智东西
作者 | 江宇
编辑 | 漠影
大模型越跑越快，企业本地部署AI的难题也被进一步放大。
一边，DeepSeek V4这类大参数模型已经成为企业关注的焦点，1.6T参数规模对显存、算力和GPU互联提出了更高要求；另一边，DeepSeek、千问Qwen、智谱GLM等开源模型持续迭代，企业刚把上一版模型部署完成，新版本又已经发布。
而本地AI部署，并不是“买台机器、装个模型”这么简单。
模型真正跑起来之后，企业还要面对推理性能优化、GPU利用率提升、运行监控、故障定位和版本更新等一系列问题。
这些看似分散的环节，最终都会落到同一个核心指标上：Token产出效率。
比如，GPU利用率不高，会直接影响单位算力能够生成多少Token；KV Cache优化不到位，会拖慢模型生成速度；并发调度不合理，则可能导致高峰期响应延迟甚至服务卡顿。
模型版本更新慢，还意味着企业即便买了同样的硬件，实际Token生产能力也可能很快落后于行业平均水平。
云端AI服务可以把这些工作藏在后台，但背后的API成本难以承担，数据安全让人担忧；本地部署则意味着企业需要自己负责这些复杂环节。对于缺少AI运维团队的公司来说，算力买回来了，Token能不能稳定、高效地产出，依然是一笔难算的账。
面对这种行业共性难题，本地化部署成为必须，同时市场急需一种全新的解法：它需要像数据中心一样强悍，具备极致的Token产出效率，又无需专业数据中心的投资建设和运维投入成本。
在近日举办的超聚变2026探索者大会算力高峰论坛上，一个被称为“AI新物种”的解法正式亮相——超聚变推出了软硬一体、可扩展、可演进、开箱即用的企业级Token生产平台TokenBox™。
TokenBox™将数据中心级超节点能力、液冷静音、PCIe Fabric Gen6高速互联、Pack模块化扩展，以及数据中心的FusionOne AI软件平台，整合进同一套本地AI方案中。
在企业AI投入持续升高的阶段，TokenBox™试图回答一个问题：企业怎样在办公室里部署一套能跑大模型、能持续升级、还能支撑多人并发使用的本地AI系统。
一、围绕Token产出效率，企业AI投入需要换一套算法过去几年，企业采购AI基础设施时，更关注的是GPU型号、FLOPS和显存规模。
但随着AI Coding、数字员工、企业知识库和智能体应用逐渐进入业务流程，企业真正开始消耗的，已经变成源源不断的Token。Token成为新的成本中心，Agent是新的利润中心，只有真正被业务消费的高质量Token，才能转化为实际价值。
而每一次调用、每一次推理、每一次Agent执行，背后都会持续消耗推理资源。
这意味着，企业买GPU只是起点。后续GPU利用率、推理时延、并发调用能力以及长期运维成本，都会直接影响AI投入回报。
超聚变敏锐地捕捉到了这一痛点，并提出：Token Factory是企业AI应用的关键承载平台，是帮助企业把AI从概念验证真正转化为持续生产力的重要基础。每家都应该有自己的Token工厂。
在“FLOPS-TOKENS-AGENT-VALUES”这条全新的价值链中，TokenBox™承担的就是算力向Token高效转化的关键节点。
它不仅仅是一个物理盒子，而是围绕Token产出效率进行了一套系统级重构。
针对推理效率，TokenBox™在CXL，PCIe Fabric等创新硬件加速技术之上，协同自研KV缓存卸载，智能稀疏等推理加速引擎技术，实现针对性软硬协同优化，推理性能相较于普通开源方案有显著提升。
在企业本地部署场景里，这类优化会直接影响Token产出效率。
因为很多企业虽然为100%的GPU算力买单，但实际业务里的Token产出效率可能不足40%。实验室里的模型跑分，与真实业务现场之间，依然存在明显落差。
某种程度上，企业之间未来的AI差距，或许不只是GPU数量的差距，而是谁能更稳定、更高效地把Token转化成真实业务能力。
二、把数据中心级AI算力，直接搬进办公室算力的转化效率解决了，承载算力的物理形态同样需要跃迁。
企业想在本地跑DeepSeek V4这种1.6T规模的大参数模型，过去往往陷入两难：普通的办公工作站算力、显存和互联带宽根本扛不住；而数据中心的AI服务器性能虽强，但对机房、供电、散热和噪音的苛刻要求，让普通企业望而却步。
正是出于这种两难处境，很多企业虽然想做本地AI部署，但真正落地时仍会卡在环境条件与长期运维成本上。
TokenBox™填补的正是办公场景高算力的缺口，为了实现这一目标，TokenBox™在硬件架构上进行了几项关键突破：
1、满血版算力支撑：具备T级显存和10P以上的AI算力，可支撑DeepSeek V4满血版1.6T参数模型的高效运行。
2、图书馆级静音：采用DC级冷热部署设计与先进的液冷整机散热体系，在主流业务负载下噪音可低至35dB（图书馆级别）。
3、Pack模块化架构：由GPack、CPack、MPack、SPack构成可进化的平台架构。TokenBox™从一开始就不是一台边界固定的设备，而是一个可以持续进化的Pack平台。围绕GPU、CPU、内存、存储等核心能力模块，企业可根据业务需求灵活扩展，让AI基础设施从一次性建设走向长期演进，把当前投入沉淀为可持续增长的平台能力。无论是GPU、CPU，还是内存、存储资源，企业都可以像搭积木一样按需灵活扩展。
4、TokenFabric极限互联：超聚变与博通联合打造了全球首款PCIe Fabric Gen6产品TokenFabric™，支持从4卡到128卡的全互联扩展。GPU之间通过高速互联直接通信，彻底绕开传统CPU中转带来的延迟损耗。
为了更直观地理解其架构，这里附上一图读懂TokenBox™的核心逻辑：
三、模型永新：获取、部署、更新化繁为简，让模型智商永不掉线除了算力本身，本地AI部署还有另一个现实问题：模型更新太快。
过去一年里，DeepSeek、千问Qwen等开源模型迭代频率明显提升。很多企业刚把上一版模型部署完成，新版本已经发布。对于本地部署环境来说，更麻烦的是后续的推理服务适配、版本兼容和运维更新。
有技术人员透露，部分模型更新之后，行业里的硬件与推理服务适配周期可能长达数周甚至更久。TokenBox™给出的解法是——ModelEver模型永新能力。它能为TokenBox™用户提供模型永新的贴身保障，能力覆盖模型全周期。
其核心理念是借助高度的工程化和产品化能力、领先的架构、专业的本地服务、强大的平台支撑和大量政企客户和互联网客户项目交付经验，帮助用户降低模型适配与升级成本，缩短上线周期，让企业无需投入大量技术资源，即可轻松实现大模型的持续更新与优化，充分释放AI生产力价值。
具体地讲就是：新模型一经发布，在超聚变AI Lab实验室便会完成模型的预验证、预集成工作，TokenBox™用户可第一时间获取到精选的模型及其配套工具镜像，实现新模型的第一时间获取、可视化部署、可视化评测和平滑升级，让用户第一时间享受新模型带来的生产力提升。
同时，对于已有模型的更新，企业也通过简单的软件界面就能完成升级，让推理服务永远与最新模型版本保持同步。
四、开箱即用：像装手机App一样简单，建立“本地AI应用商店”TokenBox™从硬件架构到软件栈均围绕“Token生产”来设计，主打开箱即用、部署即生产。
它预置模型管理平台和应用市场(FusionXplay)，覆盖从模型推荐、获取、部署、升级、全周期管理、优化加速等多个环节。
其将复杂的底层适配、版本管理和运维工作前置封装，为本地AI提供一套可持续演进的“应用商店”，下载即用。
企业可以在本地环境中像下载App一样选择模型、安装应用，龙虾（Openclaw的昵称）、爱马仕（Hermes的昵称）等智能体的选择也能实现随心切换、一键部署。
此外，为了进一步降低长期运维成本，TokenBox™还引入了手机端原生AI交互以及从模型到卡全栈资源可视能力，也提供液晶屏、桌面管理端等多入口管理方式，可实时查看Token吞吐、并发任务、GPU利用率和显存占用等运行状态，支持拓扑定位故障根因，其运维体系可将运营成本降低80%显著降低运营成本。
TokenBox™也支持PC端、PAD端和移动端等多端访问。
过去，企业做本地AI部署时，市场里的主流选择并不多：要么是工作站，要么是数据中心服务器。
前者部署方便，但算力、显存和扩展能力有限；后者性能更强，却对机房、供电、散热和长期维护都有更高要求。
随着DeepSeek V4这类大参数模型出现，企业对于本地AI系统的要求也开始变化。很多企业既希望能在办公室环境里直接部署，又希望系统可以持续升级、支持多人并发，并长期稳定运行。
TokenBox™代表的，正是一种新的本地AI基础设施形态。
它尝试把高性能硬件、模型适配、推理加速、应用管理和运维交互，进一步整合进同一套产品里，缩短企业从“买算力”到“真正用上AI”之间的距离。
而随着AI Agent、AI Coding和企业知识库持续增加，企业内部对于推理服务、Token吞吐和长期稳定运行的需求，也会越来越高。
未来企业之间的AI竞争，或许不只是模型能力的竞争股票配资10倍，也会变成谁能更稳定、更低成本地生产和调度Token。
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