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中国电信打造五位一体智能云,发力Token经济

2026-05-06 11:03:47
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飞象网讯(简之)当前,人工智能技术迭代持续提速,智能体应用加速普及,Token成本不断下降、需求呈爆发式增长,Token经济已成为智能时代经济发展的新引擎,为数据要素价值释放与AI产业规模化落地开辟全新路径。

4月30日,2026智能云生态大会在福州隆重举行。作为第九届数字中国建设峰会核心板块之一,该大会已连续举办五年,成为数字中国建设峰会上的特色活动。本次大会由中国电信联合中国电子、中国交建等共同主办,有来自政产学研的多位重磅嘉宾出席,会议规格高、行业影响力深远。

大会现场,中国电信重磅宣布企业战略从云改数转全面升级为云改数转智惠,以算力-平台-数据-模型-应用五位一体智能云为核心载体,正式发力Token经济,启动Token生态联盟并发布一站式Token服务平台,加速从云服务商向领先AI服务商转型。

国家数据局局长刘烈宏在大会上表示,Token经济快速兴起,正在激活前所未有的数据需求,为数据产业发展创造新空间,要打造从数据到AI应用的飞轮,形成新的增长曲线。中国电信董事长柯瑞文强调,智能云体系是Token经营的底座,Token经营的本质就是提供AI应用服务,中国电信将以五位一体智能云为依托,推动Token经济高质量发展。

战略升级+硬核底座:筑牢Token经济发展根基

中国电信以战略升级为引领,凭借五位一体智能云全栈能力,构建Token经济稳固的算力与技术底座,为Token规模化生产、高效分发、价值变现提供全方位支撑。

战略迭代成为中国电信锚定AI时代发展的一个新方向,中国电信全面拥抱人工智能,推动企业战略由云改数转升级为云改数转智惠,以AI原生重构技术、产品、服务体系,将打造领先的AI服务商作为智能时代服务型企业建设的重要内涵。

柯瑞文指出,把握人工智能发展趋势,全面实施云改数转智惠战略,是中国电信服务数字中国建设、助力人工智能+”行动落地的核心举措。

在此过程中,算力底座为打造Token生产核心提供了支撑。中国电信持续升级AI原生算力底座,推出息壤算力互联调度平台2.0,自有+接入算力总规模超91EFLOPS,在中国互联网算力调度排名全国第一。

同时,中国电信上线大湾区万卡智算集群,构建高并发、高算效的Token规模化生产能力,为Token高效生产提供坚实算力保障。柯瑞文表示,Token的规模生产必须高效且低成本,这离不开海量便捷的算力供给,中国电信正加快构建全国一体化算力网,支撑Token产业规模化发展。

数据底座则成为夯实Token价值的核心源泉。中国电信汇聚超20万亿Token高质量训练数据,覆盖14个行业数据集,并牵头打造国资央企可信数据空间,保障数据合规、高质量供给,为Token价值提升筑牢数据根基。

谈及构建可信数据空间,刘烈宏强调,高质量数据集是数字创新的关键资源,要推进行业高质量数据集建设,赋能人工智能与实体经济深度融合,中国电信的数据底座建设正契合这一要求。

Token经营为核心:构建AI服务全新生态

中国电信正致力于以Token经营为主线,打通生产-分发-价值变现全链条,推动AI服务规模化、普惠化,实现商业化闭环,让Token经济真正落地见效。

Token经营定位,以及锚定AI服务的根本,柯瑞文指出,Token经营的本质就是提供AI应用服务,这一定位为中国电信发力Token经济、构建AI服务生态指明了方向。为此,中国电信依托五位一体智能云,将Token经营贯穿AI服务全流程,实现算力、数据、模型、应用的深度协同。

当前,中国电信Token经济落地成果显著,对外服务3.7万家行业客户,与80余家央企推进“AI+”行动,赋能航天、能源、中车等重点领域,落地超百个智能体应用,模型调用量、Token消耗屡创行业新高。同时对内AI赋能降本超20亿元,实现规模化降本增效。

赋能生态伙伴方面,中国电信为航天科技构建了天衍・苍梧大模型,打造智能体应用,满足复杂任务规划需求;在能源行业,中国电信支撑中海油研发海能大模型,模型调用1600万次,日均Token调用量达34亿;此外,中国电信还为中国中车构建车轮技术底座,打造人工智能统一服务平台和车轮大模型体系,赋能研发设计、生产制造、运维服务三大领域的13个工业场景,建成超100个工业场景智能体应用。

生态共建:共筑普惠AI产业

中国电信通过成立Token生态联盟、发布一站式Token服务平台,开放算力、模型、数据能力,汇聚生态伙伴共建安全、可控、普惠的AI产业生态。柯瑞文强调,中国电信愿与各界合作伙伴聚力合作,共营、共强、共惠、共生,让智能红利更好惠及千家万户、赋能千行百业。

未来,中国电信将持续深耕五位一体智能云建设,全力推进Token经济发展,以国家队担当助力数字中国建设与人工智能+”行动落地见效,为经济社会数智化转型注入强劲动能。


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