2026-10-30

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AI行业的时间过得特别快，企业在原地犹豫三个月，模型架构已经迭代了三代，半年可能就走完传统产品几年的路。 对于想把AI引入生产经营的企业来说，难题也由此而生。高价购买的高性能训练卡，可能还在部署调试阶段，算力需求就从训练侧转移到了推理侧，需要重新储备和分配算力。 应用层的变化同样应接不暇，AI问答助手刚用了几个月，能端到端执行任务的智能体又来了，对企业的数据权限、流程设计提出了新的要求。 面对应接不暇的技术变化，企业既不能一成不变，必须保持进化，又不能疲于追赶，在反复试错中耗费资源。段玉裁在《说文解字注》里说，柱之言主，屋之主也。盖一栋大楼之前，先要立起支柱，这是最基础、最能承重的东西。对于企业而言，把AI引入业务，同样需要先立支柱，作为稳固根基的底座。 智企进化，先立支柱，超聚变的实践就是佐证。 进入AI时代，企业需要让AI真正进入生产经营的每个环节，这就是智企。 2026年10月23日，IDC中国在上海举办的2026 IDC中国CI0峰会暨数智化转型年度颁奖典礼上，超聚变提出“智企”理念，并以两大支柱支撑这种能力：一是高效、安全的Token生产平台Token Factory，二是AI重构的企业生产经营及分析决策系统。超聚变的相关实践，也获得了“2026IDC中国——驾驭AI超级周期：中国AI驱动的业务创新最佳实践”的认可。 作为一个智企进化的成功样本，企业可以从超聚变身上，深入了解智企如何建立长期应对AI变化的能力，以及支撑AI进入业务的支柱究竟如何发挥作用。 今天，企业想要使用AI十分简单，只要付费就能得到全套的AI解决方案，但这些技术来到企业之后到底有什么用，是赔钱还是赚钱，就不得而知了。为什么企业在AI上的投入，回报依然不清晰？ 先看投入，一本算不清的Token成本账。 我们都知道，算力是AI运行的基础。过去，企业部署AI，往往从采购基础设施开始，购买先进的GPU，部署更多服务器。但随着Agentic AI时代的到来，AI真正进入生产经营之后，智能体的调用和Token的消耗量，会随着不同任务的复杂度而发生变化，对算力部署提出了更大的挑战，如果算力部署与实际负载不匹配，资源就可能被闲置。 企业的AI投入不能只是算力的堆砌，更需要一套能够持续生产、调度和优化Token的体系。 再看回报。 即使Token足够便宜，如果组织流程没有改变，知识、数据等AI要素会受限于传统的组织架构，难以充分发挥价值，AI也可能无法进入核心业务，创造价值。 传统企业的知识和数据分散在不同部门、业务系统和员工手中，智能体受限于账号权限或部门边界，无法获得完成任务所需的完整信息，只能孤立地完成一些零散任务。面对长程的复杂任务，无法端到端执行，需要人工干预接管，企业原本希望通过AI提高效率，结果却增加了新的沟通和管理成本。 这意味着，企业把AI真正送入生产经营，让技术投入转化为价值回报，绝不是买几台服务器，接入模型API就行了。成为智企，是一项把算力、Token、模型、数据、知识、智能体应用等多种AI要素协同起来的综合工程。 根据超聚变算力事业部总裁唐启明的判断，未来3至5年，企业之间可能出现明显的分水岭，较早、较深入地推进AI实践的企业，有机会建立起新的竞争优势，拉开15%甚至更大的差距。 把AI真正送入业务，超聚变的“智企”进化，由此开始。 超聚变致力于成为企业在AI和数据时代的高水平全栈解决方案提供者，本身拥有复杂的研发、供应链和生产运营场景。从这个业务目标出发，AI进入实际工作流程的挑战巨大。 因此，超聚变的智企1.0变革，经历了两次重构： 一次是业务重构。 超聚变从自身业务出发，对组织文化、业务和人进行重构，让AI和数据参与业务设计与流程活动，让智能体得以进入生产经营，创造价值。 供应排产系统，就是非常典型的一个案例。这是涉及企业生产运营的重要系统，超聚变对业务流程进行重构，重新考虑计划体系中哪些工作由人完成、哪些工作可以交由数字员工执行，以及整个作业流程如何重新组织。业务重构，引入智能体之后，该系统的计划分析能力，已经从传统的月度级安排，向小时级推进。 研发也是一个被重构的业务场景。超聚变将智能体深入软件研发流程，采用ADD（Agent-Driven Development，智能体驱动开发）模式，同时保留必要的人工审核与质量控制，推动研发工作方式发生变化。 业务重构，把AI真正送入生产经营，也给超聚变的IT环境带来更高要求，需要构建起匹配自身业务的AI Infra，从算力中心到边缘，综合提升自身的算力效能，让Token产生更高效的价值。 于是，技术重构发生了。 超聚变通过技术架构的调整，打造了Token Factory，将Token生产线统一起来，进行度量、管理和持续优化 ，使已有的业务系统、应用和数据资产得到更高效的复用，并将Token