AI投资进入下半场，谁能把算力账算明白？
中科曙光今年围绕Token效率推出的一系列技术，让人想到AI行业接下来可能面临的一道现实考题：算力投入越来越大，产出该怎么衡量？
《科创板日报》援引相关报告预计，2026年中国智能算力规模将达到2576.5EFLOPS，同比增长87.9%。
规模快速增长当然是好事，但建设投入只是第一步。设备利用率、能源消耗、运维成本以及实际任务完成量，才决定项目能否长期运营。
尤其当AI应用从模型训练逐步走向高频推理，企业更在意每投入一笔钱，究竟能够稳定处理多少请求。
中科曙光的scaleFabric Token加速体系，以及面向推理缓存优化的ParaCache，都可以放在这一背景下理解：通过系统协同减少无效等待与重复计算，改善实际运行效率。
不过，技术方案的价值最终还要结合应用负载、部署成本和客户使用效果判断。
对算力产业而言，投资逻辑可能正在发生变化。过去市场关注建了多少算力，未来会更加关心这些算力每天创造多少实际价值。
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