蓝耘科技&甲子光年联合发布AI基础设施新范式。
从电力到算力，人类每一次基础设施的跃迁，都重塑着文明的运行方式。百余年前，电力普及推动工厂由依靠人力转向机器生产，奠定了现代工业的基础；数十年前，互联网让信息跨越时空自由流动，重构了商业与社会的连接方式。如今，智能能力开始进入生产经营与社会生活，它正成为继电力、网络之后支撑新一轮产业变革的关键基础能力。
沿着这一历史进程，全球竞争的焦点也在向AI基础设施深处转移。科技竞争正由地缘资源争夺转向AI主导权竞争，芯片、算力、模型和数据逐渐成为影响国家科技实力与产业竞争力的战略要素。推理需求快速增长，推动算力产业由设备供给转向产能与效率竞争；国产芯片、异构算力和模型生态加速发展，也对软硬件适配、资源调度及运营治理提出更高要求。AI基础设施由此成为承接技术自主、产业升级与智能能力规模化供给的重要支撑。
宏观竞争的深化，与AI产业自身的发展阶段相互叠加。生成式AI正由以模型能力为中心的发展阶段，进入以Agent持续执行任务为特征的代理式AI阶段。企业需要的不再只是一次模型回答，而是对业务任务进行理解、规划和拆解，并通过模型推理、工具调用与多方协同完成结果交付。在此过程中，Token的重要性由模型调用计量单位进一步延伸至智能生产与任务运行效率的核心资源。如何稳定、高效、规模化地生产高质量Token，并将其转化为可交付的业务价值，正在成为AI产业落地的新命题。
面对战略竞争与产业演进提出的双重要求，传统算力供给体系的能力边界需要扩展。以芯片、服务器和智算中心为核心的资源底座仍是AI发展的基础，但模型、数据、知识与工具等多元资源的组织与协同需求日益凸显，AI基础设施的核心功能也由提供计算资源，升级为组织Token的生产、运行与治理。
AI基础设施由此需要突破单一资源供给模式，形成覆盖Token生产规模与效率、价值转化与全链路运营治理的系统能力，推动智能能力由底层资源投入走向可持续的业务价值创造。
这意味着，AI基础设施的演进并非简单增加算力、模型或开发工具，而是围绕Token的形成与交付，对底层资源、运行机制和治理体系进行系统重组：向下组织能源、算力、数据与模型，在扩大Token产能的同时优化生产效率；向中间优化推理、调度、知识与工具调用，提升Token在Agent任务链路中的调用效率、输出质量与交付稳定性；向上支撑Agent进入业务流程，实现Token的价值转化；同时以全链路运营治理持续优化Token的成本、质量、用量与业务效果。
基于以上判断，「甲子光年智库」与「蓝耘科技」联合推出《2026AI原生基础设施白皮书》。本白皮书以蓝耘科技为实践样本，分析其围绕Token Factory、AI Infra OS、Token Ops与Agent应用形成的布局，呈现国内企业在智算底座、智能调度、运营治理与业务场景落地等方面的探索。这些实践并非AI原生基础设施的唯一形态，而是观察产业由资源供给走向Token生产与运营的一扇窗口。
基础设施的价值，最终体现为推动一项新技术从局部突破走向规模化运行与广泛应用。电力与互联网的发展历史反复表明，率先构建支撑新技术稳定运行的基础设施，往往意味着在新一轮产业周期中获得更大的主动权。面向以Token为核心运行资源、以Agent为主要应用载体的AI新阶段，如何将分散的资源模块与技术能力组织为稳定、高效且可持续创造价值的Token服务，正是本白皮书希望与产业界共同探讨的核心命题。
报告核心观点：
AI成为大国科技博弈与产业主导权竞争焦点：全球竞争正由传统地缘资源争夺进一步转向科技主导权竞争，AI成为影响国家科技实力与未来产业地位的关键变量。构建自主可控的芯片、算力、模型与应用体系，正在成为主要经济体的战略任务。
AI技术价值重心迈向任务成果交付，词元产效成为产业新关注点：AI技术价值已经从感知识别、内容生成拓展至任务执行，随着Token消耗在任务链路中动态累积，延伸为衡量智能供给效率、连接基础资源投入与业务价值创造的重要尺度。
Token成为智能生产要素，Token产效成为基础设施新标尺：Token既是模型处理信息的基本单位，也是词元经济中可计量、可配置和可优化的新型生产要素。基础设施能力不再只看算力规模，还要衡量同等资源能够以更少成本和更高质量产出多少有效Token。
AI原生基础设施围绕Token产效与业务价值重新组织：AI原生基础设施不再局限于交付算力资源，而是围绕Token的生产效率、运行质量与价值转化，系统组织能源、算力、数据、模型、知识与工具。其目标是将分散的技术资源转化为稳定、可交付的智能能力，推动基础设施从资源供给走向业务价值创造。
Token Factory、Agent OS与Token Ops构成智能生产闭环：Token Factory组织能源、算力、数据与模型资源，Agent OS支撑模型、知识和工具协同完成任务。Token Ops贯穿生产与运行过程，持续优化Token的成本、质量、效率与业务效果。
Token Factory专业化分工与价值再分配：云计算厂商面临推理需求波动与资产利用率压力，模型厂商需要稳定且高性价比的算力，国产芯片厂商则亟须解决规模采购、软硬件适配与生态落地问题。在三方诉求的共同推动下，独立智算服务商通过整合异构算力，提供设施运营、弹性供给、跨域调度与适配服务，逐步成为算力生产的专业调节者。
商业模式的建立需要建立效果计价与成本计价的桥梁：随着Token成本逐步可拆解、任务效果逐步可评估，AI服务开始建立资源投入与业务产出之间的价值映射，为用量收费、能力收费与效果增值收费相结合的多元定价模式提供依据。
依据Token需求分化为生产、调用与价值转化三类，结合蓝耘科技的实践经验，本白皮书选取大模型企业、AI应用企业及行业场景客户的典型案例，解析不同类型客户面临的核心问题、解决路径与价值成果，呈现AI原生基础设施从底层算力供给到模型服务，再到Agent业务落地的完整实践。
AI原生基础设施不会是一成不变的终局形态。它将在真实任务中被验证，在产业协作中被完善，在持续运行中不断进化。但它所指向的方向已经逐渐清晰：让每一份算力转化为有效Token，让每一次Token调用产生更可靠的结果，让Token消费创造出更多的实际业务价值。
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以下为报告正文：
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