AI算力市场的竞争格局正在经历一场深刻变革。过去两年，行业陷入以GPU数量为核心的"军备竞赛"，企业通过囤积硬件、扩大集群规模争夺市场优势。然而，随着Token计费模式的兴起，这种单纯依赖硬件规模的竞争逻辑开始瓦解，效率优化正成为新的竞争焦点。
今年7月，京算Token工厂正式投入运营，标志着算力供给模式向标准化转型。与此同时，趋境科技半年内完成超10亿元融资，凸显资本市场对算力优化技术的青睐。这两起事件共同指向一个趋势：算力调优技术正从幕后走向台前，成为影响企业盈利能力和重塑国产算力格局的关键因素。
在传统计费模式下，国内AI算力市场长期被海外厂商主导。企业级AI平台公司范式智能的首席战略官曾慈雯指出，客户选择算力服务时主要关注单卡峰值性能和CUDA生态成熟度，这导致英伟达形成垄断地位。国产芯片虽然在成本、供给和异构部署灵活性方面具有优势，但由于生态短板，难以进入核心应用场景。
Token计费模式的普及正在改变这一局面。这种模式将算力服务从"卖硬件"转变为"卖结果"，客户关注点转向单Token交付成本、有效产出效率和服务稳定性等指标。曾慈雯认为，这为国产芯片提供了突破机会：通过硬件成本优势结合全栈调优技术，提升集群整体吞吐能力，从而在性价比上超越海外产品。
是石科技联合创始人毛运航观察到，2026年AI行业迎来商业拐点，Token生意开始盈利。他表示，去年算力调优还只是小众技术探索，但今年随着C端和B端AI推理应用的爆发，以及API付费模式的成熟，大模型推理赛道整体实现盈利。这种变化使算力调优从"锦上添花"变为"雪中送炭"，每次效率提升都能直接反映在企业利润上。
算力调优的价值爆发引发产业格局重塑。芯片厂商、云服务商、运营商、大模型企业和第三方AI Infra公司同台竞技，形成分层互补的产业生态。头部国产芯片厂商组建千人级调优团队，大模型企业配备专属优化团队，云厂商和运营商则将算力利用率作为核心指标。独立第三方AI Infra公司凭借"中立性"优势快速崛起，填补市场空白。
第三方AI Infra公司的技术架构具有共性特征：基础层实现异构算力统一管理，核心优化层开发专用推理引擎，调度层实现动态负载分配，顶层提供标准化API服务。这种完整链路使算力利用率显著提升，Token生产成本大幅下降。星连资本合伙人王璞指出，2023年10月美国对华芯片出口管制升级后，如何用更少芯片训练更强模型成为行业紧迫命题，催生了AI Infra创业潮。
尽管赛道前景广阔，但挑战依然严峻。清程极智联合创始人师天麾指出，全栈算力调优是高门槛交叉学科，需要同时掌握硬件架构、底层系统、网络通信和大模型算法，培养周期长且人才稀缺。曾慈雯总结了四大行业难题：芯片架构碎片化导致适配成本高、全栈优化门槛高、场景化调优难以复制、大规模集群调度复杂度高。
产业生态短板同样明显。某芯片厂商软件架构师表示，国产芯片用户基数小导致迭代速度慢，驱动层漏洞在规模化部署中仍较常见。师天麾指出，各厂商底层接口开放程度不一，行业缺乏统一标准，部分厂商开放有限压缩了优化空间。华为昇腾近年改善开放程度，反映产业共识正在形成。硬件层面，国产大规模集群稳定性不足，万卡级别集群落地难度大，难以通过规模效应进一步降低成本。
对于新兴的第三方AI Infra公司，商业化节奏把控是另一大挑战。毛运航警告，过度专注技术攻坚而忽视商业化进程，可能导致"先驱"变"先烈"。王璞预判，未来一两年将出现三大变化：硬件溢价回落、中间层价值提升、垂直场景应用方获得更多增量价值。毛运航则认为，第三方AI Infra头部企业壁垒即将形成，新玩家进入窗口收窄，细分赛道将呈现寡头垄断格局。
