Сотрудники Meta израсходовали более 60 квадриллионов токенов в течение 30 дней, вызвав дискуссии о «Tokenmaxxing» в Силиконовой долине; сотрудники Amazon также начали манипулировать «AI KPI». Согласно данным Национального управления по данным, объем запросов токенов в Китае за два года увеличился более чем в тысячу раз — с 100 миллиардов в день в начале 2024 года до 140 триллионов в день в марте 2026 года. Отрасль оказалась в состоянии «тройного неконтролируемого роста»: объем, стоимость и ценность. Токены превратились из расходов на общение в средства производства, однако компании не могут оценить их реальную ценность. SuperFusion представила FusionOne AI на WAIC 2026, создав «Token Factory» для решения трех ключевых проблем: экономической, безопасности и непрерывности, уже внедрив решение в собственных сценариях AI Coding и в медицинской системе Chuangye Huikang.Автор статьи, источник: Новомир
За одну ночь Tokenmaxxing стал горячей темой обсуждения в Силиконовой долине!
Несколько месяцев назад внутри Meta создали рейтинг, отслеживающий потребление токенов более чем 85 000 сотрудников компании.
В результате, поразительно—
Всего за 30 дней сотрудники Meta сожгли более 60 триллионов токенов, лидер потратил 281 миллиард, даже Марк Цукерберг не попал в топ-250.
Источник: Информация
Не одиноки в этом: сотрудники Amazon также начали активно «нагнетать» KPI по ИИ, заставляя ИИ-агенты простаивать часами, лишь бы поднять свой рейтинг.
Эта кажущаяся абсурдной игра в рейтингах неожиданно сняла занавес с корпоративного ИИ 2026 года:
Чем больше токенов сжигается, тем больше ли это создаваемой стоимости?
Никто не может ответить, потому что это невозможно измерить.
После праздника отрасль оказалась в неловкой ситуации «тройного выхода из-под контроля»: неконтролируемый объем использования, неконтролируемые расходы, неконтролируемая стоимость.
На то, чтобы большие модели перешли от «непригодных» к «пригодным», ушло всего два-три года. Но проблемы, которые проявились после того, как они стали «пригодными», намного сложнее, чем те, что были, когда они были «непригодными».
Токен стал «средствами производства»
But it is not equal to value
Чтобы ответить на этот вопрос, нужно сначала понять, чем именно стал токен.
Три года назад токены были всего лишь «единицами стоимости» для разговоров между людьми и ИИ — десятки до сотен токенов за вопрос и ответ.
К 2026 году логика полностью меняется.
Один агент самостоятельно выполняет одну офисную задачу, расходуя десятки тысяч токенов; а при совместной работе нескольких агентов на одну задачу уходит миллион токенов.
Токены больше не являются просто расходами на чат, они стали «средствами производства» для переосмысления корпоративных процессов.
Цифры количественных изменений еще более впечатляют. Согласно данным Национального управления по статистике, объем запросов токенов в стране вырос с ежедневных ста миллиардов в начале 2024 года до ежедневных сто сорока триллионов в марте 2026 года.
За два года вырос более чем в тысячу раз — это уже не кривая, а настоящая стена, возникшая из ничего.
За стеной находятся четыре уже подтвержденных высокоценных сценария: AI Coding, AI for Science, мультимодальное создание видео и универсальный офисный агент.
Наиболее быстро развивается AI-кодирование, и только этот сегмент поглотил более 50% глобального потребления токенов.
Источник: Отчет State of AI, опубликованный OpenRouter в сотрудничестве с a16z
Но настоящий ключ как раз скрыт в вопросе из введения: чем больше токенов сжигается, тем больше создается ценности?
Нет.
Поскольку токен сам по себе — это «стоимость», а не «ценность»: он является новым центром затрат и превращается в ценность только тогда, когда агенты действительно используют его и вкладывают в бизнес.
Настоящим центром прибыли являются агенты, которые используют токены для выполнения работы.
Токен, который просто крутится в фоновом режиме, чтобы поднять рейтинг, и токен, который успешно реализовал промышленный контроль качества, написал код продукта и отслеживал состояние болезни, — у них одинаковый баланс, но их ценность кардинально различается.
Абсурдность борьбы Meta и Amazon заключается в том, что они соревнуются за «производство» токенов, но игнорируют «качество потребления».
Таким образом, единица измерения для оценки хэшрейта также была изменена.
Раньше измеряли «сколько FLOPS вырабатывает один киловатт-час», оценивая производительность оборудования; сегодня базовая единица сменилась с FLOPS на Token, и масштаб был расширен до самого предела ценности—
WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES
Старая линейка измеряла только «сколько вычислительной мощности производится на каждый ватт электроэнергии»; новая линейка должна измерять до конца:
Сколько из каждого вложенного вами ватта электроэнергии превращается в эффективные токены, которые реально используются агентами и приносят ценность?
Вывод логичен: раз токен превратился из «стоимости общения» в «сырье в цепочке создания стоимости», вся соответствующая инфраструктура вокруг него —
Как производить, как рассчитывать и как управлять — всё нужно начинать с нуля.
Не модель не справляется, а фундамент не поспевает
Проблема именно в этом: природа токена изменилась, но фундамент, на котором он держится, по-прежнему строится по старой логике.
В течение последних десятилетий у компаний сложилось представление о покупке серверов как о «покупке оборудования, установке системы и обеспечении её работы».
В этой новой цепочке создания стоимости эта модель мышления полностью теряет эффективность—
Старая инфраструктура, построенная под одну модель, не справляется с сегодняшними комбинациями многомодельных, многоверсионных и многосценарных задач.
Еще более болезненно то, что вычислительная мощность на бумаге ≠ эффективный токен.
Использование GPU редко превышает 50%, результаты тестов выглядят отлично, но при нагрузке реальными задачами система начинает подвисать; при обработке длинных документов и длинных контекстов вся система полностью блокируется.
А普及代理，恰恰将长上下文和高并发变成了日常。宣传中的性能，和实际运行的体验，是两个世界。
Проще говоря, старая инфраструктура измеряется FLOPS, но не может создать стабильный и эффективный токен.
Следуя новой цепочке добавленной стоимости, компании действительно должны вести три учетные книги.
Экономический расчет.
Каждое преобразование эффективно? Каждый токен учтен, отслежен и контролируется? Использование GPU менее 50% означает, что половина электроэнергии потрачена впустую; неясно, за что были получены токены — значит, деньги потрачены без понимания.
Безопасный счет.
Для большинства корпоративных клиентов этот фундамент также должен быть построен у себя дома — данные не покидают пределы компании, модель находится под полным контролем, а агенты ограничены в безопасных границах.
Еще одна непрерывная книга, которую最容易 пропустить.
Раз это фабрика, то самое страшное — это никогда не высокая стоимость электроэнергии, а остановка производства.
Купленные токены должны быть не только дешевыми, но и обеспечивать предсказуемую производительность: ключевые задачи не должны вытесняться задачами низкого приоритета, длинный документ не должен тормозить всю систему, а еженедельная итерация модели должна оставаться стабильной и не отставать.
Эти три счета не касаются модели, которую обсуждают снова и снова, а лежат прямо в основании. Когда речь заходит о конкретной отрасли, боль становится острой:
Производственная отрасль хочет, чтобы ИИ проник в исследования и разработки, моделирование, контроль качества и планирование производства, но чертежи и данные о технологических процессах — это жизненно важные активы, поэтому развертывание должно быть локальным. В результате, после получения оборудования проходит от одной до двух недель, прежде чем оно выдаст первый токен, и каждая итерация модели ощущается как переливание крови.
Финансовые организации, желающие реализовать управление рисками, отчетность и интеллектуальную эксплуатацию, сталкиваются с тем, что соблюдение нормативных требований и безопасность данных — это неприкасаемые границы. Они не могут воспользоваться удобством публичного облака, где решения «упакованы в API и готовы к использованию», поэтому вынуждены создавать собственные системы — выбор технологий, настройка, мониторинг и устранение неполадок ложатся полностью на их плечи, и ИТ-команды, не имеющие опыта в области ИИ, просто не справляются с этим.
Медицина — самый яркий пример: интерпретация отчетов, вспомогательная диагностика и отслеживание пациентов имеют огромную ценность, но медицинские данные чувствительнее золота и должны оставаться внутри больницы, в то время как модель обновляется раз в неделю, а коммерческие продукты часто отстают на месяц — врачи и пациенты не могут ждать.
Три отрасли, три лица, но болевые точки указывают на одну и ту же проблему:
Компаниям больше не нужны просто аппаратные средства, способные запускать модели, а необходима «производственная система», которая сможет стабильно, безопасно и измеримо преобразовывать вычислительные мощности в эффективные токены.
Эта «производственная система» уже имеет название: Token Factory.
Появилась «фабрика токенов»
Другими словами, каждому предприятию нужен свой собственный Token Factory.
На WAIC 2026 Super Fusion представила практическое решение.
Его ключевое действие — не повторять ту цепочку добавленной стоимости, а превратить линейку в производственную линию.
Каждое преобразование в цепочке фиксируется в конкретном проекте:
Инфраструктурный уровень вычислительной мощности (WATT → FLOPS): аппаратное обеспечение, жидкостное охлаждение и суперузлы, определяющие, сколько вычислительной мощности можно извлечь из каждого ватта электроэнергии;
Слой моделей и вычислительных ресурсов (FLOPS → TOKENS): ускорение вывода, параллельное планирование и обеспечение моделей определяют, могут ли вычислительные ресурсы превратиться в стабильные и эффективные токены;
Токены и операционный уровень (ТОКЕНЫ → ЗНАЧЕНИЯ): сделать каждый токен измеримым и управляемым, а затем передать агенту для превращения в бизнес-ценность.
Три слоя упали, и именно тот долгий период безответственности, закрытый черный ящик, подходит к концу—
Раньше компании обращали внимание только на концы цепочки: покупали вычислительную мощность и требовали результатов, но эффективность и стоимость каждого промежуточного этапа никогда не рассматривались.
Если Token Factory — это завод, который нужно построить, то FusionOne AI — это полный «план строительства завода», предоставленный Superfusion.
FusionOne AI — это комплексное AI-решение, являющееся реализацией концепции корпоративного токен-фабрики.
Его позиционирование можно охарактеризовать как «1+3+N».
- Единая архитектура: полная архитектура Token Factory, обеспечивающая одинаковый опыт на уровне настольных компьютеров, офисов и центров обработки данных;
- Три ключевые преимущества: совместная работа программного и аппаратного обеспечения для раскрытия потенциала токена, AI Lab обеспечивает вычислительные мощности и модели с T+0, непрерывная собственная практика 7×24 часа;
- N сценариев экосистемы: от AI-кодирования и разработки агентов до AI-офиса, AI-коротких видео, государственного управления, финансового маркетинга и управления рисками, умного здравоохранения.
Что касается возможностей, то шесть задач, которые она обещает решить, точно соответствуют этим трем счетам.
В учете затрат многообразие вычислительных мощностей унифицировано в одну производственную линию, не зависящую от отдельных чипов; TokenOps делает каждый токен измеримым, управляемым и оптимизируемым.
В непрерывной системе двигатель ускорения логики Smart извлекает максимальную пропускную способность, а двигатель Smart QoS обеспечивает порядок доставки, защищая ключевые бизнес-процессы от вытеснения низкоприоритетными запросами; кроме того, модель 0-Day всегда актуальна, позволяя компаниям оперативно реагировать на изменения и внедрять новые модели в производство в первую очередь.
На безопасном счете AgentCare настроил для агента безопасную песочницу и интеллектуальную память, позволяя агенту безопасно интегрироваться в реальные процессы.
Еще один момент — это воспроизводимость экосистемы: AI Lab Superfusion и FusionXplay напрямую переносят уже проверенные пути других.
Token Factory будет запущен
Невозможно обойти аппаратное обеспечение
Искусственный интеллект не может быть реализован без аппаратного обеспечения.
Это именно то, на чем сверх-переформированный ветеран вычислительных мощностей не пойдет на уступки: как бы ни был красивым программный платформа, в конечном итоге она должна работать на реальной основе вычислительных мощностей.
«1+3+N»中的那个«1», реализованный на практике, представляет собой три типа Token Factory: настольные, офисные и центры обработки данных.
Новая платформа для создания токенов TokenBox™, впервые перенесшая эти возможности, ранее доступные только в центрах обработки данных, прямо в офис!
The key is plug and play.
Шум серверов ИИ уровня центра обработки данных настолько велик, что его невозможно вынести в офисе, а порог входа в серверную комнату чрезвычайно высок; обычные рабочие станции слишком слабы по вычислительной мощности, чтобы справляться с крупными моделями.
TokenBox™ с жидкостным охлаждением снижает уровень шума до 35 дБ при основной нагрузке, обеспечивая тишину уровня библиотеки; одного устройства достаточно для запуска флагманской большой модели с 1,6 трлн параметров, такой как «DeepSeek V4 в полной мощности».
Кроме того, с помощью TokenFabric™ обеспечивается эффективное соединение от одиночного узла до многоузловой системы, поддержка новых моделей с нулевого дня и гибкое масштабирование оборудования, как при сборке конструктора.
Для малых и средних предприятий и филиалов корпораций, которым необходимо обеспечить приватизацию, но не могут позволить себе содержать серверную и команду AI-поддержки, это почти превращает мечту «использовать токены так же просто, как воду и электричество», в машину, которую можно поставить в угол.
Если Token Factory — это электростанция, то «суперузел» — это тот самый сервер, который действительно генерирует электричество.
Он решает именно дилемму «теоретическая вычислительная мощность ≠ эффективный токен».
В традиционной архитектуре несколько ускорителей работают изолированно, обмен данными между узлами напоминает пробку в час пик, и вычислительная мощность не может быть полностью реализована — при обработке длинных контекстов система просто зависает.
Идея супер-ноды заключается в том, чтобы объединить целый стеллаж с несколькими картами в единое высокоскоростное взаимосвязанное целое, используя высокую плотность, жидкостное охлаждение и унифицированную архитектуру, чтобы извлечь вычислительную мощность, ранее терявшуюся из-за коммуникационных узких мест.
Проще говоря, у того же набора чипов другие могут извлечь только пятьдесят процентов, а он хочет, чтобы вы извлекли максимум.
Для крупных предприятий, которым необходимо поддерживать сотни и тысячи одновременных пользователей при ограниченных вычислительных ресурсах, это не просто дополнительное преимущество, а вопрос жизни и смерти.
От центров обработки данных до офисов и рабочих столов — вычислительные решения Super Fusion охватывают все сценарии, от крупных корпораций до супериндивидуумов.
Начните с себя
AI-программирование становится главным полем боя
Убедительность Чжаоцзюэбянь заключается не в том, что она говорит, а в том, что она уже реализовала сама на себе.
Словами самого себя — «продавай то, что используешь сам, и используй то, что продаешь». Продукт, который вы предлагаете клиентам, должен быть тем, что вы сами достаточно глубоко и широко использовали.
Только после того, как эта собственная система опыта, методологии и инструментов была систематизирована и отточена, SuperFusion представила FusionOne AI внешнему миру.
AI Coding — это именно та область, которую команда будет активно развивать во второй половине года, и она же является наиболее убедительной.
Причина проста: программирование быстрее всего реализует все проверенные высокоценные сценарии.
Редко кто останавливается на рассказах — Super Fusion превратил себя в «первого клиента».
Самый типичный пример — небольшая команда разработчиков, которая не написала ни одной строки кода вручную —
Три месяца, доставка кода продукта объемом 500 000 строк.
Еще более интересно его эволюционное развитие: от «супериндивидуума» одного человека до «суперпроекта», соответствующего корпоративным процессам и автоматизированного управления несколькими агентами.
Искусственный интеллект для программирования здесь уже не просто инструмент повышения эффективности, а инфраструктура разработки, встроенная в бизнес.
Компания, которая вплела ИИ в свою суть, когда вновь говорит о внедрении ИИ, имеет совсем другой вес.
Значение внедрения ИИ стало конкретным
А более убедительным, чем самоутверждение, являются результаты, полученные другими.
Чжунъюань Хуэйкань на протяжении тридцати лет занимается информатизацией здравоохранения и имеет данные о 7000 медицинских учреждениях и 250 миллионах медицинских карт граждан.
Там медицинский ИИ уже распался на множество «маленьких и прекрасных» агентов — от предварительного опроса и обхода палат до оценки риска пролежней и специализированной поддержки; сценариев становится все больше, а спрос на токены растет экспоненциально.
Как доставить токены в отделы и на передовую — это новая задача.
For this, they searched for such tools for a full year.
Ответ TokenBox™ заключается в уменьшении размеров завода до масштаба, позволяющего разместить его в кабинете. Таким образом появилась BsoftGPT+TokenBox™ — эта локальная вычислительная база для медицинского ИИ.
Первая половина ИИ — это запуск моделей; вторая половина — это непрерывная генерация интеллекта, при этом необходимо точно учитывать расходы, контролировать затраты и обеспечивать надежность ключевых бизнес-процессов.
Когда вычислительная мощность перестает быть дефицитной, настоящим дефицитом становится способность объединить вычислительную мощность, модели и бизнес в эффективную производственную линию.
Искусственный интеллект действительно перейдет с лабораторной скамьи на производственную линию, когда каждое предприятие — будь то офис или центр обработки данных — сможет обладать собственным Token Factory.
Возможно, именно это и есть самое простое и надежное значение этих четырех слов — «внедрение ИИ».