需求在涨，算力见顶
企业 AI 算力需求年增 53%，预算还没批下来，算力先见顶。扩不动，也停不下。
企业级私有化 Token 工厂
数聚红芯 Token 工厂以「远程算力 + 本地算力」组合交付，提供基础算力、高效平台与服务支持，屏蔽底层算力差异；从实际应用场景出发，直接交付可用的 Token 服务，支持各类应用与不同参数量模型。
- 算力租赁
- 高效平台
- 服务支持
痛点诊断
计费随量，成本难控
按 Token 计费，账单随用量线性上涨，成本摊不到部门和项目头上，预算没法提前做。
厂商众多，生态不一
国产 GPU 厂商多，各家软件栈、算子库和工具链都不同，选谁，都怕被锁死。
适配繁琐，调优困难
模型换个版本就要重新适配、重新量化、重新调优，没有专人长期跟进。
数据出域，合规难办
核心业务数据不能出企业，走云端 AI 服务存在泄露风险，法务和合规这一关过不去。
并发波动，延迟难稳
业务高峰时并发翻几倍，首 Token 延迟抖动明显，体验和口碑一起掉。
自建投入，周期难控
从立项、采购到部署上线，要过多道关，投入大、周期长、风险还不低。
上线之后，优化停滞
上线只是开始，模型要更新、用量要调优、故障要有人接，没团队跟进就会荒废。
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产品功能
Token 工厂 · 能力架构
- ① 应用层承载知识问答、智能客服、文档处理等业务应用。
- ② 服务构建层Token 服务—统一出口、按团队配额、用量计量计费。
- ③ 平台层算力纳管、模型部署与生命周期运维。
- ④ 平台能力模型仓库、服务接口、含多租户隔离与审计追溯。
- ⑤ 算力层远程算力（共享 / 专享）+ 本地多元算力，两条路线可按需组合。
方案优势与价值
算力精准配置
按真实模型与并发实测配置，资源利用率较传统模式提升 75%+，不为峰值过量备货。
分阶段快速验证
先用 Token 资源包跑通业务，验证效果后再按实用量扩容，分阶段控制投入。
精细化成本计量
用量报表按部门、项目、模型拆开，成本分摊与运营分析形成闭环，续期预算有据可依。
可持续运营保障
高可用架构保障 99.99% 可用性，监控、权限、扩容、模型更新均有明确归属。
交付模式
远程 + 本地组合
核心数据必须留在本地，高峰算力又不想一次性投入；
本地跑敏感推理，弹性走远程。
- 交付内容
- 远程算力（共享 / 专享）+ 本地多元算力 + 统一 API 网关 + 统一计量。
- 解决什么
- 无需自建机房，一套 API 同时覆盖两端，业务无感知。仅需一台本地服务器（或工作站）即可部署轻量模型。敏感数据本地闭环，非敏感请求无缝调用云端算力。
- 不适合
- 无任何本地服务器（仅依赖纯公有云）且无数据合规要求。
- 下一步
- 先梳理哪些数据必须本地、哪些可以外发，再定两端比例。
一站式私有化 Token 平台
适用：大型集团科技子公司、传统企业智能化部门；
要求数据不能出企业，AI 长期规划。
算力可租可采，平台与服务一次交付。
- 交付内容
- 算力 + 软件平台 + Token 服务 + 模型部署 + 7×24 运维，可租赁、可采购。
- 解决什么
- 业务部门拿到的是能直接调用的 API 和账号，不用理解底层技术。
- 不适合
- 只想验证一个模型、没有运维团队、或短期项目，建议先走资源包。
- 下一步
- 先做场景盘点与需求收集，再定算力组合与交付范围。
Token 资源包
提供现有 Token 平台资源，按需求与预算
订阅式交付，TaaS（Token as a service）。
低成本快速接入，无需技术投入，按需使用。
- 交付内容
- 交付管理员账号、可导入名单、发放配额、做用量管理、带后台管理权限。
- 解决什么
- 低成本快速接入，无需技术投入，按需使用。
- 不适合
- 数据坚决不能出企业、或对延迟有极致要求的场景。
- 下一步
- 先用一个小场景跑两周，看真实用量和效果再决定。
技术方案
| 看这几件事 | 纯远程算力 | 纯本地算力 | 远程 + 本地组合 |
|---|---|---|---|
| 初始投入 | 按量付费，无硬件投入 | 硬件采购，一次性投入大 | 本地按需配，弹性走远程 |
| 上线速度 | 最快，当天开通 | 慢，含采购与部署 | 较快，先远程验证 |
| 数据边界 | 数据需出企业 | 数据全部留在本地 | 核心数据本地，弹性任务走远程 |
| 模型控制 | 受平台限制，换模型不自由 | 完全自主 | 自主，本地与远程分工 |
| 运维压力 | 由平台承担 | 需要专人 | 由平台与服务分担 |
| 适合场景 | 临时验证、非敏感业务 | 高合规、长期稳定负载 | 负载波动大、数据敏感 |
| 主要限制 | 成本和边界可控性有限 | 前期投入大、周期长 | 需先明确数据流向与调度规则 |
交付流程
场景盘点
先问清楚要解决的业务问题、用哪个模型、多少并发、数据能不能出本地。
路线评估
把三条路按你的情况各算一遍，摊开讲清楚哪条便宜、哪条快、哪条以后改代价小。
资源测试
用你真实的模型和数据压测，实测加载时间、首 Token 延迟、P95 和稳定性，不看标称。
开通交付
算力、平台、API、权限、监控开通到位，交付管理员账号、使用文档，当场跑通验收。
持续运营
按用量和成本出报表，跟进模型更新、按需扩容，按业务指标做阶段验收。
适配行业
大模型公司
科研机构 / 高校
传统企业
AI 应用公司
使用帮助
选型十问
这十个问题直接决定算力配得准不准，建议转交采购与技术评审逐条核对。
01 工作负载 — 推理、微调还是训练，各占多少？
推理、微调、训练对显存与卡间互联的要求完全不同，配比定了才能定卡型卡量。
02 模型规模 — 参数量、版本、量化方式定没定？
参数量决定显存下限，量化方式决定精度损失，版本决定要不要重新适配。
03 上下文长度 — 长文本、RAG 还是普通问答？
上下文长度直接吃显存，是配置留裕量常见的原因；应要求供应商给出具体 token 上限与实测显存占用。
04 并发与延迟 — 峰值多少并发，首 Token 要多久？
平均值没有意义，要让对方给出 P95 延迟和业务高峰时段的表现。
05 数据合规 — 哪些数据绝对不能出企业？
这一条决定哪些算力必须本地、哪些能走远程，是所有选型的前置条件。
06 算力路线 — GPU 还是 NPU，要不要过信创？
两者性能与生态差异明显；信创评审决定可选机型，生态决定后续适配成本。
07 存储与网络 — 模型加载和训练数据吞吐多少？
大模型加载，瓶颈通常不在算力而在存储带宽，这一项最容易被忽略。
08 部署方式 — 走远程算力还是本地部署？
这一条同时决定要不要自建机房，以及数据在两端之间怎么分流。
09 运营能力 — 谁负责监控、权限、扩容？
没有明确责任人，建完就是机房里的闲置资产。
10 成本口径 — 只算硬件价，还是算三年总成本？
要把算力、软件、运维、扩容一起算进来，只比硬件单价没有意义。
常见问题
「要花多少钱」「会不会白买」，这两个问题我们直接给结论。
Token 工厂和普通 GPU 服务器，到底差在哪？
GPU 服务器只给算力；Token 工厂在其上再叠调度、模型服务、统一 API、计量和运维—买硬件和买能用的能力，是两件事。
不建机房，能不能建 Token 工厂？
能。走资源包或混合模式，核心数据留本地，弹性任务走远程，不用自建机房。
先租算力还是先买资源包？
看两条：数据能不能出企业、用量稳不稳。都不确定就先租算力验证。
能接现有的 OA、ERP、知识库吗？
能。平台对外只暴露标准 API，可以自行对接接入自己的知识库。
支持哪些模型？以后想换怎么办？
千问、智谱、kimi、豆包、DeepSeek 均可部署；换模型只改一个模型名称。
要过信创评审，你们支持国产算力吗？
支持。昇腾 NPU、国产 GPU、信创服务器均可选，已有华为昇腾 APN 认证。
建一套到底要多少钱？
取决于配置、交付范围和用量。先做场景盘点拿到实测数据再报价。
以后模型升级、用量涨了怎么办？
架构预留扩容位，按需加卡；模型更新由我们跟进，按业务指标验收。
算力租赁，按需取用
按你的模型类型、并发量和数据边界配置算力，按月租用、按量计费。
训练、推理、优化、部署、运维全生命周期覆盖，用多少扩多少，权限和用量都分得清。
