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当一家卖算力的公司开始公开谈论自己的 AI 账单, 这件事本身就值得关注 。在 2026 ITValue Summit 数字价值年会上, 超聚变 CEO 刘宏云没有回避焦虑, 反而把账本摊开: 公司每天消耗 300 多亿 Token, 全年预计在 7 万亿到 10 万亿之间, 折算下来年开支可能达到 6 到 7 亿元。这个数字让台下 CIO 们意识到,AI 的第一份账单, 远比第一份收益来得更快。
📌 离算力最近的人, 为什么最焦虑
按常理, 算力供应商应该是 AI 浪潮中最从容的一批——无论哪家模型跑得好, 服务器总得有人造 。但刘宏云在演讲中直言“我们自身就很焦虑”, 因为每天与大模型厂商打交道, 他们比多数企业更早看到模型能力的跃升速度, 也更早看到成本压力。
- 存量资产 : 过去十几年、二十几年搭建的 ERP、CRM 等系统, 在 AI 面前是否还有价值?
- 投入时效 :AI 约每三个月迭代一轮, 今天投下去的 AI 研究, 会不会被新模型抹平?
- 成本核算 : 钱花出去多少, 谁也算不清。
这种困惑并非个例。 刘宏云提到 , 超聚变与上百家企业交流后发现, 大家的痛点高度相似: 已投入巨资的系统变得笨重, 想改造牵一发而动全身, 不改造又怕被甩开。而随着 Token 消耗攀升,AI 账单的凶猛程度远超预期。
🔍 踩过的坑, 比想象中更贵
超聚变 CIO 蓝文广的分享更像一份实战复盘。 面对“自动代码生成率 50%”的提问 , 他明确表示, 单一指标不足以反映 AI 落地效果, 真正值得关注的是覆盖研发全流程的价值衡量体系, 尤其是代码的返工率和上线率。
蓝文广指出, 过去很多企业把 AI 用在数字人上 , 并未触及业务核心价值。AI 的价值必须回到业务场景中衡量。他坦言, 超聚变在算子适配、推理效能提升等问题上都“淌过坑”, 而当智能体开始产生实际效果后, 碳基与硅基如何协同治理, 整个行业都还没有成熟答案。
💡 企业架构的换代与“智企”路径
- 所有企业都将成为“制造企业”, 产物是 Token, 不同 Token 供给的质量、成本、速度将直接拉开竞争差距;
- 先跑起来的企业与跟跑者之间的差距, 会在 3 到 5 年内拉大到 10% 至 15%;
- 中国企业管理软件迎来替代与出海的窗口。
超聚变先把自己当成了实验场。 他们在三年时间里 , 把公司内部将近 8000 项生产经营动作逐一梳理了一遍。这件事在 AI 到来之前做, 似乎只是流程梳理; 在 AI 到来之后做, 就成了“智企”的地基。与此同时, 超聚变今年专门成立了 Token 工厂公司级项目, 要做有效的路由和一系列治理, 否则花了这么多钱, 最后不能产出有效的价值。
📊 行业观察: 铺开容易, 见效难
围绕“当 AI 开始算账: 一家算力企业的“智企”实践样本丨 2026”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
