潤建股份五象云谷：從出租算力到經營Token的AI新基建

“算力租賃盡頭，Token工廠興起”

國家數據局公布了一組數字：中國日均AI詞元（Token）調用量，從2024年初的約1000億，飆升至2026年3月的超過140萬億。

企業關心的不再是"誰的模型benchmark更高"，而是更加具體的事：怎么以最低的成本、最穩的方式，把AI能力接進業務流程？當黃仁勛說"推理的拐點已經到來"時，競爭的單位便從GPU數量切換到每Token綜合成本。

但在拐點的另一面，國內大量智算中心的機柜平均利用率徘徊在20%~30%，部分企業級中心甚至低于10%。一邊是算力租賃價格因芯片緊缺居高不下，另一邊是昂貴的GPU在機房里空轉。“擁有算力≠擁有生產力”成了懸在整個行業頭頂的警報。

就在這個裂縫里，廣西南寧，潤建股份旗下的五象云谷智算中心，已經把一種新模式跑成了商業閉環：每小時產出約2000億Token，客戶不需要租機架、不需要管集群，接入API，按需調用，按Token付費——像用水電一樣即開即用。

這也意味著，AI基礎設施的競爭，正在從"誰堆的卡多"，卷向"誰能把算力最穩、最省、最持續地變成生產力"。

一、不缺算力，缺的是組織方式

過去兩年，算力租賃一直是資本圈最火熱的賽道。根據行業相關統計，2026年第一季度，國內算力租賃市場規模已經達到數百億級別，行業毛利率也長期維持在高位。

過往算力行業的主流模式為，用戶采購固定的硬件單元。要么是單臺服務器、單張顯卡，要么是固定租期的算力資源。這就導致了一個普遍問題：業務高峰期算力嚴重不夠用，業務低谷期又有大量算力長期閑置、白白浪費。更關鍵的是，模型部署、性能調優、能耗管控以及日常運維這些最耗費成本和精力的工作，并不會隨著算力租賃合同一并轉移，所有壓力最終還是落在企業自己身上。

對于中小企業而言，自建算力、囤購顯卡，本質上是把本該投入產品研發、業務拓展的資金，死死鎖在了固定資產上，資金周轉和業務發展大大受限。而對于大型企業來說，長期綁定單一云廠商，看似省心，實則需要承擔長期存在的隱性溢價成本，綜合成本并不劃算。

Token工廠的出現，徹底改變了交易的核心標的。客戶不再需要采購GPU、租用機柜，而是直接購買AI模型處理信息后產出的最終Token結果。

就像企業不用自己搭建發電廠、不用維護輸電網絡，只需要根據自己實際使用的電量付費即可，Token工廠的核心邏輯也是如此，讓算力資源像水電一樣，實現按需取用、按量計費、據實結算。

普通水電穩定供應的背后，是國家電網成熟完善的調度體系；而Token工廠想要實現“算力像水電一樣即用即付”，則需要把穩定的電力供給、通暢可靠的網絡、高等級數據中心、智能調度平臺以及7×24小時全天候運維服務，整合打磨成一條永不間斷的完整生產線。

這并不是一件簡單的事，整條鏈路里，任何一個環節出問題，算力服務就會直接中斷。

一條Token生產線是否合格、能否滿足企業需求，其最終的驗收標準其實就三個核心：安全、快速、好用。

在五象云谷Token（詞元）工廠，整套體系正是圍繞這三大核心標準搭建而成：

安全，是所有算力產能的基礎前提。五象云谷智算中心按照行業最高標準建設，達標Uptime Tier III、CQC A級認證，通過電力、暖通、網絡三重容錯設計，基礎設施整體可靠性高達99.999%。安全是構成Token工廠最核心的產品競爭力。

快速，是差異化體驗的關鍵。通過對全鏈路的深度優化，涵蓋算力調度、網絡延遲、模型推理全環節，平臺集群算力利用率能夠達到57%左右（行業平均水平普遍低于30%），同時首Token響應速度也提升了30%以上。尤其是在智能體、實時代碼生成這類場景中，響應速度的快慢，直接決定了產品能否正常落地使用。

好用，是降低企業AI使用門檻的核心關鍵。平臺整合了十余款主流的開源、閉源大模型，配備統一的API接口、可視化監控儀表盤，同時以Token為單位生成清晰透明的賬單，企業僅需三步即可完成快速接入，五象云谷通過“安全、快速、低門檻”，讓Token從單純的技術項目，真正落地為企業的日常生產工具。其依托的是更底層、跨多領域的綜合組織能力，這也是我們接下來要重點拆解的核心問題。

二、為什么是通信管維

五象云谷的母公司是深交所上市公司潤建股份（002929.SZ），一家業務橫跨通信網×能源網×算力網的基礎設施企業，扎根數字化運維二十余年。

很多人第一反應是：一個做通信管維的公司，憑什么來做AI時代的Token工廠？

我們首先要問，好的Token工廠優秀在哪里？

電費，在大模型推理階段占總運營成本的比例達50%~60%，算電協同也就這樣成了Token工廠的生死線。

潤建股份積累了23年的通信管維經驗煉出了一套"資源臺賬 + 遠程監控 + 屬地響應"的運營骨架，能夠跨地域、多站點、7×24 遠程＋現場運維調度（覆蓋全國 29 省、服務頭部運營商、數千個服務網點），完美解決分布式光伏、儲能、GPU 集群的多站點持續運維與故障快速恢復，實現"算力集群在哪，維修中心就落在哪。"

"物理層—網絡層—應用層"的分層監控思維，天然適配能源側"發—輸—配—用"的分層感知，以及算力側 GPU、網絡、制冷的分層調優。

嚴格的資源臺賬管理（纖芯、管孔、設備、路由，每一寸資產可追溯），則是光伏組件級、儲能單元級、GPU 服務器級的"資產—能耗—產出"映射，讓"每 Token 成本"真正可核算。

與電力部門、運營商、市政的長期協同經驗（管線遷改、外力施工防護、有限空間作業合規）→ 正好對應"能源網 × 通信網"交界處的復雜協調——而這恰恰是純 IDC 廠商和純新能源企業都沒有的日常肌肉記憶。

這種橫跨電與算的活兒，單做機房、新能源或軟件的企業，往往都只占其中一段。潤建股份正好站在幾段的交叉點上。

三、怎么把"電·算·網"擰成一股繩

Token工廠的使命是把每一度電，盡可能多地變成算力。

一度電進到Token工廠，需要靠架構盡可能多地變成有效算力，而不是在輸配和散熱的鏈路里白白耗掉，這就是電算一體化。

市面上存量數據中心的平均PUE大多在1.3~1.5之間，即便是新建的大型算力集群，也普遍在1.2以上。PUE每低0.1，意味著每一度電的投入里，有更高比例沉淀成了Token產出。

五象云谷在最底層做了系統性的改造：配了220KV專用變電站，用SST800V高壓直流供電，從源頭把傳統機房反復交直流轉換的損耗省了回來；散熱用微通道間接式液冷，配合AI調頻實時調節冷量，最終把PUE壓到了1.1x區間。

要把"能耗管控"和"算力產出"這兩件過去長期脫節的事擰成一股繩，還要依靠其自研的兩套中樞系統。

一套是RunDo能源中樞。負責盯住五象云谷里所有跟能源沾邊的事情——市電、儲能、變配電、液冷這些全鏈路設備的運行狀態，做到實時感知、精細化管理。

另一套是潤道星算平臺。專門管GPU集群，把原本一張張各自為戰的卡做池化整合，打破單卡、單機柜的邊界，變成一個可以統一調配的彈性資源池。哪些負載可以先排隊、哪些推理請求必須立刻響應、每張卡當下的產出效率到底怎么樣——這些都在同一套體系里被看清楚、也調得動。

“電”被數字化地管起來，“算”被池化地調起來，過去各跑各的兩套系統，第一次被收進了同一套體系，"電算一體化"的地基也正式落成。

而真正讓這套體系和行業普通方案拉開差距的，是把分散的能源調度、算力調度、模型調度、Token計量、碳管理等所有模塊，全部整合收斂到同一套運營體系中。大家可以直接把它理解為Token工廠的專屬操作系統。虛擬電廠的能力是，參與電力市場交易拿更優的度電價格，同時把算力負荷當作"可柔性調節的用電資源"參與錯峰——儲能相當于電力的緩沖水池，把高峰需求"平移"到低谷。

同時，潤建自研的曲尺AI平臺上的運維智能體能讓設備健康度、能耗曲線、負載預測聯動起來，從"出了故障再修"變成"系統自己建議你提前做什么"。

至此，產能終于可以被拆到"每單位產出"來核算，這也是Token"像水電一樣"定價得以成立的賬本前提。

到這一層，潤建股份賣的不再是一組服務器或一個機房，而是一個可量化、可調度、可計費的生產系統。客戶說"我要多少智能"，系統自己管電、管卡、管調度。

四、從"建設能力"到"經營能力"的閉環

在AI推理拐點到來之后，整個行業的邏輯會徹底切換：過去企業都是“買算力”，靠重資本投入、堆固定資產、自己搭建、自己運維；未來會大規模轉向“買Token”，以運營支出的模式按量付費，把所有復雜的技術和運維難題全部交給專業方解決。

但這場行業轉型能不能順利落地，核心只取決于一點：Token工廠能不能真正做到像水電一樣，持續不斷、穩定供給、成本可控。

要知道，不間斷、穩定、低成本的算力服務，從來不是靠堆疊GPU硬件就能實現的，而是電力、算力、網絡、運維四大體系長期深度協同的結果。誰能把這套協同體系，打磨成一套可落地、可復制的成熟運營系統，誰就能跳出算力租賃內卷嚴重的價格紅海，開創出全新的行業供給模式。

潤建股份深耕通信管維業務23年，一步步沉淀出能源端的工程建設、運營管理能力，以及算力端的智能調度核心能力。它算不上AI行業里最擅長包裝、講故事的企業，但恰好精準補齊了行業交叉地帶最核心的系統性短板。

隨著國家"六張網"頂層設計落地，算力網、新型電網、新一代通信網等被列為新一輪基礎設施的統籌重點，潤建股份多年深耕的通信、能源、算力三張網，恰好踩在其中的交匯處，沉淀多年的傳統核心能力，也迎來了全新的價值落地場景。它不是跨界跟風蹭AI風口，而是AI行業發展到下半場，恰恰急需一套能夠統籌電力、算力、網絡、運維的完整生產系統，而潤建股份是國內少數真正跑通這套完整能力的企業。

五象云谷目前每小時2000億Token的產能，僅僅是首個落地樣板。這個數字的意義，不在于體量有多夸張，而是驗證了一個核心趨勢：當AI能力被拆解為一個個Token單元，并實現標準化定價、清晰結算、智能調度，這項技術就徹底走出了實驗室，成為真正意義上的社會基礎設施。

等到這一模式全面普及，企業采購的就是可以直接落地使用的數字化生產力。誰能率先、穩定地跑通“電力轉化算力、算力生成Token”的完整鏈路，誰就真正拿到了下一個AI時代的核心入場券。

　　轉自：中國經濟新聞網

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