜的边界，变成一个可以统一调配的弹性资源池。哪些负载可以先排队、哪些推理请求必须立刻响应、每张卡当下的产出效率到底怎么样——这些都在同一套体系里被看清楚、也调得动。

" 电 " 被数字化地管起来，" 算 " 被池化地调起来，过去各跑各的两套系统，第一次被收进了同一套体系，" 电算一体化 " 的地基也正式落成。

而真正让这套体系和行业普通方案拉开差距的，是把分散的能源调度、算力调度、模型调度、Token 计量、碳管理等所有模块，全部整合收敛到同一套运营体系中。大家可以直接把它理解为 Token 工厂的专属操作系统。虚拟电厂的能力是，参与电力市场交易拿更优的度电价格，同时把算力负荷当作 " 可柔性调节的用电资源 " 参与错峰——储能相当于电力的缓冲水池，把高峰需求 " 平移 " 到低谷。

同时，润建自研的曲尺 AI 平台上的运维智能体能让设备健康度、能耗曲线、负载预测联动起来，从 " 出了故障再修 " 变成 " 系统自己建议你提前做什么 "。

至此，产能终于可以被拆到 " 每单位产出 " 来核算，这也是 Token" 像水电一样 " 定价得以成立的账本前提。

到这一层，润建股份卖的不再是一组服务器或一个机房，而是一个可量化、可调度、可计费的生产系统。客户说 " 我要多少智能 "，系统自己管电、管卡、管调度。

四、从 " 建设能力 " 到 " 经营能力 " 的闭环

在 AI 推理拐点到来之后，整个行业的逻辑会彻底切换：过去企业都是 " 买算力 "，靠重资本投入、堆固定资产、自己搭建、自己运维；未来会大规模转向 " 买 Token"，以运营支出的模式按量付费，把所有复杂的技术和运维难题全部交给专业方解决。

但这场行业转型能不能顺利落地，核心只取决于一点：Token 工厂能不能真正做到像水电一样，持续不断、稳定供给、成本可控。

要知道，不间断、稳定、低成本的算力服务，从来不是靠堆叠 GPU 硬件就能实现的，而是电力、算力、网络、运维四大体系长期深度协同的结果。谁能把这套协同体系，打磨成一套可落地、可复制的成熟运营系统，谁就能跳出算力租赁内卷严重的价格红海，开创出全新的行业供给模式。

润建股份深耕通信管维业务 23 年，一步步沉淀出能源端的工程建设、运营管理能力，以及算力端的智能调度核心能力。它算不上 AI 行业里最擅长包装、讲故事的企业，但恰好精准补齐了行业交叉地带最核心的系统性短板。

随着国家 " 六张网 " 顶层设计落地，算力网、新型电网、新一代通信网等被列为新一轮基础设施的统筹重点，润建股份多年深耕的通信、能源、算力三张网，恰好踩在其中的交汇处，沉淀多年的传统核心能力，也迎来了全新的价值落地场景。它不是跨界跟风蹭 AI 风口，而是 AI 行业发展到下半场，恰恰急需一套能够统筹电力、算力、网络、运维的完整生产系统，而润建股份是国内少数真正跑通这套完整能力的企业。

五象云谷目前每小时 2000 亿 Token 的产能，仅仅是首个落地样板。这个数字的意义，不在于体量有多夸张，而是验证了一个核心趋势：当 AI 能力被拆解为一个个 Token 单元，并实现标准化定价、清晰结算、智能调度，这项技术就彻底走出了实验室，成为真正意义上的社会基础设施。

等到这一模式全面普及，企业采购的就是可以直接落地使用的数字化生产力。谁能率先、稳定地跑通 " 电力转化算力、算力生成 Token" 的完整链路，谁就真正拿到了下一个 AI 时代的核心入场券。