人工智能正在从模型竞赛转向价值创造竞赛。当企业不再满足于参数规模，而是追问“AI能帮我赚多少钱”时，润建股份提出了一个大胆的答案：通过Token全栈能力，为每个场景提供可量化的价值闭环。这家公司正以五象云谷Token工厂和AI FDE服务体系，重新定义企业级AI落地的标准。
Token生产的“降本增效”革命
算力成本一直是企业拥抱人工智能的最大拦路虎。润建股份在2026年世界人工智能大会上展示的“五象云谷Token工厂”给出了一个硬核解法：通过润蟾平台优化Token吞吐性能，实现700%的性能提升，直接拉低每Token的生成成本。这背后的技术逻辑并非简单的硬件堆砌，而是从芯片调度、内存管理到网络传输的全链路重构。
更值得关注的是电力成本的“手术刀式”优化。Token生产本质上是算力与电力的转换，电力成本通常占运营支出的40%以上。润建股份利用其在能源领域的积累，通过虚拟电厂叠加储能系统，灵活调配绿电使用，并自建220千伏专用变电站，提供480兆瓦容量。这一组合拳预计可降低30%以上的算力使用成本，让大模型训练不再成为只有巨头才能负担的奢侈游戏。
制冷技术也从传统风冷转向微通道液冷，结合800伏高压直流，将PUE降至1.1以下。这意味着每生产一个Token，消耗的能源更少、效率更高。对于AI创业公司而言，这种成本结构意味着可以用更低的预算进行模型微调和应用开发，从而加速产品迭代。事实上，AI工具导航上已经涌现出大量依赖低成本算力的小型团队，他们的创新速度正在倒逼传统IT服务商转型。
AI FDE模式：让价值闭环落地企业现场
有了便宜的Token，接下来就是如何让它真正创造价值。润建股份提出了“AI FDE”（AI Forward Deployed Engineer）服务体系，并将其内部定义为“VGE（Value Growth Engineering）”——价值增长工程师。这并非简单的技术咨询，而是一种深度驻场模式：FDE团队带着工具链和Token，进入客户现场，与企业共同挖掘AI应用场景。
具体操作上，润建会在项目启动前与企业约定基线指标，比如“产能提升20%”或“采购成本降低15%”。项目完成后，评估实际收益，并按创造的价值进行付费。这种“结果导向”的商业模式，本质上是对传统IT外包的颠覆。目前，该模式已在制造业落地了7个项目，其中2个已完成交付，客户反馈积极。
一个典型的例子是阿波罗11认知底座。它整合企业的人、财、物、生产、供应链等数据，不是通过传统数据中台，而是基于数据本体建设，利用模型推理能力形成实时动态的认知视图。当管理者想“提升30%产能”时，系统能自动分析瓶颈环节并提供建议。这种能力与AI Agent技术的结合，让企业无需大量定制开发就能获得智能决策支持。对于中小企业来说，这相当于用极低的成本雇佣了一支“AI战略顾问团”。
认知底座与工具链：企业AI化的“加速器”
要让AI真正融入业务流程，光有底层算力和驻场服务还不够，还需要打造高效的开发工具链。润建股份在展区中展示了三款核心工具：曲尺元基、OPC Team和阿波罗11。曲尺元基可以通过一句自然语言描述生成定制化的智能体，并嵌入现有信息化系统。OPC Team则是一个多智能体协同框架，能替代传统软件开发中的产品经理、开发工程师等角色，用户只需提出业务需求，即可快速生成方案。
这些工具降低了AI应用的技术门槛，让非技术人员也能参与创新。例如，一家制造企业想要优化库存周转，只需在曲尺元基中输入“帮我设计一个智能补货Agent”，系统就能自动生成并部署到ERP中。这种“零代码”能力与AI工具箱中的其他产品形成互补，让企业可以在不同场景下灵活组合。
更值得注意的是，这些工具并非孤立存在，而是与Token供应深度绑定。润建将工具、Token和行业知识打包成“价值包”，企业可以根据实际消耗的Token量和产生的经济收益来付费。这种模式让AI创业公司看到了新的盈利可能——他们不再需要自建算力，而是可以专注于场景创新，然后通过文生图、AI图片生成等工具快速生成原型，验证市场需求。
出海新航路：Token服务如何征服东南亚市场
在国内市场站稳脚跟后，润建股份将目光投向了东南亚。一个简单的数学题：海外Token成本目前是国内的10到30倍。这意味着，如果能把低成本Token输出到海外，将形成巨大的价格优势。但出海并非简单的“搬运”，需要解决时延、合规和本地化服务三大难题。
时延方面，润建依托南宁五象云谷智算中心，接入南宁国际通信出入口局链路，面向东南亚的时延控制在20毫秒左右，几乎与国内体验无异。合规方面，在广西政府支持下，公司已获得相关数据出境资质，能够满足海外客户对数据隐私和跨境流动的要求。更重要的是，润建将VGE服务体系也带到了海外，派出价值增长工程师驻场，帮助企业从零到一构建AI应用。
这一战略对东南亚的AI创业公司来说是个好消息。他们可以用更低的价格获得高质量Token，进而开发本地化的应用，比如农业病虫害识别、跨境电商智能客服等。同时，这也为国内AI融资开辟了新方向——资本开始关注那些不仅拥有技术，还能将算力服务输出到全球的“AI基础设施”公司。事实上，AI融资的热点正在从纯模型层向“Token+服务”的复合模式转移。
从模型能力到价值创造：AI产业的下一个战场
回顾2026年世界人工智能大会，一个明显的信号是：行业正在告别“唯参数论”，转而拥抱“价值论”。润建股份的实践揭示了一个趋势：人工智能的竞争不再是模型排行榜上的数字游戏，而是谁能把Token变成真金白银的商业价值。
这种转变对产业链各环节都提出了新要求。模型厂商需要更关注推理效率和场景适配，云服务商需要提供更灵活的计价方式，而AI创业公司则需要学会用“价值闭环”的逻辑来设计产品。润建股份的Token全栈服务，本质上是在构建一个“AI价值工厂”——输入算力和数据，输出可量化的业务增长。
在这一过程中，工具链的普及起到了催化作用。例如，企业可以通过抠图和背景去除等工具快速处理图像数据，用于训练行业模型；而AI诗词和藏头诗生成器则展示了自然语言能力的边界，让非技术用户也能直观感受AI的创造力。这些看似“轻量”的应用，恰恰是培育用户习惯、降低AI使用门槛的关键。
未来，润建股份计划进一步提升Token工厂产能，并推动VGE服务规模化至全国乃至东南亚。对于所有关注人工智能落地的人来说，这或许是一个新的风向标：当Token变得像水电一样廉价，当价值闭环变得可量化，AI才能真正成为企业增长的“新引擎”。