WAIC 2026观察：当算力定价权从“卡数”转向“Token成本”，产业链逻辑如何重构？
在2026年世界人工智能大会（WAIC）的喧嚣背后，隐藏着一条比展台参数更深层的产业脉络。今年最引人注目的展品无疑是各大厂商纷纷亮相的超节点产品，华为昇腾950、沐曦曦景S600、昆仑芯矩阵以及曦智科技的光电混合方案，无一不在展示着硬件性能的极致堆叠。然而，真正决定未来几年算力格局的，并非这些冰冷的技术参数，而是展台之下交易双方对话逻辑的微妙-shift。
一位资深算力服务商在大会间隙的一句感慨极具代表性：“过去客户问‘你们有多少张卡’，现在问‘Token成本多少，响应时延多长’。”这看似简单的措辞变化，实则是算力产业从“硬件思维”向“服务思维”转型的标志性事件。它意味着算力的经济属性、需求结构以及竞争维度正在经历一场深刻的结构性迁移。以下将深入剖析这一变革背后的底层逻辑，以及其对产业链估值体系的重塑影响。
表层现象：超节点扎堆背后的对话异变
本届WAIC上，国产算力超节点产品矩阵初具规模，覆盖了纯电、风冷、光电混合等多种技术路径。以华为昇腾950为例，其单柜集成64张计算卡，最高可扩展至1024卡互联，FP8总算力达到1EFLOPS，并配备256TB统一内存，荣获大会最高荣誉SAIL奖。这些参数令人瞩目，展示了中国在高端算力硬件领域的快速进步。沐曦股份以“零线缆”设计强调互联效率，昆仑芯强调量产交付能力，曦智科技则通过光电混合方案突破传统电子互联瓶颈。
从技术参数看，各家厂商都在致力于将更多芯片高效连接，使其像一个整体工作。然而，深入产业链一线会发现，真正的战场已经转移。客户不再单纯追求峰值算力的绝对数值，而是更关心在大规模并发下，完成一次具体任务（如生成一个Token）的实际成本和延迟。这种关注点的转移，预示着算力产业的核心价值正在从“生产能力”向“生产效率”转变。
深层逻辑：提问方式切换背后的三重结构性迁移
“Token成本”取代“卡数”成为核心关切，反映了算力产业链在三个维度上的根本性变化。
1. 经济属性：从固定资产到运营支出
当客户询问“有多少张卡”时，他们是在以传统IT基础设施的视角看待算力——将其视为固定资产。在这种模式下，企业需要一次性投入巨额资金采购硬件，按折旧周期进行摊销，投资回报主要取决于产能利用率和规模增速。这种模式重资产、高风险，且灵活性较低。
而当客户询问“Token成本多少”时，算力被重新定义为运营支出（OpEx）。这是一种按使用量付费的模式，投资回报的核心指标变成了单位成本和毛利率。这种转变极大地降低了企业的入场门槛，使得算力使用变得更加灵活和可预测。对于企业而言，这意味着财务模型需要从“CapEx主导”转向“OpEx主导”，估值逻辑也从关注硬件资产的规模转向关注服务提供的效率和稳定性。
2. 需求结构：从训练主导转向推理主导
中国日均Token调用量已突破140万亿次，两年内暴增超千倍，这一数据令人震惊。更重要的是，推理场景对总算力的消耗占比已达到约85%。虽然训练需求仍在增长，但增量的大头已经完全转向推理。
训练和推理对算力的要求截然不同。训练关注的是峰值算力，可以容忍数小时甚至数天的等待时间，侧重于大规模并行计算的能力；而推理关注的是持续吞吐和毫秒级响应，对时延极其敏感。这意味着，过去专门为训练优化的算力基础设施，在面临推理需求时显得力不从心。产业需要从“为训练优化”转向“为推理优化”，这要求芯片架构、互联技术和系统调度都进行针对性的改进。
3. 竞争维度：从产能规模转向成本效率
全球LLM推理成本在过去三年内下降了约1000倍，从每百万Token约20美元降至约0.40美元。这种成本的急剧压缩，使得算力公司的竞争壁垒不再仅仅是“谁拥有的卡更多”，而是“谁能让单位Token的产出功耗更低、时延更短、吞吐更高”。
在推理时代，芯片的绝对算力不再是唯一指标，系统级的成本优化能力成为新的核心竞争力。谁能通过架构创新、软件优化和系统级集成，实现更高的能效比和更低的边际成本，谁就将在未来的市场中拥有定价权。这种竞争维度的变化，将迫使厂商从单纯的硬件制造商转型为综合解决方案提供商。
趋势预判：算力产业链估值坐标系的迁移
如果“Token成本”取代“卡的数量”成为算力公司的新定价锚点，产业链各环节的价值分布和估值逻辑将出现结构性调整。
芯片设计端：从“峰值算力竞赛”到“每瓦性能竞赛”
在推理主导的市场中，同等制程下功耗更低的推理芯片将获得更高的议价权。厂商需要更加关注能效比（Performance per Watt），而非单纯的浮点运算次数。这将推动芯片设计向更细粒度的功耗控制和更高效的数据流架构发展。
系统集成端：从“规模扩张”到“效率控制”
对于超节点架构的集成商而言，竞争力不再仅仅体现在能连接多少张卡，而在于规模扩张时效率损失的控制能力。互联带宽、延迟、能耗以及系统稳定性将成为评估集成方案优劣的关键指标。谁能以更高的效率将成千上万张芯片整合成一个高可用的推理集群，谁就能获得更高的市场份额。
算力运营端：从“卖硬件”到“卖服务”
算力运营商的商业模式将逐步从“卖卡”转向“卖服务”。这意味着，毛利率的稳定性将比营收增速更受市场关注。投资者将更多关注运营商的单位Token成本控制能力、客户粘性以及服务溢价能力。这种转变将推动算力市场从传统的硬件销售模式向云服务模式靠拢。
结语与展望
这种迁移不会在一夜之间完成。当前市场对多数算力公司的定价仍以传统硬件公司的估值框架为参照。然而，客户提问方式的变化往往是产业定价逻辑迁移的先行指标。当越来越多的大客户开始按Token询价而非按服务器询价时，算力公司的商业模式和估值模型迟早要回应这个问题。
后续值得密切关注几个关键指标：一是头部算力厂商是否开始主动披露单位Token成本或推理效率数据，这将标志着行业透明度的提升和新标准的建立；二是算力运营商的收入结构中，是否会出现从硬件销售向服务收费的拐点，这将验证商业模式转型的实际进展；三是随着超节点架构的普及，推理成本下降曲线是否会进一步加速，这将决定AI应用爆发的速度。
总之，从“卡数”到“Token成本”的转变，不仅是技术层面的演进，更是商业逻辑和价值体系的深刻重构。在这场变革中，唯有那些能够真正理解并适应这一变化的企业，才能在未来的算力市场中占据有利地位。