中科类脑发布算电协同Token工厂，已接入超3000算力节点

大模型进入规模化推理阶段后，算力评价标准正从卡数、算力规模和PUE转向产出端：同样一批芯片、同样一度电，最终能生成多少满足质量、时延和稳定性要求的Token。中科类脑瞄准的正是这段从资源到智能产出的转化过程，并将自身体系称为“算电协同型Token工厂”，把异构芯片、模型、用户任务和电力放进同一套系统调度，用更少的资源产出更多有效Token。

中科类脑合伙人、副总经理常峰算了一笔价值账：一度工业用电采购价通常只有几毛钱，转化成算力后价值可能达到几十元，进一步形成Token后，部分模型每百万Token价格可超过百元。算力是生产设备，电力是原料，用户提交的提示词和任务进入Token生产线，模型负责完成智能转换，调度系统决定任务在什么时间、什么地点、使用哪类芯片和哪个模型运行。客户最终购买的是能够完成任务、符合指标的Token服务。

在产业链定位上，传统IDC交付机柜、电力、网络和空间，云厂商提供算力实例与模型接口，中科类脑向上再走一层，即Token生产运营层，对Token的生产效率、成本和任务结果负责。常峰将商业逻辑概括为效能和场景化两件事，目前已在AI4S及能源领域形成可规模化的商业闭环。平台统一纳管英伟达、昇腾等不同架构算力，聚合模型API和Token服务，并连接企业私有算力池与公共资源池。

据中科类脑介绍，截至目前平台已接入逾3000个算力节点，总规模超过5000P，累计服务超8万企业及科研用户。后台是公司与中国科大团队联合研发的决策大脑，负责电算Token一体化系统从监控、预测到调度、运营的闭环运转。中科类脑CTO、研究院院长丁海松将系统节奏拆为监控、预测、决策三步，所有决策以用户体验、结果质量和系统稳定性为边界。

调度核心是从算力任务中找出“柔性负荷”：对首Token时延敏感的实时任务留在原地，可排队、可断续的批处理任务则转移到电价低谷时段异地运行。针对异构芯片协作难题，中科类脑为每种芯片配置“包工头”式插件，调度层只负责分发任务，插件负责指挥同类芯片，并为每张芯片建立能力画像。其核心产品并非某一座机房、某款芯片或某个模型，而是一套跨域生产组织能力。