AI重构智算中心范式

token和OPC创新机遇空前

◎记者 李兴彩

DeepSeek点燃了“百模大战”，OpenClaw推动了AI应用与AI模型开始形成正向数据飞轮，token（词元）经济学和OPC（一人公司）概念应运而生。在此背景下，AI算力蓬勃发展将给软硬件带来怎样的挑战和范式变革，又将催生哪些创新创业机遇？

在近日于上海交通大学举办的“XIN创未来 共谱华章——新一代信息技术下的产业协同和职业发展”校友论坛上，多位业内专家基于自身实践，探讨AI带来的创新创业机遇。

AI算力引发软硬件范式变革

当摩尔定律无法跟上AI算力爆发式增长需求时，芯片设计范式革新应运而生，并与AI形成数据飞轮，驱动双方发展提速。

“过去十年，半导体行业的重心都是为AI应用设计芯片（Design for AI），试图通过芯片架构创新来满足算力需求增长。如今，半导体行业正在构建新的范式，用AI反向赋能芯片设计（AI for Design）。”Cadence全球研发副总裁兼三维集成电路设计分析事业部总经理顾鑫在主题演讲中表示，两者构筑的飞轮正在重构整个芯片设计的底层逻辑，推动EDA（电子设计自动化）业态变革。

顾鑫介绍，随着晶圆制造突破2nm、逼近物理极限，传统的EDA设计流程遭遇“三重墙”的严峻挑战：一是复杂度墙，晶体管集成数量突破千亿量级，传统人工设计无法寻得全局最优解；二是验证墙，一颗复杂AI芯片的验证工作量占据芯片设计周期的70%以上，且仍存盲点；三是设计余量墙，为了规避制造波动，工程师不得不留出10%到15%的设计余量。

AI正在击碎芯片设计面临的“三重墙”。顾鑫介绍，AI设计超级代理可从顶层设计需求出发，自动完成代码编写、测试平台生成、系统集成甚至debug（调试）修复等工作。

“历次EDA行业生产力革命通常带来10倍的效率提升，但AI正在开启的第五次革命，将带来高达百倍的生产力提升。”顾鑫表示，“AI for Design”不是简单的技术迭代，而是一场范式转移，预计全自动、零人工干预的芯片设计商业项目将在未来1至2年内落地。

算力基础设施是支撑AI浪潮的底座。当单芯片算力无法满足AI需求时，超节点和智算集群成为解决算力瓶颈的路径，但由此带来的“功耗墙”则成为新的挑战。

在德赛英创技术总监陈文鑫看来，当承载大模型的智算集群电力需求堪比一座小型城市时，“功耗墙”将成为全球AI基础设施建设面临的最棘手问题，液冷技术不仅能将PUE（电能利用效率）极限压至1.04，更通过高密度部署支撑算力密度实现40倍以上的跨越式提升。

“现在是‘软件定义一切’的时代，但物理规律无法被‘定义’，再强大的GPU，也要有足够的散热手段才能发挥出全部能力。”陈文鑫表示，散热是真正将智算集群算力潜能“榨干”的手段。

token经济学和OPC的创新机遇空前

进入2026年，AI增长点迅速从大模型“炫技”扩展到AI应用“价值兑现”，在驱动模型持续迭代的同时，也在不断演绎出新的商业模式，token经济学应运而生。

“在互联网时代，商业的核心是争夺用户注意力；但在Agent时代，token成为衡量商业价值的终极标准。”魔形智能创始人、CEO徐凌杰在主题演讲中表示，当前完成一项百页商业计划书或竞品分析的复杂任务，动辄就要消耗上百万token，token的消耗量已直接与价值产出等价，而软硬件协同优化将成为未来AI算力的决胜关键。

魔形智能致力于提供token相关服务。徐凌杰介绍，B端客户愿意为高质量的高吞吐量买单，C端客户则对价格与算力利用率极度敏感。基于此，他提出一个全新的AI基础设施利润公式：利润=吞吐量（token生产速度）×单价×利用率-Cost（成本）。

基于AI大模型、系统、智能与token的正向关联，徐凌杰预测：2026年，token价值随模型智力跃升而水涨船高；到2027年，“超节点（Super Node）”将成为token生产的主流硬件形态；到2028年，中国将涌现出多家具备千亿元估值的token基础设施巨头企业。

当token成为AI时代的价值锚点，整个产业的投入产出逻辑正被重构，OPC成为创业的新风口。

触宝科技创始人、超脑AI孵化器发起人王佳梁在主题演讲中表示，过去创业是“找人的艺术”，未来创业则是“不找人的艺术”，现在他最主要的“AI合伙人”是OpenClaw、谷歌Gemini、Cortex AI等AI工具。

王佳梁的目标是，3年内做成一家“一人独角兽公司”。“OpenClaw能在34分钟内完成77份深度竞品分析的文档，且具备异步协作能力，这是资深分析师一周的工作量，但OpenClaw每个月成本仅为250美元。”王佳梁预测，AI+OPC，带给每个人创新机遇，未来2年内中国将出现第一批年收入千万元的一人公司。

AI如此强大，会不会替代人，人还能做什么？

“AI给人带来的真正威胁不是失业，而是‘有能力但空虚’。即当所有人都高效时，高效就不再是竞争力。”王佳梁表示，AI是“什么都能做”，但AI不知道“什么值得做”，AI永远替代不了品位（判断什么值得做）、愿力（决定成为谁）、意义建构（为自己和他人讲故事）。未来，每个人都应该成为“超级个体”——不是一个人干十个人的活，而是一个人决定干什么活。

王佳梁表示，“超级个体”应该拥有需求洞察、迭代速度、增长叙事等三层核心能力：找到特别需要但自己做太折腾的交叉点；向AI清晰描述需求，快速跑通闭环；公开创业，被看见。