中科类脑作为算电协同技术先行者分享《Token经济下算电协同最优路径探索》

2026年7月19日，2026世界人工智能大会（WAIC）“新一代人工智能基础设施•先进计算网络与算电协同论坛”在上海世博中心落下帷幕。作为国内算电协同领域的技术先行者，合肥中科类脑智能技术有限公司董事长、CEO刘海峰在论坛上发表题为《Token经济下算电协同最优路径探索》的主旨演讲，分享了中科类脑在算电协同领域的技术路线与产业实践，为正处于能效瓶颈中的AI产业提供了一套可落地、可复制的系统解决方案。

AI产业爆发下的能效困局：算力扩张的隐形天花板

当前，全球人工智能产业正处于从技术突破向规模化产业应用跃迁的关键节点。大模型向多模态、世界模型快速演进，行业对算力的需求呈现指数级增长态势，算力基础设施的建设速度与规模，已成为衡量数字经济竞争力的核心指标。但在算力规模快速扩张的背后，电力供给与能耗成本的约束正在持续收紧，成为制约AI产业长期发展的核心瓶颈。行业数据显示，当前智算中心的电力成本已占算力运营总成本的60%以上，部分负荷率较低的算力项目，电力成本占比甚至超过70%。传统算力产业普遍遵循“重算力、轻能源”的发展路径，行业竞争长期聚焦于芯片性能、集群规模等算力侧指标，对电力供给的稳定性、能源成本的可控性、能效水平的系统性优化关注不足。随着大模型推理需求的爆发，Token生产成为AI时代的核心生产活动，“一度电能生产多少Token”这一命题，直接决定了AI服务的成本边界与商业化空间。与此同时，我国新能源产业快速发展，风光等清洁能源装机规模持续增长，但新能源出力的波动性、间歇性特征，与算力中心稳定的用电需求存在天然错配。一方面是大量新能源消纳压力凸显，另一方面是算力中心电力成本高企，二者之间的协同潜力尚未得到充分释放。在这样的产业背景下，算电协同不再是可选的优化方向，而是AI产业突破发展瓶颈的必由之路。

从概念共识到落地探索：算电协同的产业演进

算电协同的产业价值，近年来已逐步形成政策与行业的双重共识。2026年，“算电协同”首次写入政府工作报告，“十五五”规划纲要进一步明确要求推动绿色电力与算力协同布局，从顶层设计层面为产业发展指明了方向。但在落地层面，算电协同长期停留在概念探讨与单点试点阶段，缺乏体系化的技术架构与成熟的产品载体，电力系统与算力系统分属不同产业领域，技术标准、调度逻辑、运营模式均存在明显壁垒。作为国内最早布局算电协同领域的科技企业之一，中科类脑从电力调度、算力管控、Token生产三个维度同时切入，打破了传统算力平台与能源管理系统各自为战的格局，探索出一条从系统层面实现电、算、Token全链路协同的技术路径。此次 WAIC论坛上，中科类脑的实践成果与行业专家的战略构想形成了深度呼应。中国工程院院士高文提出的“Z级算力+P 级光网络+GW 级电力”三位一体 ZPG协同体系，为AI基础设施中长期发展明确了量化目标；中国工程院院士郭剑波提出的算力与电力双向高效互动思路，从能源视角验证了算电协同的必要性。而中科类脑的算电一体化平台，为人工智能产业高质量发展奠定坚实基础。

Token经济下的最优路径：全链路协同的核心逻辑

刘海峰在演讲中提出“度电智能” 的产业发展理念，直指当前AI产业的核心误区：制约AI发展的核心瓶颈是能效而非算力。数据显示，人脑的能效水平约为当前主流AI芯片的500至1000倍，单纯堆叠算力硬件的发展模式，长期来看不具备可持续性。Token经济时代，AI产业的核心竞争力将从“拥有多少算力” 转向“用一度电产出多少高质量Token”。基于这一理念，中科类脑构建了“电 — 算 —Token”全链路优化的算电协同路径，核心是通过一套博弈智能决策大脑实现全局统筹，让电力供给、算力调度、Token生产三个环节形成动态协同的有机整体，而非三个独立系统的简单拼接。在电力侧，方案不再将电力视为单纯的成本项，而是作为可调度的柔性资源。通过集成微网管控、电力现货交易、全域PUE优化、虚拟电厂四大核心能力，系统可以根据风光新能源的出力曲线动态调整算力任务，在新能源出力高峰时段提升算力负荷，在出力低谷时段降低非核心任务负载，既提升了新能源消纳比例，又降低了整体用电成本。在算力侧，方案打破了不同架构芯片之间的技术壁垒，实现了多架构芯片资源的统一抽象与池化纳管。全国范围内分散的闲置算力资源可以接入统一调度平台，根据任务需求动态分配算力资源，大幅提升异构算力的综合利用率，避免算力资源的闲置浪费。在 Token侧，方案覆盖算子编译、KVCache分层管理、推理优化全栈技术，从大模型推理的底层技术入手提升Token产出效率，而非单纯依赖硬件堆叠。通过软件层面的全栈优化，充分释放硬件算力的实际价值，让每一分算力都能转化为更多高质量Token。

实践验证：从技术理念到产业成果的落地

全链路协同的技术路径，最终需要通过实测数据验证其产业价值。中科类脑算电一体化平台的实测结果显示，这套全栈解决方案可使集群Token吞吐量较行业均值提升至原来的2～3倍，异构算力综合利用率突破90%，智算中心综合电力成本降低约20%。这一组数据意味着，在同等算力硬件与电力投入的前提下，Token产出规模可以实现翻倍增长，同时运营成本实现显著下降。基于这套技术体系，中科类脑打造了“1＋3”架构的算电协同型“Token工厂”商业模式。与当前市场上绝大多数仅聚焦算力侧模型加速的Token工厂不同，中科类脑的Token工厂贯通了“新能源基础设施 —算力芯片 — 大模型—Token生产”全产业链条，从源头的能源端到终端的Token产出端实现全流程管控，核心目标是实现高质量Token的普惠供给，降低AI应用的落地成本，推动AI技术在全球范围内的广泛普及。业内人士评价，中科类脑的探索实践，标志着算电协同从概念探索正式进入产品落地的关键阶段。作为技术先行者，中科类脑不仅交出了自己的技术答卷，更为整个行业搭建了全新的AI基础设施发展范式，为后续产业规模化推广奠定了技术与实践基础。

未来展望：算电协同的长期产业价值

从长期来看，算电协同的价值远不止于降低运营成本、提升产出效率，更将重塑整个AI基础设施的产业格局。随着算电协同技术的持续迭代，AI产业评价体系将进一步升级，“度电智能”将逐步成为衡量AI产业发展水平的核心指标，引导行业从规模扩张转向高质量发展。中科类脑作为技术先行者，其探索的全链路协同路径，将为行业提供可参考的技术标准与实践样本，推动算电协同产业生态的持续完善，为我国AI产业的长期竞争力筑牢基础设施底座。