AI 正在大规模进入生产力场景。
科技公司最先感受到了这一浪潮。谷歌工程师审核的新代码中，AI 生成占比从 18 个月前的 25% 升到 75%；而在 Anthropic，这一数字更是超过八成。
传统行业同样行动迅速。根据 IDC 的调研，中国工业企业应用大模型和 Agent 的比例，2024 年只有 9.6%，2025 年已经升至 47.5%，今年提高到半数以上几乎板上钉钉。
但问题随之而来：AI 进入企业后，每天海量消耗的 Token 成为新的 " 经营黑盒 "。
Gartner 的一份调研显示，约 85% 的企业级 AI 缺少可观测性。这意味着，谁在什么时候调了哪个模型、消耗了多少 Token，IT 负责人自己也答不上来，Token 账单却在不停上涨。
与此同时，Gartner 调研了数百位企业基础设施负责人，只有 28% 的 AI 用例达到了 ROI 目标。麦肯锡则在调查了近 2000 家企业后发现，尽管 88% 的企业已经用上 AI，但只有约 6% 能把 AI 对利润的贡献说清楚。
算不清用量、弄不清回报的企业 AI，陷入不可见、不可控、不可经营的状态。算不清的账，终究是心头之患。
那应该如何打破这一局面？不同行业都在寻找解法。
在此情况下，大家的共识正在浮出水面：企业应当从 " 选择最强模型 " 转向 " 经营模型组合 "，并采用云端和本地相结合的混合部署，以兼顾成本与安全。
作为 AI 与数据时代的水平全栈解决方案提供者，超聚变围绕这一共识提出，每个企业都需要一座匹配自身负载的 Token Factory。每家企业的工厂形态可以各不相同，但核心能力应当一致——不是同样的形状，而是同样的能力。
超聚变认为，Token Factory，是把基础设施、模型、服务与运营熔铸成一套生产系统，而不是又一个 AI 产品的拼盘。建 Token Factory 的目的，从来不是 " 多产 Token"，而是在对的成本、对的结果上，产出对的 Token。
它推出的 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案，正为企业构建真正高效的 Token Factory" 施工图 "。
01
六大能力，助力企业构筑 AI 基础设施
FusionOne AI 由超聚变自主研发，深度融合 AI 软硬件，是一条打通算力基础设施、模型与算力服务、Token 运营与场景落地的全链路智能生产线，该产品线历经两年迭代，围绕 AI+ 生产力，其功能矩阵日趋完善。
9 月 21 日，在超聚变国际探索者大会上，笔者看到，FusionOne AI 在今年再次迎来重磅升级。它在底层软硬件的基础上，" 长 " 出了 Token 层和 Agent Infra（智能体基础设施）层。前者负责把 Token 的生产、计量、运营管起来，后者则包含工作流、智能记忆、安全沙箱等，致力于与生态伙伴协作，助力 Agent 协同高效工作。
2026 超聚变国际探索者大会吸引了国内外众多行业人士参与
如今，FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案的技术栈自下而上划分为四层架构：最底层用 XPU Engine 统一解耦框架，把异构 AI 卡池化纳管，支持 1% 算力级池化调度，算力利用率翻倍。
其上的模型与算力服务层，用 Smart 推理引擎做软硬协同加速，SmartQoS 负责超并发保障；同时，借助模型永新服务（ModelEver），新模型发布当天（Day 0）即可上线、持续更新。
再往上的度量与运营层是 TokenOps，让 Token 消费全程可见、可归因、可治理，支持成本分摊。
最顶层的智能体使能层则由 FusionXray Agent Infra 智能体底座提供安全沙箱与跨会话智能记忆，搭配 FusionXplay AI 应用市场，对接第三方应用。
基于这四层架构，FusionOne AI 面向算力、模型、Token、Agent 和应用等 AI 核心要素，结合企业 AI 落地的真实场景和需求，打磨出了六大核心能力：建得起来、让模型跑得更快更稳、跟得上变化、管得住成本、用得进业务和生态促落地。
①建得起来
" 建得起来 " 是 FusionOne AI 的能力根基，指的是全场景统管企业 AI 算力基座的搭建和运维。企业把这一基座建起来、跑起来，是把 AI 引入业务的起点。
②让模型跑得更快更稳
在此基础上，针对企业日常使用大模型的痛点，FusionOne AI 形成 " 让模型跑得更快更稳 " 的能力。
生产系统不仅要比别人快，更要护得住关键业务——核心负载，永远排在第一位。
当前，vLLM、SGLang 等开源大模型推理引擎已被广泛采用，但超聚变并没有停留在直接用开源版本上。FusionOne AI 在开源引擎基础上，叠加了自研的 Smart 推理加速层，围绕 KV 稀疏（SmartKVSparse）、多级 KV 缓存（SmartKVCache）、投机解码（SmartDecoding）三项核心技术做深度优化，并结合硬件工程做软硬协同调优。
在同一硬件平台上，相比开源社区基线，Smart 加速带来 30% 以上的性能提升；在多轮对话、长上下文等典型场景下，吞吐提升可达 50%～100%，同时让核心负载永不排在后面。
不过，超聚变与开源社区不是比拼，而是相互合作的关系。超聚变研发团队针对对应的工程场景做性能优化，同时结合开源社区的实践成果，双向促进，共同给客户打造更好的方案。
③跟得上变化
" 跟得上变化 " 是 FusionOne AI 的第三个能力优势。它打造了 ModelEver 模型永新服务，可以让客户在新模型发布当天就能用上，已覆盖 Qwen、DeepSeek、MiniMax 和 Kimi 等国内主要模型系列。
2026 超聚变国际探索者大会上，超聚变介绍了 FusionOne AI 解决方案价值与特性
如果说 FusionOne AI 前三个能力主要针对技术和产品，那么后三个能力则直指企业 AI 的经营成效。
④管得住成本
借助 Token Ops，企业可以对超过 100 款主流模型全链路埋点，同时借助身份配额、超支预警、模型最优路由等手段，真正实现 Token 的可计量、可治理、可优化。
⑤用得进业务
同时，FusionOne AI 全局可审计追溯，能够有效解决 Agent 越权失控、运行黑盒等问题。安全性能过硬，是 " 用得进业务 " 的前提。
⑥生态促落地
最后，FusionXplay 应用市场让 FusionOne AI 具备了可扩展性，能够将第三方服务无缝接入平台，加速 AI 在企业各个场景的落地。
与此同时，超聚变面向行业客户打造了 AI 能力体验与共创平台—— AI Lab， 它是构建 Token Factory 全域作战武器，也是可感知、可互动的线下展厅，主要展示 001 号客户 Token Factory 真实环境、场景化 DEMO 等，线上则可以进行 FusionOne AI 在线体验、智能体实践体验、主流大模型体验、案例展示以及生态兼容性认证。
不仅拥有 FusionOne AI 软件能力，超聚变还做到了软件与硬件产品深度融合。
在刚刚结束的超聚变国际探索者大会上，从数据中心到桌面，多个覆盖全场景的可落地的 AI 基础设施新品发布。
超聚变 AI 算力底座，既涵盖了不同规模的 x86/ARM 服务器组合，可以服务于数据中心，又有桌面级终端—— FusionXpark 桌面 AI 超级计算机，以及办公室级终端 TokenBox ™本地 AI 超级工作站，形成了从中心到边缘的全场景解决方案矩阵，企业可以按照规模和负载选型，按需扩展。
在 9 月 21 日的国际探索者大会上，超聚变发布了全新 FusionServer" 无极 " 架构和 TokenBox ™ 本地 AI 超级工作站。
超聚变 FusionServer" 无极 " 架构，用模块化解耦设计统一了 x86 与 ARM 两大生态，部件共享率超过 90%，让超聚变的研发从 " 逐品定制 " 变成 " 一套底座快速复制 "：平台升级后内存带宽性能提升 167%、AI 推理性能与全闪存储 IOPS 双双翻倍；配合 4500W 液金 + 钻石散热、97%+ 钛金电源与 PTFE 高速互联等基础技术，让 " 缩短研发周期、快速响应、极致可靠、模块化灵活 " 四大价值真正落地。超聚变 FusionServer" 无极 " 架构，正是超聚变为 Token 时代打造的算力底座。
2026 超聚变国际探索者大会上，超聚变推出了无极架构
基于该架构，新一代服务器 FusionServer 2158H V9 & FusionServer 2258H V9，均搭载 AMD 新一代 Venice SP7 平台，整体性能与能效较上代 V8 平台跃升超 80%，将成为超聚变 Token Factory 体系的重要算力支点，推动 FusionOne AI 的整体性能再上新台阶。
TokenBox ™则把 Token Factory 从数据中心搬进了办公室。
这台定位本地 AI 超级工作站的设备，把过去需要机房、机柜、液冷才能跑起来的大模型能力压缩到一台可放置在办公区的整机里：DC 级液冷设计把噪声压到 35dB 以下，免机房、即插即用；单机支持 1.6 万亿参数模型。
大会上，TokenBox ™用两个实时场景演示了 AI 数字员工如何 " 真把活干完 "：
在 AI Coding 场景中，8 位数字员工按 9 个阶段完成需求拆解、设计、并行编码、真实部署与自动化测试，并在发现缺陷后自动修复、复测、验收，每一步交付的文件都在大屏右侧的成果面板中实时列出、可点开查看；
在 AI 一人公司场景中，一位总指挥同时派发六大业务工作流，50 位数字员工并发协作，右侧成果面板逐份累积六条产线的交付物。其中，公众号工作流真实调用微信官方接口，完成素材上传、草稿创建与发布。整套平台基于本地部署的推理服务，支持流式输出、按角色配置模型与中英文切换。
工作成果：数字员工团队可完成对公众号文章自动撰写、审核、发布
与 FusionServer 相比，TokenBox ™瞄准的是开发者、小型企业和研发团队。配合 V9 无极架构撑起的数据中心级 Token Factory，超聚变由此拼出一张从核心机房到工位桌面的全场景算力网络：大负载跑在超聚变 FusionServer 2158H V9 & FusionServer 2258H V9 上，团队级需求由 TokenBox ™承接，Token 的生产与消费在两端之间自由调度。
充分测试再交付，超聚变自己做 001 号客户
相比传统软件的交付实施，AI 产品的需求交互变得不确定。
在许多情况下，客户不知道 Spec 是什么、到底要什么。他们要的是效果：提升编程效率、自动生产营销物料、产生业务价值，而不是某个软件功能。
正因为如此，超聚变提供的产品，必须自身先用过、做出价值和效果，才能把经过实践的东西讲给客户。如果没用过，就无法与客户对等沟通，更无法打动客户。
FusionOne AI 就是如此。作为 001 号客户，超聚变在 FusionOne AI 走向市场之前，把技术和产品放在自己的真实生产环境中，反复测试和迭代。
目前，FusionOne AI 已经在超聚变的 10 多个模型服务和研发场景下的 49 个 AI 智能体落地，日均产出消耗超 300 亿 Token，并取得了显著成效。
这些数字，来自超聚变自己那座在真实生产中运转的 Token Factory ——验证过，才敢交付给客户。
以 AI Coding 为例，它是企业里第一个真正把 Token 变成高价值生产资料的领域，也是超聚变重点检验的场景之一。
技术上，FusionOne AI 专门为 AI Coding 做了大量优化。
以长上下文为例，AI Coding 的典型特征是 128K 级超长上下文，普通推理引擎在这种场景下经常遇到 Prefill 排队、KV Cache 爆显存、GPU 空转等问题。FusionOne AI 为此研发了 SmartKVSparse（智能稀疏 + KV 量化），直击这一痛点，在 AI Coding 场景下生成性能翻倍，吞吐提升 50% 以上。
而在落地层面，超聚变的工程师们充分使用 FusionOne AI，围绕 AI Coding 重构了需求、设计、编码、测试、评审、文档的整套研发流程。
两年时间，超聚变就实现了 AI Coding 的 100% 覆盖：智能体工具从 2025 年的 56 个增加到 2026 年的 157 个以上，覆盖需求到实施全链路，人均端到端代码产出率累计提升 44%，连续两年增长。在一个 Agentic 编程试点中，1 个小队花了 3 个月，借助多 Agent 并行产出 50 万行代码。
如今，仅 AI Coding 这条线，超聚变每天就要消耗 62 亿 Token。
可以说，超聚变就是 FusionOne AI 最严苛的测试场。软硬件产品哪里卡顿、Token 成本哪里失控、模型哪里跟不上，工程师自己第一个感受到，技术迭代的优先级也由此排定，进而影响着整个产品的迭代方向。
与此同时，FusionOne AI 这条 " 场景— Agent — Token —算力 " 链路，是在超聚变的生产环境里跑通的。算力怎么池化、模型怎么路由、Token 怎么计量、Agent 怎么沙箱，每个环节磨出来的最佳实践，最终都沉淀进了 FusionOne AI 的 " 身体 " 里。
以最高标准自我检验的底气，是 FusionOne AI 赢得客户信任的起点。如今，在金融、制造、电信、教育、零售等领域，FusionOne AI 的客群和应用场景正在稳步增长。
结语
拥抱 AI 已经成为所有企业的共识。在经历了前期的 " 全员烧 Token" 后，越来越多的企业冷静下来，开始认真审视究竟该如何在公司内部落地 AI。
成本、效率和安全，是企业对于 AI 落地的基本期待。但对于大多数公司而言，由于技术实力有限，他们很难只靠自身能力，就搭建一套符合预期的 AI 基础设施。
超聚变 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案正是瞄准这一痛点而诞生。它抓住了 " 建得起、跑得快、跟得上、算得清、用得进去、落得了地 " 六大能力，将一整套软硬件打包，把 AI 基础设施变成每家企业都能按图施工的 Token 工厂。企业把 AI 接入生产力，第一次有了贯穿算力、模型和应用的全栈 " 施工图 "。
对于那些期望以 AI 驱动生产力的企业来说，FusionOne AI 是值得尝试的路径。你的 Token Factory，始于你的业务所在之处——不用从数据中心开始，从你当下真实负载起步即可。
数据来源： [ 1 ] Gartner（2026 年 4 月 7 日新闻稿）；McKinsey《The State of AI in 2025》
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