當AI浪潮席卷千行百業，“Token”已從技術術語變為衡量數字活力的核心標尺。兩年千倍的爆發式增長，不僅重塑AI應用生態，更揭開異構算力調度的深層痛點。

寶蘭德（688058.SH）AIOS智算融合平臺以原生系統級能力，打破算力孤島、終結資源內耗，在Token經濟狂飆中，重構高效、統一、智能的算力調度新格局。

狂飆的Token，重構的算力

AI應用的全民爆發，催生“Token經濟學”從概念走向主流，數據增長曲線震撼行業。2024年初，中國日均Token調用量僅1000億；2025年底，這一數字飆升至100萬億；2026年3月，更是突破140萬億大關。

短短兩年，增幅超千倍，相當于每天處理的文本數據量，從數十億頁暴漲至數萬億頁，AI產業正式邁入“Token爆炸時代”。

Token狂飆的背后，是企業對算力的極度渴望，更是異構算力調度的系統性難題。當前算力市場呈現“供需雙緊”的矛盾：

一方面，高端GPU、NPU等加速芯片供不應求，價格高企；另一方面，大量算力資源分散閑置，利用率普遍低于50%，部分場景甚至不足30%。

異構算力的“割裂化”是核心癥結。如今企業算力環境復雜多元，英偉達GPU、華為昇騰N、海光DCU等不同架構芯片并存，各有專屬驅動、編程模型與生態體系，如同使用不同語言的“孤島”，無法高效協同。

傳統調度系統如同“粗糙的駕駛員”，難以駕馭復雜的異構“引擎”：無法統一識別硬件狀態，任務只能手工綁定節點，即便硬件空閑也可能排隊數小時；忽視任務階段特征，將CPU密集與GPU密集任務混排，導致資源空轉浪費；缺乏細粒度感知，無法精準掌握顯存、功耗等動態，調度決策盲目滯后。

在Token持續激增的壓力下，低效調度帶來的資源浪費，已成為企業難以承受的“隱形成本”。一臺高端A100服務器日均電費超千元，長期低負載運行，相當于每天“燒掉”數萬元；大規模集群中，算力浪費率超60%，企業不得不持續采購硬件，陷入“越買越浪費、越浪費越買”的惡性循環。

更嚴峻的是，低效調度直接制約AI創新速度。大模型訓練動輒需要數萬卡協同，調度延遲、資源沖突會導致訓練中斷、周期拉長；高并發推理場景下，任務排隊、響應遲緩，直接影響用戶體驗與業務價值。

當Token調用量以萬億級增長，算力調度的效率，已成為決定企業AI競爭力的核心變量。

三大核心能力，減少算力“內耗”

面對異構算力的“碎片化”困局，寶蘭德摒棄“工具式”整合思路，基于openEuler進行深度內核級改造，打造AIOS智算融合平臺——這不是簡單的資源管理工具，而是深度適配AI工作負載的原生系統級解決方案，從底層重構算力調度邏輯。

內核級突破打破異構壁壘。通過修改模型補丁、重構鏡像、調整內核參數，平臺攻克單虛擬機多卡、NPU并行調度等技術難題，實現英偉達、昇騰、海光等全品類異構算力的統一納管與池化。無論何種架構、型號的算力，都能被平臺“一視同仁”，納入統一資源池，徹底終結“算力孤島”。

具體而言，寶蘭德AIOS智算融合平臺通過三大核心能力的構建，重塑了異構資源的運營邏輯，將算力從“固定資產”轉變為“流動服務”。

首先是算力一體化運維體系。借鑒openEuler的Copilot System設計理念，寶蘭德構建了從應用層（推理服務、訓練任務）到平臺層（K8S、裸金屬、容器），再到資源層（算力、網絡、存儲）的全鏈路故障定位能力。無論是訓練卡死還是推理遲緩，系統均能實時監控并智能閉環處置，大幅降低了異構環境下的運維門檻，解決了傳統模式中“硬件黑盒、故障定位慢”的痛點。

其次是深度的內核級優化。寶蘭德基于openEuler 24.03進行了深度的內核級改造，通過修改模型補丁與重構鏡像，解決了單虛擬機多卡、NPU并行調度等技術難題。這一創新實現了對昇騰、英偉達、海光等多廠商異構算力的統一納管與池化，真正做到了“異構不雜，調度不亂”。

最后是精細化的算力運營與管控。平臺支持算力消耗溯源、多維資源分析及計量計費。通過實時監測租戶、任務及硬件的算力使用情況，系統能精準識別算力浪費（如空閑預警）并提供TOP排名分析。這種“像運營業務一樣運營算力”的思路，幫助企業實現了從“粗放占有”到“精算提效”的轉變。

從實驗室到千行百業，領航算力調度新時代

理論的革新最終要落腳于場景的變革。寶蘭德AIOS智算融合平臺已在金融、科研、教育等多個關鍵領域落地，驗證了其在重構算力調度格局上的實戰能力。

在金融行業，面對大模型落地過程中異構算力管理難、成本高、運維復雜的挑戰，寶蘭德依托昇騰NPU硬件底座，構建了覆蓋“異構算力統一管理、算力高效調度、行業垂類模型定制”的全鏈條精細化管控平臺。在某城商行AI中臺項目中，平臺實現了昇騰NPU與其它算力的統一調度，資源利用率得到顯著提升；在某車貸AI創新助手項目中，基于昇騰910B集群構建的智能審核系統，覆蓋了信審、額度評估、合同審查全流程，不僅提升了放貸效率，更通過算力高效利用降低了合規成本。

在科研與高教領域，寶蘭德展現了其“全棧協同”的生態適配能力。在中某高校項目中，平臺構建了“1+N”智能體架構，通過精準的異構算力調度，支撐起日均上千次調用、累計問答量突破41.96萬次的高頻交互，問答準確率穩定在90%以上。而在CERNET大連地區中心年會上，寶蘭德展示的AI智算平臺解決方案，更是針對高校科研中算力品牌繁雜、大模型訓練推理需求復雜的痛點，提供了從芯片到應用的端到端適配，實現了算力資源的集約高效與自主可控。

從宏觀趨勢的劇烈震蕩，到微觀調度的精雕細琢，寶蘭德正以AIOS智算融合平臺為核心，重新定義著算力資源的秩序。當Token經濟繼續狂飆，寶蘭德所構筑的這座高效、穩定、智能的算力底座，也將成為企業駕馭AI浪潮、決勝數字化下半場的關鍵依仗。