11月的张家口，迎面吹来的风带着初冬的寒意。“坝上一场风理性配资指南，从春刮到冬。”这句流传在张家口当地的俗语，曾是人们对家乡多风气候的调侃。
对于这座距离北京约180公里的城市而言，过去让人感到寒冷的风，如今却成为发展人工智能算力产业的一笔宝贵资源。
风吹动坝上的风机，将风能转化为电力；冷凉的气候，则有助于降低数据中心的散热能耗。作为国家“东数西算”工程京津冀算力枢纽的重要节点，从联想、阿里、腾讯到一批数据中心运营商，越来越多的企业在张家口布局。截至目前，张家口市已投运算力中心55个，智算总规模达31.8万P（FP16），在全国地级市中名列前茅，为京津冀区域智能经济和人工智能企业发展提供了重要战略支撑。
庞大的算力基础设施背后，张家口算力产业下一阶段的考题正在浮现：算力建在了张家口，价值留下了多少？
“堆砌的算力并不能带来真正的价值。”11月10日，联想集团高级副总裁、中国方案服务业务群总经理戴炜对记者直言。当天联想将万全混合词元工厂的首个母本工厂落子张家口，试图探索一种新的算力服务模式：不再仅仅出售机柜和计算资源，而是将算力转化为可计量、可交付的词元（Token）服务。
从风电、光伏等绿色能源，到数据中心里的服务器，再到大模型运行时不断生成的词元，一条新的产业价值链正在张家口延伸。
风、冷、近：大厂为何把算力建在张家口
张家口的算力优势，首先来自能源和地理位置。
作为国家级可再生能源示范区，张家口拥有丰富的风电、光伏资源。当地可再生能源装机规模已超过4500万千瓦，年发电量超过700亿千瓦时。与此同时，张家口毗邻北京，具备承接京津冀人工智能研发、模型训练和推理需求的条件。
联想集团执行副总裁兼中国区总裁刘军在接受采访时表示，这里距北京180多公里，光纤通信时延不足2毫秒，高铁一小时通达。相较于距离北京较远的西部算力节点，低时延使张家口更适合承接北京及周边的实时推理需求。
此外，这里全域年均气温低于约7摄氏度，绿电资源较为丰富，为降低制冷和能源成本提供了条件。
不过，丰富的能源和算力资源承接需求只是起点。
过去，数据中心产业主要依靠机柜租赁、服务器托管和算力租赁等模式获取收入。随着大模型应用从训练走向训推结合、再逐步增加推理需求后，竞争焦点正在转向算力利用率、模型适配、响应速度和持续运营。企业客户的要求更加具体：能否按照实际使用量付费？能否根据业务高峰动态调用算力？能否减少不同芯片、模型之间的适配成本？
联想打造词元工厂，试图将传统计算资源进一步转化为面向AI应用的服务。通过异构算力管理、模型路由和公私资源调度，让不同任务匹配不同模型和算力。
根据规划，张家口母本工厂初期计划建设1.5万P异构算力集群、约100兆瓦智算中心，年词元产量超过2000万亿个。初期建成后，峰值词元产出预计达到每秒2亿个。到2030年，相关核心指标计划进一步提升10倍及以上。
实盘开户配资服务与传统数据中心主要强调机架数量和算力规模不同，这些指标开始将词元产量、生成速度和综合成本纳入考核。
在运营效率方面，联想提出每秒词元输出量提升五倍、综合词元成本降低70%，数据中心PUE控制在1.1以内等目标。
每秒2亿个词元可以支持10万个用户同步使用，以联想集团为例，按此测算，联想全球8万多名员工可以同时调用几百个智能体，处理合同、供应链计划、生产质检和营销内容等任务。
至于如何实现降本70%，戴炜在采访中解释，成本优化主要来自三个环节：底层算力设备和异构计算平台优化、词元中枢的模型路由和资源调度，以及数据中心建设运营环节的能效改善。
与此同时，涉及敏感数据的任务优先部署在私有资源池，其他任务则根据实际需求调用公有云资源。
刘军在采访中透露，联想已接入火山引擎、腾讯云、阿里云、百度智能云等国内主要云平台，可以根据模型需求、服务价格等因素进行动态路由。这一模式的核心，是让不同芯片、不同模型以及公有云和私有云资源形成协同，减少算力闲置和不必要的高成本调用。
词元工厂的商业模式仍在探索中。戴炜表示，单个企业独立承担一座混合词元工厂的成本，目前并不普遍。除了大型企业、云厂商和运营商，未来更大的增长空间可能来自产业集聚区，通过聚合多个企业的推理需求，提高基础设施利用率。
张家口母本工厂也因此承担着双重任务：一方面服务联想自身不断增长的AI应用需求，另一方面验证建设运营和成本优化体系，为后续复制到不同产业地区提供样板。
对于词元工厂运营商而言，真正决定盈利能力的，不仅是每秒能够生产多少Token，还包括算力利用率、客户付费水平、设备折旧、电力成本以及长期合同的稳定性。
这也意味着，词元工厂并非简单地把传统数据中心换一种计费方式。如何在降低客户使用成本的同时维持自身利润，是这一商业模式需要解决的核心问题。
AI产业开始算经济账
“2027年会是重视ROI（投入产出比）的起始年。”
在中信建投证券计算机行业首席分析师应瑛看来，AI产业的评价标准正在发生变化，企业每投入一元钱使用AI，究竟能够节省多少成本、增加多少收益，正成为资本市场关注的问题。
她表示，AI产业链不同环节并不存在统一的估值标准。对于服务器企业，资本市场更看重订单、交付和运营能力；对于词元工厂等算力运营企业，更关注利润率、折旧、电力成本和现金流；对于下游模型和应用企业，则需要考察客户续费、毛利率、业务渗透深度以及持续增长能力。
在影视行业，这笔账已经具体到每一分钟的视频制作成本。
以制作出第一部上星AI长剧《后西游记》的芒果TV为例，戴炜在采访中透露，联想与芒果最初讨论的是AI内容生成智能体，但随着应用深入，客户发现新的制约因素变成了Token成本。
“一分钟起步的Token就是10万元以上。”戴炜表示，随着AI视频制作从单点生成进入剧本、分镜、视频生成和渲染等多个环节，生成内容的计算成本正在成为影响项目盈利能力的重要变量。
芒果传媒战略投资部投资总监肖文强表示，影视企业对AI的关注已经从早期看生成效果，转向计算实际投入。未来如果能够按Token计费，每条影片的AI成本就可以更清晰地纳入项目预算。
与此同时，影视行业的算力需求并不稳定。项目集中制作时需求激增，项目结束后又迅速回落，如果企业按照全年峰值自建算力设施，容易出现资源闲置。“算力供给方式得服从于我们内容的生产方式。”肖文强说。
元股证券:ygzq.hk此外，影视企业还必须考虑版权和数据安全。芒果拥有大量自有IP及版权素材，核心资产不能离开园区，因此本地化部署也是其选择算力合作伙伴的重要条件。
与影视行业相比，教育行业的算力需求更加分散，但同样存在明显的高峰与低谷。
上海武桐树高新技术有限公司总经理陈少平表示，公司参与建设的教育数字化基础设施和智能体平台，已经覆盖上海许多中小学。集中备课、作业批改和考试期间需求激增，寒暑假相对平稳，如果按峰值自建算力，低谷期容易闲置；未成年人信息又对数据隔离、权限管理和审计提出要求，此外可靠性也是硬约束。
伴随着AI助教、作业批改和学情分析等应用进入教学流程，实际项目实施中，最花时间的并非算力部署，而是与学籍、课表、作业等原有业务系统的对接。
影视行业关心每分钟内容制作成本，教育行业关心不同教学周期的资源配置，资本市场则关注算力运营企业的利润率、折旧、电力成本和现金流，这意味着AI基础设施能否真正创造价值，已经不能只看算力规模和Token产量。
从按算力资源收费，到按Token调用量计费，再到未来可能出现的按任务和效果付费，AI服务正在寻找更接近实际业务价值的计价方式。但这种模式也对服务质量评价、业务效果归因和成本核算提出更高要求。
联想还在尝试将这种模式复制到更多地区。戴炜透露，接下来计划在湖南布局面向影视内容生产的词元工厂，目标是将制作成本降低50%、生产周期缩短60%，月产成片超过1200小时。此外，还将结合其他地区的产业特色，探索智能制造、教育和算力出海等应用场景。
对于张家口而言，风电和冷凉气候提供了发展算力产业的天然优势，庞大的数据中心集群也已形成规模。接下来，衡量这座算力之城的发展成色，除了机柜数量和算力规模，更要看这些算力究竟创造了多少实际价值。
“词元经济的资本价值，最终要由两本账共同证明：一本是客户的生产力账，一本是供给企业的盈利账。”应瑛表示，“两本账都算得通、走得通，产业才能持续发展，企业估值才会有坚实支撑。”
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刘佳
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