拿下IDC中国AI业务创新最佳实践，超聚变选择先立支柱

AI行业的拿下时间过得特别快，企业在原地犹豫三个月，中支柱模型架构已经迭代了三代，新最选择先立半年可能就走完传统产品几年的佳实践超聚变路。

对于想把AI引入生产经营的拿下企业来说，难题也由此而生。中支柱高价购买的新最选择先立高性能训练卡，可能还在部署调试阶段，佳实践超聚变算力需求就从训练侧转移到了推理侧，拿下需要重新储备和分配算力。中支柱

应用层的新最选择先立变化同样应接不暇，AI问答助手刚用了几个月，佳实践超聚变能端到端执行任务的拿下智能体又来了，对企业的中支柱数据权限、流程设计提出了新的新最选择先立要求。

面对应接不暇的技术变化，企业既不能一成不变，必须保持进化，又不能疲于追赶，在反复试错中耗费资源。段玉裁在《说文解字注》里说，柱之言主，屋之主也。盖一栋大楼之前，先要立起支柱，这是最基础、最能承重的东西。对于企业而言，把AI引入业务，同样需要先立支柱，作为稳固根基的底座。

智企进化，先立支柱，超聚变的实践就是佐证。

进入AI时代，企业需要让AI真正进入生产经营的每个环节，这就是智企。2026年10月23日，IDC中国在上海举办的2026 IDC中国CI0峰会暨数智化转型年度颁奖典礼上，超聚变提出“智企”理念，并以两大支柱支撑这种能力：一是高效、安全的Token生产平台Token Factory，二是AI重构的企业生产经营及分析决策系统。超聚变的相关实践，也获得了“2026IDC中国——驾驭AI超级周期：中国AI驱动的业务创新最佳实践”的认可。作为一个智企进化的成功样本，企业可以从超聚变身上，深入了解智企如何建立长期应对AI变化的能力，以及支撑AI进入业务的支柱究竟如何发挥作用。

今天，企业想要使用AI十分简单，只要付费就能得到全套的AI解决方案，但这些技术来到企业之后到底有什么用，是赔钱还是赚钱，就不得而知了。为什么企业在AI上的投入，回报依然不清晰？

先看投入，一本算不清的Token成本账。

我们都知道，算力是AI运行的基础。过去，企业部署AI，往往从采购基础设施开始，购买先进的GPU，部署更多服务器。但随着Agentic AI时代的到来，AI真正进入生产经营之后，智能体的调用和Token的消耗量，会随着不同任务的复杂度而发生变化，对算力部署提出了更大的挑战，如果算力部署与实际负载不匹配，资源就可能被闲置。

企业的AI投入不能只是算力的堆砌，更需要一套能够持续生产、调度和优化Token的体系。

再看回报。即使Token足够便宜，如果组织流程没有改变，知识、数据等AI要素会受限于传统的组织架构，难以充分发挥价值，AI也可能无法进入核心业务，创造价值。

传统企业的知识和数据分散在不同部门、业务系统和员工手中，智能体受限于账号权限或部门边界，无法获得完成任务所需的完整信息，只能孤立地完成一些零散任务。面对长程的复杂任务，无法端到端执行，需要人工干预接管，企业原本希望通过AI提高效率，结果却增加了新的沟通和管理成本。

这意味着，企业把AI真正送入生产经营，让技术投入转化为价值回报，绝不是买几台服务器，接入模型API就行了。成为智企，是一项把算力、Token、模型、数据、知识、智能体应用等多种AI要素协同起来的综合工程。

根据超聚变算力事业部总裁唐启明的判断，未来3至5年，企业之间可能出现明显的分水岭，较早、较深入地推进AI实践的企业，有机会建立起新的竞争优势，拉开15%甚至更大的差距。

把AI真正送入业务，超聚变的“智企”进化，由此开始。

超聚变致力于成为企业在AI和数据时代的高水平全栈解决方案提供者，本身拥有复杂的研发、供应链和生产运营场景。从这个业务目标出发，AI进入实际工作流程的挑战巨大。

因此，超聚变的智企1.0变革，经历了两次重构：

一次是业务重构。

超聚变从自身业务出发，对组织文化、业务和人进行重构，让AI和数据参与业务设计与流程活动，让智能体得以进入生产经营，创造价值。

供应排产系统，就是非常典型的一个案例。这是涉及企业生产运营的重要系统，超聚变对业务流程进行重构，重新考虑计划体系中哪些工作由人完成、哪些工作可以交由数字员工执行，以及整个作业流程如何重新组织。业务重构，引入智能体之后，该系统的计划分析能力，已经从传统的月度级安排，向小时级推进。

研发也是一个被重构的业务场景。超聚变将智能体深入软件研发流程，采用ADD（Agent-Driven Development，智能体驱动开发）模式，同时保留必要的人工审核与质量控制，推动研发工作方式发生变化。

业务重构，把AI真正送入生产经营，也给超聚变的IT环境带来更高要求，需要构建起匹配自身业务的AI Infra，从算力中心到边缘，综合提升自身的算力效能，让Token产生更高效的价值。

于是，技术重构发生了。

超聚变通过技术架构的调整，打造了Token Factory，将Token生产线统一起来，进行度量、管理和持续优化，使已有的业务系统、应用和数据资产得到更高效的复用，并将Token Factory拓展到了数据中心、桌面和边缘等环境，以适配不同业务条件下的算力需求。

这两次重构，让超聚变的智企1.0变革得以推进。最终，超聚变以自身为样板，以私有化部署的Token Factory作为“智企”AI混合部署的核心底座，推进AI和数据重构公司业务设计与流程活动，构建涵盖AI Workspace、企业大脑、企业统一本体层、AI使能平台、Token Factory基础设施的完整“智企”架构，实现从智能分析到闭环执行的全链路决策支撑。

超聚变的相关经验，也沉淀在FusionOne AI企业级Token Factory解决方案中，获得“2026 IDC中国——驾驭AI超级周期：中国AI驱动的业务创新最佳实践”的认可。从中，我们可以发现智企进化的核心方法论，就是：先立支柱。

目前，超聚变已在研发场景下落地49个AI智能体，识别了100余个业务场景，完成了60多个智能体开发落地，同时构建7×24小时全域实验场。

智能体正从支撑单点任务的活动级，向支撑跨环节复杂流程的流程级升级。

这些智能体，都运行在超聚变的AI支撑体系之上，由两大支柱组成：一个是AI重构的企业生产经营及分析决策系统，一个是高效安全的Token生产平台Token Factory。

在智企变革中，这个支撑体系起到的作用是：

1.稳定的AI能力供给。超聚变私有化部署的Token Factory，是从一个分层的工厂里“造”出来的，作为智企AI混合部署的核心底座，通过统一的生产和管理体系，企业可以了解不同任务消耗了多少资源、不同模型适合什么负载，以及算力配置是否与实际需求匹配，更有针对性地优化资源调度，让Token消耗可衡量，AI综合成本更可控。

2.全面的AI能力覆盖。一方面，超聚变以企业业务本体模型重构业务活动和流程，打破HR、CRM、ISC、TQM等业务系统边界，实现全业务流程的智能感知和动态编排，打造企业级AI原生商业大脑与行动中枢。同时，超聚变将Token Factory拓展到数据中心、桌面和边缘等环境，以适配不同业务条件下的算力需求。智能体应用和AI算力的全场景覆盖，让AI要素彼此协同，释放出最大化价值。

3.灵活应对变化的长期能力。模型会迭代，业务负载会变化，智能体不断进入新的业务场景，这些技术现实决定了，企业智能化不可能毕其功于一役，只能适者生存，与技术长期同步演进，这就要求企业具备及时适应、持续调整的进化能力。

超聚变所说的两大支柱，分别从技术和业务两个层面带来这种能力。一方面，AI重构的企业生产经营及分析决策系统，让组织及时适应AI的技术变化。另一方面，高效、安全的Token生产平台Token Factory，让企业对AI的运行环境、算力资源拥有更强的控制与调度能力，根据业务需求灵活调整。

面对充满不确定性的AI时代，企业进化不能止于对未来的判断，更要落实为切实的行动。正如超聚变所做的那样：行动，是最有力的答案。

行动需要支撑。支柱越稳固，企业就越有能力应对变化，在技术浪潮中站稳脚跟。超聚变也将自身的探索与实践，沉淀为可借鉴、可复制的方法论与解决方案，减少企业从零开始试错的风险。

对于每一家希望加速AI进化的企业而言，以两大支柱为支撑，与先行者为伙伴，更有把握将AI真正引入生产经营，在持续行动中找到属于自己的进化之路。

审核编辑 黄宇