超聚变2026国际探索者大会：从用AI到成为智企
2026年，企业AI正迎来关键发展分水岭。智能体技术不再局限于局部试点场景，开始大规模进入企业生产系统。此时行业普遍面临的核心问题已从“模型和算力强不强”，转向“如何稳定供给智能能力、有效运营智能资源，并让其真正融入业务流程”。
9月21日，一场以“共建智能体时代”为主题的行业峰会在郑州举办。来自全球的企业客户、产业伙伴与行业嘉宾齐聚现场，围绕企业智能化演进、Token生产实践与全球伙伴协同等议题，展开关于企业AI落地的深度讨论。
从“用AI”到“成为智企”
大会开场，行业领军者给出了“智企”的核心概念。按照行业定义，智企是智能体时代实现全方位智能化的企业，它并非简单堆砌AI工具，而是让智能逐步渗透到研发、生产经营、创作协作与分析决策等各个环节，成为企业运行体系的有机组成部分，直接回应了当前企业AI落地的核心矛盾。
根据毕马威《2026全球技术报告》，88%的受访企业已开始将智能体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”的现状背后，是企业在智能体落地层面的诸多现实卡点。
会上，相关负责人进一步阐释了“智企”的具体构想，并指出企业迈向“智企”需要建设两大核心支柱：高效、安全的Token生产平台，以及AI重构的企业生产经营与分析决策体系。
算力如果无法匹配业务负载，Token就难以高效产出；而AI如果不能真正进入业务流程，再多的Token也无法转化为实际价值。
从某种程度上来说，“智企”的概念重新定义了企业AI的竞争标尺。过去两年，行业讨论大多集中在“要不要上大模型”“选择哪个模型”等基础问题上，而“智企”的提出，意味着竞争焦点转向三个更深层议题：企业能否像管理电力一样管理Token的生产与消耗？能否让AI真正理解业务逻辑而非停留在对话界面？能否让智能从处理单项任务升级为跨系统、跨角色的流程协作？
相关企业自2024年起开始孵化智企相关项目，2025年正式启动“智企1.0”。目前已形成面向智能体AI的企业本体层和数智化技术工程平台，完成从算力底座、AI使能平台到业务数智化服务的系统性布局。
会上，智企生态相关负责人给出更具体判断：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真正理解企业的运转逻辑。
为此，企业通过本体梳理客户、订单、产品等业务对象及其关系和规则，连接分散在不同系统中的业务能力，让智能体从处理单项任务，逐步参与跨角色、跨系统的流程协作。这套本体层通过企业数字孪生帮助大模型理解业务，基于无歧义的本体建模消除推理幻觉，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。
企业向智企演进并非一蹴而就。相关方案将AI融入企业业务的路径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；生态级智能将协同延伸到企业边界之外。这一路径的关键不在于部署多少智能体，而在于企业能否让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业务价值。
行业专家认为，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生产体系，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。
从算力投资到业务价值的完整链路
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。那么企业该如何像经营生产资料一样经营Token资产？
相关负责人提出，行业应沿着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，智能体是利润中心，只有真正被业务消费的高质量Token，才能转化为实际业务价值。
这条价值链要落地，需要回答三个核心问题：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，相关企业推出FusionOne AI企业级Token Factory解决方案，贯通算力、模型与Token运营。按照整体架构，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。
在数据中心层面，相关企业最新发布了FusionServer“无极”架构，以及基于该架构的首发产品FusionServer V9系列。随着大模型能力加速演进，AI行业进入以推理为主的“干活”时期，全球Token消耗持续爆发，超节点成为中大型AI数据中心的明确趋势。“无极”架构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优化，让数据中心基础架构具备可演进能力，为通用计算、AI计算以及存储提供统一基础设施底座，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、零售场景与桌面，企业对边缘生态完整性提出新要求。边缘计算领域负责人表示，边缘算力并非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，相关企业坚持Token Factory横向扩展、纵向做深。大会现场，相关负责人与合作伙伴共同启动FusionXpark M系列桌面AI超级计算机的发布仪式。该系列产品基于AMD锐龙AI Max+ PRO 495平台打造，最高支持192GB统一内存，聚焦本地大模型、智能体开发、AI办公三大场景，支持数据不出设备、Token计量与AgentCare，将智能体能力送到工业现场、零售与桌面，面向真实生产需求。
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，相关企业形成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。算力领域负责人指出，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，还要清晰掌握Token由谁消耗、成本为何变化，以及投入是否真正形成业务价值，避免Token运营成为“黑盒”。
相关企业也将自身作为这套方案的“001号客户”。目前内部Token Factory已经支撑超过100个智能体、覆盖30余个业务场景。基于自身实践经验，企业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。
让智能抵达最后一公里
Token被生产出来，并不等于就能形成业务价值。从Token到实际价值的跨越，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，相关方案已经在多个行业得到验证。大会现场，能源企业负责人介绍了企业如何结合数据治理、AI平台与业务智能体推进数字化转型，相关数智化转型解决方案助力其释放AI业务价值。拉美企业负责人也从当地市场出发，分享了公司在数据治理与AI协同的实践。基于相关企业的本地推理能力，他们将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，相关企业将自身定位为“企业在AI和数据时代的水平全栈解决方案提供者”。其建设的是一套可跨行业复用的体系，涵盖算力基础设施、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，所有企业都可以共通使用。生态伙伴结合行业软件、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，目前相关企业的全球合作伙伴超过30000家。面向下一阶段，企业将围绕智企、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。
结语
相关企业在本次大会释放的核心信息，是其在AI时代的清晰技术叙事：通过Token Factory解决智能的生产效率问题，通过企业本体建模解决AI对业务的理解问题，通过水平全栈能力与生态伙伴共同推进AI在业务端的落地。正如相关负责人在演讲中强调的，对企业来说，当前的问题已经不只是要不要使用AI，而是如何跟上行业变化、控制AI投入成本，并让每一笔投入都产生可衡量的业务价值。这不仅是对当前行业现状的描述，更暗含了相关企业的战略方向：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，还要看相关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衔接是否足够清晰高效。
