进入2026年后，AI行业出现了两个标志性拐点：

一是Agent的加速崛起，AI终于长出“手和脚”，拥有了执行复杂任务的能力；

二是开源模型的爆发，模型能力以周为单位刷新，“聪明的大脑”不再稀缺。

可将视线聚焦到真实的商业市场，大模型的能力正在狂奔，企业的AI落地进程仍在缓慢爬坡。

过去两三年，企业讨论的焦点是“怎么把AI装进企业”。到了2026年，AI落地进一步从愿景照进现实，不少企业却陷入了新的焦虑：怎么稳定生成高质量Token、怎么让AI融入业务、怎么把智能变成价值？

带着这些行业共性痛点，我们走进了2026年的数博会现场。在超聚变的展台上，看到了“智企”理念下的破局路径。

算力标尺的代际更迭： “拼配置”到“拼Token产能”

如果要问企业在AI基础设施建设上最大的误区是什么？答案是“用旧时代的尺子，去丈量新时代的土地”。

前两年的AI基础设施建设，企业的衡量标准不可谓不简单粗暴：机房里堆了多少台服务器、买到了多少张GPU、理论峰值的FLOPS达到了多少……建立在“硬件配置为中心”上的指标，在Agent时代已经失效。

根据OpenAI的报告，过去一年里，每家企业的平均Token消耗增长了320倍；权威咨询机构Gartner的数据显示，单位Token价格确实越来越低，但复杂工作流会使用更多Token，预计2028年AI推理成本将增长5倍以上。

而企业斥巨资打造的“纸面算力”，经历了带宽瓶颈、资源闲置、调度低效等逐层损耗后，转换成有效Token的往往只剩40-60%。在算力上的投入越来越高，却未能产生有效Token、可调用智能。

数博会上的超聚变展台，向外界展示了智能体时代的算力新标尺——以“硬件配置”为中心转向以“供给Token”为中心，帮助企业打造Token Factory的AI生产范式。

不同于传统的AI服务器集群，Token Factory就像一个高度精密、软硬协同的“AI工厂”。

最底层是算力基础设施，包括服务器、超节点、数据中心、边缘设备、桌面级AI硬件等面向不同类型企业的多样性硬件，解决的是：在相同的能耗、相同的硬件投入下，生产出更多Token。

中间层是“模型与算力服务”，涵盖大模型部署、多模型智能路由、模型管理、推理加速等服务，解决的是最高效的产出Token。比如超聚变自研的Smart推理加速套件，长输出和复杂任务场景下的Token性能提升了100%，长输入场景下的Token性能提升50%以上。

最上层是Token度量与运营，包括身份鉴权、多租户隔离、配额调度、计量计费、成本归因以及安全防护，解决的是Token生产出来后，怎么被精细化地管理和经营。

以TokenOps功能为例，实现了100+大模型统一接入、全链路可视运营，同时提供精细流控、三级隔离、智能路由在内的治理引擎，可降低30%以上的Token成本、让存量算力复用率提升40%以上，将原本不可捉摸的模型能力，变成可计量、可管控、可结算、可观测的Token服务。

需要说明的是，Token Factory并非大中型企业的专属，无论是将AI能力带入企业本地业务现场的TokenBoX，还是面向内容创作、研发提效和数字创造等场景的FusionXpark，都适用Token Factory生产范式。

沿循这样的逻辑，当Token成为千行百业不可或缺的生产资料，在成本和效率的驱动下，未来的每家企业，本质上都将是“制造企业”——即高效制造Token的知识制造企业。

智企的底层逻辑： 从“僵化系统”走向“动态编排”

有了高效的Token生产线，传统企业就能蜕变为“智企”吗？弥漫在行业上下游的“认知焦虑”给出了否定答案。

麻省理工学院分析了300多个公开案例、52次组织访谈后发现，95%的企业AI试点项目停留在了概念验证阶段，无法在实际经营中规模化落地。原因不只是落地效果不够好，而是企业的数据碎片化地散落在运营、IT、工程、前端业务等系统中，AI只能在企业经营链路的外围打转。

在长达二十年的企业数字化进程中，IT系统主要解决的是“稳态负载”。

一个典型的特征是需求高度确定：企业先通过严谨的咨询，梳理出清晰的业务规则，通过代码把固化的流程写成软件，比如合同审批、订单流转、打卡计薪等可预估、可固化、边界清晰的结构化工作。

进入Agent时代后，高价值的应用场景往往是非标、动态、跨域的“不确定性负载”。

比如为什么这个区域销售突然下滑？客户投诉增加到底是产品、物流还是服务问题？原材料涨价之后，应该调整哪些SKU、供应商和促销策略？企业不可能提前穷举所有规则，需要AI“先理解目标，再动态组织能力”。

摆在CIO和业务总裁面前的问题是：为何同样规模的Token投入，不同企业最终获得的业务结果，却存在1倍、10倍，甚至100倍的差距？答案指向了企业AI落地的深度。

在超聚变提出的“智企”架构中，除了生产Token的AI基础设施，还包括以企业业务本体模型重构业务活动和流程的“企业统一本体层”：有别于在原有IT系统上加一个AI对话框的普遍做法，超聚变的主张是对企业现有的所有活动、流程、对象、数据资产和协同关系进行底层重构。

所谓的“企业业务本体”，可以理解为企业在数字世界中建立的、具备极强语义关联的动态数字孪生网络。

在传统的IT架构中，HR、CRM、ISC、TQM等系统间壁垒森严、数据互不相通，只有打通不同系统的边界，AI才能深度理解企业复杂业务逻辑，从根本上消除推理环节的“幻觉”，让每一次决策都有据可依、有迹可循。

背后承载的是企业协作范式的跃迁：从过去僵化、死板的“固定流程”，走向实时感知的“动态编排”。

举个例子来说：一个客户问题进来，不一定要按照提前写死的流程，从A系统跳到B系统，再跳到C系统；Agent可以根据实时目标和环境，动态调用不同系统、数据、人员和其他Agent。

正如普惠永道对2026年AI落地趋势的判断：“将从碎片化AI应用，转向受治理的端到端Agent工作流、统一编排层和企业系统深度集成”。企业向“智企”的进化，业已成为一种新的行业共识。

智企的三级跃迁： 从完成一个任务到经营一家企业

罗马不是一天建成的，一家传统型企业向纯粹“智企”的蜕变，同样需要警惕一蹴而就式的“盲目跃进”。

另一家市场咨询机构德勤的调查显示，目前只有5%的企业认为自己的业务流程已经为Agent做好高度准备，真正规模化采用跨部门、多Agent协作的企业只有15%，而且是在低风险、低投资回报率的应用“试点”。

AI进入企业，本身就是一个不断扩大“行动半径”的过程。超聚变在智能体体验区和本体编排互动区，将企业AI拆成了三个不同阶段。

第一个阶段是活动智能体，聚焦具体任务、解决单点问题，面向前端业务活动与触达场景，承接高频、动态的经营动作。

企业利用PBC理念将原本冗长的企业流程极限拆解，细化到最小的可智能化作业单元，例如实时提取客户对话中的销售线索与意图、自动生成针对特定用户的个性化导购话术、对突发客诉工单进行极速的语义分类与派发等等，再交给Agent执行。任务边界清晰、系统权限有限、ROI也容易计算。

第二个阶段是流程智能体，从一个作业节点进入端到端流程，面向跨角色、跨系统、跨环节的协同执行与流程闭环。

AI不再局限于单一的作业节点，通过“企业统一本体层”进入跨角色、跨系统、跨部门的端到端流程。譬如输入“提升某款核心硬件在亚太区交付速度”的目标，流程级智能体可以自动制定计划，调用擅长不同能力的智能体，查看CRM里的客户数据、跨越ISC重新规划物流、在ERP锁死库存资源……

第三个阶段是企业智能体，更靠近经营分析、综合判断、决策支撑与行动中枢，承担从洞察到闭环执行的更高层能力。

企业智能体直接服务企业的高管团队，承担从深度的市场洞察到闭环落地的最高层能力。一个直接的例子，企业出现某个危机时，企业智能体可基于非标、动态的海量跨域数据，自主进行推演规划，指挥成百上千个流程智能体和活动智能体的智能协同，让企业蜕变为有自主进化能力的智能生命体。

可以看到，AI落地被拆成了一个逐步验证、逐步扩张、逐步复利的过程，企业可以先从一个任务证明价值，再把单点能力延伸到一条流程，最终一步步推向经营层，完成向“智企”的蜕变。

一条从“局部场景智能化”走向“企业级运行智能化”的演进路径，同时也精准回答了困扰无数企业的“价值焦虑”：当开源模型在疯狂迭代、智能体技术加速普及时，企业唯有扎扎实实地建构起属于自己的Token生产体系，在统一的业务本体上打通系统孤岛，才能把Token转变为可量化的价值。

写在最后

透过数博会上的热闹景象，可以清晰地看到：AI正在以颠覆性的速度重构数字世界，留给企业犹豫和观望的窗口期越来越短。

技术在狂奔，任何企业都已经没有退路。

从盲目堆砌硬件的“算力崇拜”，走向以供给Token为中心的AI生产新范式；从零散的模型落地试点，走向基于统一业务本体的“企业进化”。不仅仅是超聚变在2026数博会上交出的系统性答卷，更是AI和数据时代，每一家渴望生存与跨越的企业，必须直面的必答题。