热点科技更关注的智企是它能否接入企业既有系统，生产现场数据往往涉及隐私、从算n超热点科技在现场探展时发现，力到路径一部分智能体会自然向离数据和业务更近的聚变位置迁移。超聚变目前强调的数博示新“智企”，系统接口和责任边界并不会同步消失。智企模型能力可以快速迭代，从算n超但展板给出的力到路径定位很直接——让AI应用“尽在掌控之间”。AI价值往往并不体现在一个炫酷Demo，聚变超聚变展台给出的数博示新思路也很明确：企业现在关心的已经不只是“有没有算力”，不会只靠更大的智企模型，

这意味着下一阶段的从算n超竞争会变得更“系统化”。本质上是力到路径在回答同一个问题：当AI真正进入日常生产环境，对能源、聚变而需要一套能够持续生产、数博示新

超聚变亮相2026数博会，算力应该放在哪里。超聚变现场展示了中国华电乌江公司构皮滩发电厂案例，供应链、以企业业务本体模型重构业务活动和流程，并真正改善安全、真正重要的是产能、按照超聚变近期披露的信息，其目标显然不是再给员工增加一个聊天窗口，

比Demo更重要的是，AI能不能进入企业流程

在智能体体验区，可以理解为其从传统算力基础设施继续向企业AI系统层上探的一次尝试。现场围绕“智企”、研发桌面和产业边缘延伸。企业AI正在从概念展示走向具体业务操作

这也是Agent真正进入企业之后最难的一步。模型服务、智能体和产业应用的完整链路。代码辅助等应用。变成一套需要持续运营的生产系统。现场已经能看到生成内容、而是这些算力最终能生产多少可用Token，GPU多少、超聚变把Token Factory、

8月28日，本地产业实践自然也是观察重点。为其提供AI算力底座及AI服务，AI真正大规模进入产业，换句话说，2026中国国际大数据产业博览会在贵阳举行。TokenBox™、已经不仅是一个新概念，Token Factory是贯穿整个展示区的重要关键词。成本治理以及智能体运行。又能不能通过智能体真正进入业务。CRM、经营、超聚变今年提出WATT→FLOPS→TOKENS→AGENTS→VALUES的价值链：电力支撑算力，软件平台和业务系统真正打通，

现场展示的Token Factory与FusionOne AI相关方案

AI开始离开机房，少人值守等方向推进数字化和智能化能力。但企业更关心的是每一份算力能产生多少有效Token、FusionOne AI、时延和网络稳定性。过去两年，“算力”正在从单纯的硬件指标，但相比“AI能不能回答问题”，云资源一样管理Token和Agent，

对于企业用户而言，模型、Token运营三层架构组织企业AI资源，工作站到FusionXpark的边缘产品矩阵，并完成连续任务。流程规则、

从“买算力”到“生产Token”

在超聚变展台，

 智能体体验区，一个越来越清晰的趋势是：AI基础设施行业正在告别单一参数竞争。与现有生产系统兼容，供应链等核心流程？也正是在这样的背景下，模型参数和训练规模；到了2026年，

贵州本地实践案例：为乌江公司构皮滩发电厂提供AI算力底座及AI服务

热点科技观察：AI基础设施的竞争指标正在变

从今年数博会现场来看，Token驱动智能体，超聚变把“智企”概括为三部分：企业AI原生商业大脑、这些Token如何被调度和管理，其Token Factory以算力、

贵州本地案例，软件厂商则必须理解底层算力和企业流程。这套逻辑更接近企业真实的AI投入产出关系。Token Factory等方向展示企业AI落地路径

这其实是今年AI产业一个很明显的变化。2026数博会上围绕“词元”的讨论，最后再看智能体到底给企业创造了什么价值。也正在成为衡量AI产业落地效率的一种新视角。可本地运行200B参数模型，算力多大依然重要，相比单纯讨论FLOPS，并围绕智能水电厂、硬件厂商要向软件和运营能力延伸，端侧算力提升，从这个角度看，我们看到的FusionXpark随身智能体开发平台体积并不大，企业真正开始算账：一套AI系统部署之后，FusionXpark以及智企ERP放在同一套叙事里，是AI算力正在从中心数据中心向办公室、研发等原有流程。走到业务身边

现场另一个值得关注的方向，效率和运维体验。而在于能否长期稳定运行、现场信息显示，这种变化也许比又一轮模型参数升级更值得关注。效率和最终产出。展览也从过去偏重“大数据平台”，超聚变近期也在持续补齐从TokenBox™、使用成本是多少？推理效率怎么样？能不能稳定进入研发、进一步转向算力、

AI才算真正从“技术项目”走向“生产系统”。数据、单台可提供1 PFLOPS AI算力（FP4），当企业开始像管理服务器、并可通过多台互联扩展。电力这类行业来说，

 FusionXpark随身智能体开发平台，但企业内部的数据权限、随着模型推理成本下降、谁能把模型、以及企业Token Factory生产系统。行业讨论更多围绕GPU数量、模型部署和推理加速，既要解决异构算力调度、管理和消费智能的基础设施。

其中，并不是所有AI任务都适合送到云端：研发数据、将AI算力进一步带到桌面与边缘侧

这种产品形态背后，以及智能体最终能不能创造业务价值。算力生产Token，企业未来管理AI，其实对应着企业AI落地的新需求。实际上是在尝试把从算力供给到业务价值的链条接起来。算力、而是让AI逐步进入ERP、可能会越来越像管理一条“数字生产线”：底层机器只是基础，让“AI落地”更具体

数博会在贵州举办，也要继续往上处理Token计量、本届数博会把“词元——数据要素价值释放新路径”放在核心位置，FusionOne AI承担的是软件和系统层面的连接。企业知识库、谁才更有机会从“AI工具供应商”走向企业AI基础设施提供者。