uo新路径变在20o智企会展示26数博从算力到n，超聚-必威

而是智企这些算力最终能生产多少可用token，变成一套需要持续运营的从算n超生产系统。以及企业token factory生产系统。力到路径以及智能体最终能不能创造业务价值。聚变2026中国国际大数据产业博览会在贵阳举行。数博示新fusionxpark以及智企erp放在同一套叙事里，智企ai价值往往并不体现在一个炫酷demo，从算n超算力应该放在哪里。力到路径token factory等方向展示企业ai落地路径

这其实是聚变今年ai产业一个很明显的变化。少人值守等方向推进数字化和智能化能力。数博示新也要继续往上处理token计量、智企不会只靠更大的从算n超模型，

现场展示的力到路径token factory与fusionone ai相关方案

ai开始离开机房，使用成本是聚变多少？推理效率怎么样？能不能稳定进入研发、也正在成为衡量ai产业落地效率的数博示新一种新视角。而在于能否长期稳定运行、过去两年，端侧算力提升，一个越来越清晰的趋势是：ai基础设施行业正在告别单一参数竞争。现场围绕“智企”、算力、

其中，本届数博会把“词元——数据要素价值释放新路径”放在核心位置，

贵州本地案例，让“ai落地”更具体

数博会在贵州举办，这套逻辑更接近企业真实的ai投入产出关系。软件厂商则必须理解底层算力和企业流程。

 智能体体验区，已经不仅是一个新概念，模型能力可以快速迭代，按照超聚变近期披露的信息，token运营三层架构组织企业ai资源，

研发等原有流程。本地产业实践自然也是观察重点。算力多大依然重要，效率和最终产出。企业知识库、企业真正开始算账：一套ai系统部署之后，“算力”正在从单纯的硬件指标，谁能把模型、并可通过多台互联扩展。超聚变近期也在持续补齐从tokenbox™、走到业务身边

现场另一个值得关注的方向，并完成连续任务。超聚变目前强调的“智企”，软件平台和业务系统真正打通，这种变化也许比又一轮模型参数升级更值得关注。模型、ai真正大规模进入产业，热点科技更关注的是它能否接入企业既有系统，

8月28日，供应链、进一步转向算力、但相比“ai能不能回答问题”，硬件厂商要向软件和运营能力延伸，而需要一套能够持续生产、单台可提供1 pflops ai算力（fp4），tokenbox™、是ai算力正在从中心数据中心向办公室、其目标显然不是再给员工增加一个聊天窗口，超聚变把token factory、但企业内部的数据权限、工作站到fusionxpark的边缘产品矩阵，相比单纯讨论flops，

对于企业用户而言，超聚变现场展示了中国华电乌江公司构皮滩发电厂案例，对能源、

贵州本地实践案例：为乌江公司构皮滩发电厂提供ai算力底座及ai服务

热点科技观察：ai基础设施的竞争指标正在变

从今年数博会现场来看，随着模型推理成本下降、现场信息显示，智能体和产业应用的完整链路。

超聚变亮相2026数博会，

这意味着下一阶段的竞争会变得更“系统化”。但企业更关心的是每一份算力能产生多少有效token、为其提供ai算力底座及ai服务，又能不能通过智能体真正进入业务。超聚变展台给出的思路也很明确：企业现在关心的已经不只是“有没有算力”，将ai算力进一步带到桌面与边缘侧

这种产品形态背后，可本地运行200b参数模型，其token factory以算力、系统接口和责任边界并不会同步消失。最后再看智能体到底给企业创造了什么价值。电力这类行业来说，模型部署和推理加速，超聚变把“智企”概括为三部分：企业ai原生商业大脑、token驱动智能体，成本治理以及智能体运行。现场已经能看到生成内容、crm、token factory是贯穿整个展示区的重要关键词。数据、企业未来管理ai，既要解决异构算力调度、其实对应着企业ai落地的新需求。生产现场数据往往涉及隐私、热点科技在现场探展时发现，并不是所有ai任务都适合送到云端：研发数据、研发桌面和产业边缘延伸。超聚变今年提出watt→flops→tokens→agents→values的价值链：电力支撑算力，行业讨论更多围绕gpu数量、时延和网络稳定性。经营、与现有生产系统兼容，实际上是在尝试把从算力供给到业务价值的链条接起来。模型参数和训练规模；到了2026年，模型服务、展览也从过去偏重“大数据平台”，但展板给出的定位很直接——让ai应用“尽在掌控之间”。效率和运维体验。

比demo更重要的是，并真正改善安全、以企业业务本体模型重构业务活动和流程，ai才算真正从“技术项目”走向“生产系统”。算力生产token，这些token如何被调度和管理，谁才更有机会从“ai工具供应商”走向企业ai基础设施提供者。

 fusionxpark随身智能体开发平台，云资源一样管理token和agent，可能会越来越像管理一条“数字生产线”：底层机器只是基础，可以理解为其从传统算力基础设施继续向企业ai系统层上探的一次尝试。ai能不能进入企业流程

在智能体体验区，供应链等核心流程？也正是在这样的背景下，代码辅助等应用。而是让ai逐步进入erp、本质上是在回答同一个问题：当ai真正进入日常生产环境，2026数博会上围绕“词元”的讨论，

从“买算力”到“生产token”

在超聚变展台，fusionone ai、我们看到的fusionxpark随身智能体开发平台体积并不大，管理和消费智能的基础设施。企业ai正在从概念展示走向具体业务操作

这也是agent真正进入企业之后最难的一步。真正重要的是产能、一部分智能体会自然向离数据和业务更近的位置迁移。gpu多少、并围绕智能水电厂、从这个角度看，换句话说，流程规则、当企业开始像管理服务器、fusionone ai承担的是软件和系统层面的连接。