。一度电，究竟能换来多少 Token？这个问题正在变成 AI 产业最要紧的一笔账。
7 月 19 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）期间，“新一代人工智能基础设施·先进计算网络与算电协同论坛”在上海世博中心举办。本次论坛由鹏城国家实验室主办，长三角国家技术创新中心智能计算研究所、合肥中科类脑智能技术有限公司（简称“中科类脑”）联合承办，汇聚了两院院士、国家级算力平台、电网央企、国产大模型企业等政产学研各界代表。
这场论坛最值得关注的动作，是推出了“Z 级算力 + P 级光网络 + GW 级电力”三位一体的新型人工智能基础设施架构。过去谈 AI 基础设施，算力、网络、电力往往是三条各说各话的线，这一次，它们被放进了同一个框架里。
中国工程院院士、论坛主席高文
中国工程院院士、论坛主席高文以《先进计算网络及 ZPG 计划愿景》为题，率先系统阐释了面向未来十年 AI 发展的战略构想。他提出，我国应加快构建 Z 级（十万亿亿次）算力、P 级带宽光网络、GW 级电力保障的“ZPG”协同体系。这套构想的价值在于，它把一个此前相对模糊的方向，变成了有量化目标和清晰技术路线图的中长期路径。
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中国工程院院士郭剑波
随后，中国工程院院士郭剑波以《算—电—能源协同发展路径探究》为题，从能源侧给出了一组更具体的判断。他指出，预计到 2030 年，中国算力年用电量将达到 8000 亿千瓦时，约占全社会用电量的 6%，算力发展的瓶颈，正在从芯片性能向电力供应延伸。
他强调，算力中心既是新型电力系统的重要负荷侧资源，也是消纳新能源的有效载体，亟需将算力基础设施纳入能源互联网整体规划，通过源网荷储一体化调度，实现算力与电力的双向高效互动。
E | 一个从算力侧出发，一个从能源侧切入，两位院士把同一道题目摆到了产业面前：当电力成为 AI 的约束力量，这笔账该怎么算。
缺的不是算力，
是把电变成 Token 的效率
黄仁勋曾把 AI 产业形容成一块五层蛋糕：能源、芯片和系统、基础设施、模型、应用。AI Infra 就是中间那层，它不造卡，也不训模型，价值在于提升效率、降低成本，让算力真正被用起来。
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中科类脑董事长、CEO 刘海峰
作为一家AI Infra 服务商，中科类脑董事长、CEO 刘海峰的主题报告《Token 经济下算电协同最优路径探索》，给出的是产业端的一种回答。他在演讲中分享了"度电智能"的产业发展理念。
G | 他给出的判断相当直接：当前制约 AI 发展的核心瓶颈是能效而非算力，人脑效能约为 AI 芯片的 500 至 1000 倍。这个倍数摆在那里，意味着能效这条路上还有大量空间没被挖掘。
在他看来，当前大规模集中式的 Token 工厂，正在成为一个跨域的复杂系统，需要与之匹配的操作系统来支撑算电一体化的运营。
这正是"度电智能"要解决的事：让每一度电产出的有效 Token 变得可计算、可优化。衡量一座 AI 基础设施的单位，也随之从“有多少张卡”，换成了“一度电能生产多少 Token”。
沿着这个理念，刘海峰倡导“电—算—Token”全链路优化：借助算电一体化平台“1+3”的架构，实现电力柔性可调、算力池化统筹、Token 高效产出，形成系统级的协同效应。
算电一体化平台：
把电、算、Token 算成一本账
论坛上，中科类脑正式推出算电一体化平台，定位是面向 Token 工业化生产的新一代 AI 基础设施底座。它整合了传统算力平台与能源管理系统的核心能力，首次实现电力供给、异构算力调度、大模型 Token 产出三位一体的协同管控，这也意味着，算电协同从概念探索进入了产品落地的关键阶段。
平台采用“1+3”标准化架构：一套博弈智能决策大脑统筹全局，联动电力、算力、Token 三大功能子系统，分别对应电从哪来、卡怎么用、Token 怎么产。
电力子系统集成微网管控、电力现货交易、全域 PUE 优化、虚拟电厂四大核心能力，依托算力集群柔性负荷参与电网削峰填谷，匹配风光新能源出力错峰调度算力任务。
I | 中科类脑则贯通“新能源基础设施—算力芯片—大模型—Token 生产”全产业链条，核心目标是实现高质量 Token 的普惠供给，推动 AI 在全球的广泛应用。
换句话说，它第一次从系统层面回答了“一度电能生产多少 Token”这个 AI 时代的核心命题，并为 Token 工厂构建起一套可复制、可推广的全域智能底座。
