■记者 顾亦来 通讯员 曹金凤

　　本报讯 昨天，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。为期四天的盛会，吸引全球目光的不仅有中国的“高精尖”，更有中国的理念主张。

　　昨天下午2点，大会首场发布会首位登台嘉宾、是石科技（平湖）有限公司创始人兼董事长闫博文，在世博展览馆AI魔盒面向全球首发国产Token优化工厂——“拓元”（Vectron）。台下，来自头部互联网、大模型厂商及高端制造领域的目光，瞬间聚焦于此。

　　Token是什么？

　　通俗地来说，这是AI时代的“水电煤”。你给大模型发一条指令，让AI帮你把凌乱的会议速记整理成条理清晰的纪要，或是随手拍张照片扔给AI识别——每一次交互的背后，都在消耗Token。它是模型处理信息的最小计量单位，一段代码、一个回答，都要被拆解成Token来完成运算。

　　而同一个任务，不同平台消耗的Token量可能相差十几倍。

　　中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯透露了一组数据：我国日均Token调用量，已从2024年初的1000亿/天，飙升至2026年6月初的近175万亿/天。

　　“算力效率，正在成为AI时代的新生产力。”发布会上，闫博文开宗明义。

　　一边是应用场景对算力需求的指数级爆发，另一边是供应链以线性速度扩张。

　　“怎么在现有条件下挤压出更多空间？该轮到我们搞技术的走向舞台中央了。从规模竞赛转向效率竞赛。”

　　闫博文判断，当前AI竞争正从“比谁拥有更多GPU”转向“比谁让算力产生更大价值”，或者说，从更大规模、更多参数、更强训练能力的单一目标，转向对更低成本、更高效率、更强应用能力的追求。“如果算力利用效率持续提升，将释放万亿级算力价值空间。”

　　这一背景下，是石科技通过构建“HPC+AI”超智融合的全栈式大规模集群解决方案，打通了从底层芯片到上层应用的层层壁垒，并正式推出国产Token优化工厂——“拓元”（Vectron），产品地址：vectron.meta-stone.com。

　　“拓元”的定位是把每一份算力变成稳定、高效的Token——同等算力投入下产出更多有效Token，同等大模型部署下实现更快的推理响应，同等显存硬件下超长上下文运行更稳定。

　　闫博文表示，“拓元”的核心逻辑是“一套系统完成AI推理全链路优化”：在任务自适应层面，依托请求画像匹配最优计算链路，算力按需分配，减少资源浪费；在算子库层面，通过硬件专属算子融合编译，充分释放芯片极限算力；在模型与推理框架层面，兼容主流国产芯片与大模型，异构深度调优，提升业务并发量；在异构集群调度层面，破除跨地域、多芯片算力孤岛，统一纳管调度，盘活闲置算力。（下转2版）

　　（上接1版）

　　据了解，目前AI基础设施面临的效率难题主要包括：异构算力难以统一调度、大模型推理缺乏深度优化、长上下文导致显存与成本压力骤增、国产芯片生态适配成本高昂等。

　　针对这些痛点，“拓元”在5个技术方向带来了实质性突破：结果感知驱动的KV Cache压缩（突破静态注意力局限）、全模态推理的Token压缩（基于模态自适应的免训练方案）、长上下文后训练优化（训练数据量远小于Meta方法，效果显著提升）、深度推理优化（基于元奖励的可扩展奖励建模），以及智能体长程任务记忆机制（确保长程agent任务稳定执行）。

　　截至目前，“拓元”已兼容10余款国产算力芯片，可适配20余个主流模型，每日Token吞吐量达到千亿级，公司服务客户涵盖头部互联网和头部大模型厂商，以及高端制造、航空航天、生物制药、新能源等行业，应用场景包括编程应用、文生视频、OPC社区（一人社区）、企业智能体等。

　　“AI时代比拼的不只是算力，还有驾驭算力的能力。”闫博文表示，“拓元”的愿景，是让每一份算力产生更多可能。

　　是石科技成立于2021年，技术团队源自清华大学，依托国家级算力中心工程经验，以高性能计算为基础、并行优化技术为内核，率先推出超智融合的计算服务平台。围绕“HPC+AI”基础设施，聚焦“超智融合赋能千行百业、并行优化打破算力边界、软硬协同加速智能发展”，构建了高性能基础软硬件服务的技术服务创新模式，是国内极少数同时积累HPC及AI应用场景商业化案例的公司。