10 月 23 日，在企业网 D1net 主办的 2026 秋季央国企 CIO 及数科公司高管峰会（第 19 届）上，硅基流动解决方案总监唐安波以《从算力到 Token 生产力》为题做了主题分享，给出了一套衡量企业侧大模型落地的指标体系。
Token 生产力 = 产能 × 利用率 × 交付质量
唐安波提出，AI 应用正处于爆发式增长的早期阶段，Token 消耗量呈指数级增长，背后是模型架构持续演进与算力架构不断演进的双向推动。对企业来说，一方面要适配这些变化，另一方面要面向业务场景提供多元模型服务，同时把成本控制在合理范围内。硅基流动做的正是打通从算力到 Token 之间的转化层：把算力统一纳管起来，通过自研推理引擎让模型跑得更快更好。
按这套公式，产能由芯片硬件能力与模型优化水平共同决定；利用率依靠流量治理与算力智能调度实现；交付质量包含模型推理精度、工具调用等任务执行成功率，以及生产环境必备的 SLA 服务稳定性。为把利用率做起来，硅基流动设计了四层解耦架构：面向使用方的模型网关承担计量、计费、鉴权与调度路由；模型服务平台负责上下架与模型仓库，把部署最佳实践一键交付；高性能推理框架做针对具体模型与硬件的算子库、通信库优化；弹性算力调度则应对算力规划的保守与浪费两难。
国产芯片上的吞吐数字
推理框架层的成绩落在具体数字上。硅基流动已适配近百款模型；与华为云合作在业内首次推出基于国产芯片的 DeepSeek R1/V3 Token 服务，并为 CloudMatrix 超节点集群开发优化推理方案，在 DeepSeek-R1 上实现单卡 Decode 吞吐量超过 1920 tokens/s；全球首发基于沐曦曦云 C550 集群的 Kimi-K2 大模型商业化服务部署；在摩尔线程 MTT S5000 芯片上部署 DeepSeek-V3，实现单卡 Prefill 吞吐超过 4000 tokens/s、Decode 吞吐超过 1000 tokens/s。
算力侧的思路与国内其他超大规模集群实践是一条路线上的不同切面，比如阿里云栖大会上的真武 V900 与 50 万卡集群所展示的规模化路径。当模型迭代和硬件迭代同时加速，央国企从「租机器」转向「调用模型服务」的每一步，实际上都落在这套指标体系里。
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