近期，“Token贷”“算力贷”密集落地。8月，广州海珠推出“词元八条”，中国银行、中信银行、广州银行相继推出相关金融产品；农业银行也已在上海、浙江落地“Token贷”。当Token消耗、算力合约、业务订单开始进入授信评价体系，算力的价值正从基础资源进一步延伸到可交易、可调度、可服务的生产能力。
广州市海珠区发布”Token贷“”词元八条“
与此同时，AI企业的研发、模型部署和用户市场加速走向全球。如何把分散在不同区域、不同架构下的算力连接起来，并匹配模型与应用需求，正成为新的基础设施课题。国内算力互联提供了底座，海外节点则决定这套能力能否真正走向全球。
过去几年，中国算力基础设施快速扩容，并逐步形成覆盖全国的资源布局。截至2025年6月底，全国在用算力中心标准机架达1085万架，智能算力规模达788 EFLOPS；“东数西算”已布局8个国家算力枢纽、10个国家数据中心集群，并规划建设超过250条干线光缆。算力供给的基础，已经从单点建设走向规模化、网络化。
资源越来越多之后，如何把分散的算力真正用起来成为新重点。2025年工信部发布《算力互联互通行动计划》，推动不同企业、不同芯片平台和不同地区的公共算力统一连接和调度，目标到2026年建立较完善的标准、标识和规则体系，到2028年基本实现全国公共算力标准化互联。
这意味着，企业未来获取算力有望从“逐个找资源”转向更便捷的统一发现、匹配和调用，也为国内算力进一步连接海外节点、支撑全球AI业务奠定基础。
AI应用的用户市场正在快速全球化。Sensor Tower数据显示，2025年上半年全球生成式AI应用下载量接近17亿次，同比增长67%；其中亚洲增长尤为明显。中国模型也在加速触达海外用户，截至2025年6月底，DeepSeek全球累计下载量已达1.27亿次。研发在国内、算力跨区域调用、用户分布全球，正成为越来越常见的业务形态。
算力需求也在发生结构性变化。IDC预计，2025年中国智能算力中，推理算力占比将升至72.6%，训练算力占比约27.4%。训练和批量处理更看重资源规模、成本和连续供给，可以在更大范围内调度；AI客服、智能助手、实时音视频等在线推理业务，则更依赖低时延和网络稳定性，需要靠近用户部署。
因此，AI企业需要解决的已不仅是获取GPU资源，还包括不同区域算力能否高效组织、模型能否灵活接入，以及业务能否稳定运行。
连接算力资源
连接算力资源，需要解决不同芯片架构、不同算力中心之间的整合与调度问题。内地算力枢纽可以汇聚闲置异构算力，结合算力服务部署、集成与运维，将分散资源转化为可持续供给的计算能力。在此基础上，通过Token聚合分发服务，让企业与开发者按需调用，提升资源利用效率。
连接模型能力
多模型并存，需要平台兼顾接口适配、调用成本和服务可用性。通过统一API接入与智能路由，企业可以根据时延、成本和可用性匹配模型，并借助故障自动切换保障服务连续性。自建海外节点与全球路由平台则承担全球模型接入，为不同业务场景拓展模型选择。
连接应用与市场
面向AI企业、开发者及出海企业，平台需要进一步将模型能力转化为可计量、可交付的服务。通过提供对话、代码、数学等多类Token服务，结合按量计费、预算管理与用量分析，帮助企业管理调用与成本。内地枢纽侧重国内Token聚合分发，海外节点侧重全球Token运营分发与跨境服务，分别对接不同市场需求。
AI业务跨区域开展后，算力部署、模型选择与用户访问需要统筹考虑。国内枢纽与海外节点的协同，为这些需求提供了一种组织方式。
在我们的业务布局中，内地枢纽主要承担异构算力整合、算力部署与国内Token聚合分发；海外节点侧重全球模型接入与Token运营分发。两端通过平台衔接，根据业务需求协调资源与服务。
这一架构通过减少重复对接、控制调用成本和提升服务稳定性，体现全球协同的实际价值。
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