👦🏻 作者: 壹小姐
🥷 编辑: Koji
🧑🎨 排版: NCon
2026 年，企业 AI 正在跨越一道分水岭。
Agent 开始从局部试点走向规模化应用，进入企业生产系统中。而当前，企业面临的核心问题已经不再是“模型和算力强不强”，而是“智能能否被稳定供给、有效运营并进入业务”。
9 月 21 日，以“共建智能体时代”为主题的超聚变 2026 国际探索者大会在郑州举办。来自全球的企业客户、产业伙伴与行业嘉宾汇聚于此，围绕企业智能化演进、Token Factory 实践与全球伙伴协同，展开了一场关于企业 AI 落地的集中讨论。
大会一开场，超聚变 CEO 刘宏云便给出了他的回答——“智企”。
按照超聚变的定义，智企是智能体时代内部实现全方位智能化的企业。它并不是简单部署更多 AI 工具，而是让智能逐步进入企业的研发、生产经营、创作协作与分析决策，成为企业运行体系的一部分。这是对当前企业 AI 落地核心矛盾的直接回应。
毕马威《2026 全球技术报告》显示，88% 的受访企业已开始将 Agentic AI 融入系统，但仅有 24% 的企业能在多个 AI 用例中实现投资回报。“高渗透、低回报”的背后，是企业在 Agent 落地层面的现实卡点。
超聚变CEO刘宏云
算力如果不能匹配负载，Token 就难以高效产出，而 AI 如果不能进入业务，再多的 Token 也难以产生价值。
某种程度上，超聚变提出的“智企”概念，重新定义了企业 AI 的竞争标尺。过去两年，行业的讨论集中在“要不要上大模型”“用哪个模型”，“智企”的提出，意味着竞争焦点转向了三个更深层的问题：
自 2024 年起，超聚变开始孵化智企相关项目，2025 年正式启动“智企 1.0”。目前，超聚变已经形成面向 Agentic AI 的企业本体层和数智化技术工程平台，完成了从算力底座、AI 使能平台到业务数智化服务的系统性布局。
会上，超聚变智企生态事业部副总裁王红新也给出了一个更具体的判断。
他指出：企业 AI 落地的难点，不只是让模型接入现有系统，更在于让 AI 理解企业如何运转。
超聚变智企生态事业部副总裁王红新
为此，超聚变通过企业本体梳理客户、订单、产品等业务对象及其关系和规则，并将分散在不同系统中的业务能力连接起来，使智能体能够从处理单项任务，逐步参与跨角色、跨系统的流程协作。
这套本体层在技术架构上试图解决的一个关键问题是：大模型借由本体层的企业数字孪生理解企业业务，并基于没有歧义的本体建模尽可能地消除推理幻觉，让 AI 不再停留在外围辅助环节，而是真正进入企业经营、协同、分析和决策过程。
企业向智企演进也并非一步到位。具体到 AI 进入企业业务的路径上，超聚变将其拆解为四个递进层次：活动级智能体处理客服问答、合同生成等具体任务；流程级智能体推动 AI 从“单点执行”向“线性协同”升级；企业级分析决策形成企业大脑；生态级智能协同延伸到企业边界之外。
这一路径的关键，不是部署多少 Agent，而是企业能否让 AI 在明确的数据、权限与责任边界内理解业务、参与流程，并持续形成可衡量的价值。
刘宏云认为，未来三至五年，率先深入实践 AI 的企业与观望者可能逐步拉开差距。
这意味着，企业必须建立与自身业务负载相匹配的 Token Factory，让算力经过模型选择、推理优化和度量运营，形成稳定、可信、可管理的智能供给。
在“智企”的两大支柱中，高效、安全的 Token 生产平台，解决的是智能如何被稳定供给的问题。
如何让企业能够像经营生产资料一样经营 Token 资产？
正如超聚变算力事业部总裁唐启明所讲，超聚变提出的解法是沿着 WATT → FLOPS → TOKENS → AGENTS → VALUES 的价值链重新构建运营逻辑。其中 Token 是成本中心，Agent 是利润中心，只有真正被业务消费的高质量 Token，才能转化为实际价值。
超聚变算力事业部总裁唐启明
这条价值链要落地，需要回答一个核心问题：算力基础设施如何转化为 Token，Token 如何被度量和运营，AI 能力如何从数据中心延伸到办公室和桌面。
围绕这些问题，超聚变以 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案，贯通算力、模型与 Token 运营。按照其整体架构，Token Factory 包含三个相互衔接的部分：算力基础设施、模型与算力服务，以及 Token 度量与运营，分别解决 Token 如何生产、如何高效供给，以及如何被持续管理和优化的问题。
在数据中心这一层，超聚变最新发布了 FusionServer“无极”架构，以及基于该架构的首发产品 FusionServer V9 系列。
伴随着大模型能力的加速演进，AI 进入推理为主的“干活”时期，全球 Token 消耗持续爆发，超节点成为中大型 AI 数据中心明确趋势。“无极”架构的核心意义正在于，它通过模块化解耦与异构兼容，围绕供配电、液冷和互联等关键环节进行系统优化，让数据中心的基本盘具备了可演进能力，进而为通用计算、AI 计算以及存储提供统一的基础设施底座，推动边缘计算向桌面级形态延伸。
当物理 AI 驱动算力从机房走向工业现场、零售与桌面，企业对边缘生态的完整性也提出了新的要求。在超聚变边缘计算领域总经理周洵看来，边缘算力不是中心算力的简单延伸，而是人工智能与物理世界深度融合、创造真实产业价值的核心原点。
在这一逻辑下，超聚变坚持 Token Factory 横向扩展、纵向做深。大会现场，周洵与 AMD 大中华区市场营销副总裁纪朝晖共同启动 FusionXpark M 系列桌面 AI 超级计算机的发布仪式。该系列产品承载了超聚变在智企时代推进终端 AI 本地化算力部署的实践构想与落地路径。
大会全球首发的 FusionXpark M 系列，基于 AMD 锐龙 AI Max+ PRO 495 平台打造，最高支持 192 GB 统一内存，聚焦本地大模型、智能体开发、AI Agent 办公三大场景，支持数据不出设备、Token 计量与 AgentCare，把智能体送到工业现场、零售与桌面，面向真实的生产需求。
从面向数据中心的“无极”架构与 FusionServer V9，到 FusionOne AI 企业级 Token Factory 解决方案，再到 TokenBox 本地 AI 超级工作站与 FusionXpark M 系列桌面 AI 超级计算机，超聚变形成了覆盖不同部署规模的 Token Factory 产品体系：大规模生产在数据中心，敏捷生产在办公室，随身生产在桌面。
但 Token Factory 的价值不只在于生产更多 Token，更在于让 Token 变得可度量、可管理、可持续优化。
超聚变算力领域副总裁王梁栋
超聚变算力领域副总裁王梁栋指出，在多模型、多智能体环境下，不同任务对上下文、时延与安全的要求并不相同。企业不仅要让合适的任务匹配合适的模型，还要看清 Token 由谁消耗、成本为何变化，以及投入是否真正形成了业务价值，避免 Token 运营成为“黑盒”。
超聚变也将自身作为方案的“001 号客户”。目前，其内部 Token Factory 已经支撑超过 100 个智能体、覆盖 30 余个业务场景。基于自身实践，超聚变进一步提炼出六步实施框架，帮助企业减少重复试错，加快 AI 从局部试点走向生产应用。
Token Factory 也由此从产业概念进一步落到可交付的产品、平台与应用场景上，让 Token 跟随业务走到每一个需要它的现场问题中。
Token 生产出来，不等于形成价值。
从 Token 到 VALUES 的跨越，还需要 AI 进入具体企业、具体流程，并与行业知识、数据体系和业务规则相结合。
在对外落地层面，超聚变的这套体系已经在多个行业得到验证。
大会现场，香港中华煤气企业资讯科技总经理黄家杰清晰介绍了这家能源企业如何结合数据治理、AI 平台与业务智能体推进转型，超聚变以数智化转型解决方案助力其释放 AI 业务价值。
Product LATAM 创始人 Ricardo Rubio Casares 也从拉美市场出发，分享了公司在数据治理与 AI 协同的实践。基于超聚变 FusionXpark 的本地推理能力，他们将 ERPA 模型应用于中小企业和酒店集团等场景，以更低成本、更安全地整合多源数据，推动 AI 能力在拉美市场落地。
在这场始于 AI 算力层的变革中，超聚变将自身定位为“企业在 AI 和数据时代的水平全栈解决方案提供者”。
超聚变建设的是一套可跨行业复用的“算力基础设施、Token 生产与运营、企业本体以及平台能力”。从底层算力基础设施、AI 与数据使能平台，到水平商业流程软件及场景化的实施服务，所有企业共通可用。
生态伙伴则结合行业软件、专业模型、行业知识与本地交付经验，共同推动这些能力进入具体行业和业务流程。这样的分工并非简单的产品集成。不同行业拥有各自的业务规则、数据体系与专业知识，只有将可复用的水平能力与垂直行业经验结合起来，AI 才能真正抵达业务现场。
在全球生态部署方面，目前超聚变的全球合作伙伴超过 30000 家。面向下一阶段，超聚变将围绕智企、Token Factory、算电协同和生态共创四个方向，与全球客户及伙伴共同探索，结合当地的行业经验与交付能力，形成适合具体市场的解决方案，共同推进智能在业务场景“最后一公里”的落地。
超聚变在 2026 国际探索者大会释放的核心信息，是这家公司在 AI 时代一条清晰的技术叙事：超聚变要用 Token Factory 解决智能的生产效率，用企业本体建模解决 AI 对业务的理解，用水平全栈能力与生态伙伴共同推进 AI 在业务端的落地。
这不仅是对行业现状的描述，更暗含了超聚变的战略方向：在 AI 落地节奏不均的窗口期，助力企业更快地让算力消耗变得可计量、可控制、可创造价值。
这条路径能否走通，还要看超聚变 Token Factory 的商业模式能否持续被验证，以及水平全栈能力与垂直场景之间的“接口”是否足够清晰高效。