让每一张 GPU 释放极致 Tokens 输出

2022年11月，随着ChatGPT的发布，全球人工智能产业正式进入大模型时代。

过去两年间，从中国到中东，从北美到东南亚，大规模智算中心建设如火如荼。数以百万计的GPU被部署到数据中心，数万亿元资金投入到AI基础设施建设之中。

然而，一个新的问题逐渐显现：

算力很多，但真正稳定、高效、可运营、可盈利的算力并不多。

在传统模式下，智算中心主要采用“裸金属租赁”方式运营。客户按GPU卡时、服务器节点或机柜资源进行采购，运营商则通过出租硬件获取收益。

这种模式在云计算时代曾经有效，但在大模型时代却暴露出越来越多的局限性。

因为对于最终客户而言，他们真正需要的并不是GPU，而是模型训练结果和推理能力；对于智算中心而言，真正创造价值的也不是GPU本身，而是GPU最终产出的Token。

AI产业正在经历一次深刻转变：

从“卖GPU”，走向“卖Token”；从算力租赁，走向Token Factory运营。

算力产业正在进入 Token 经济时代

如果说GPU是工厂里的机器，那么Token就是工厂生产出来的产品。

今天的大模型推理服务，本质上是一种Token生产过程：

用户输入Prompt；

• 模型开始计算；

• GPU完成推理；

• 最终输出Token；

因此，衡量一个智算中心经营水平的关键指标，已经不再是：

拥有多少张GPU；

• 部署了多少PFlops；

• 建设了多少机柜；

而是：

每秒产生多少Token（TPS）；

• 每分钟产生多少Token（TPM）；

• 每年能够销售多少Token；

• 每百万Token成本是多少；

• 每张GPU每天能够创造多少Token价值；

在这种背景下，全球领先AI企业开始逐步采用Token作为经营和计费单位。

从OpenAI、Anthropic到Google Gemini，再到DeepSeek、Qwen等大模型服务商，商业模式都正在从GPU资源租赁转向Token运营。

Token已经成为AI时代新的“数字商品”。

而智算中心，也正在演变为：

Token Factory时代的新挑战

当算力中心变成Token工厂后，新的问题出现了。

同样1000张GPU集群：

为什么有的集群每天可以生产3亿Token；

而有的集群只能生产1亿Token？

为什么同样采购H100或B200：

有的企业能够快速盈利；

有的企业却长期亏损？

问题的根源在于：

GPU数量并不等于Token产能。

影响Token产出的因素远远超过硬件本身。

例如：

以上因素共同决定了：

一张GPU最终能创造多少Token价值。

因此，AI算力投资商需要一种新的经营方法论。

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沨呵智慧提出 TEF：Token Efficiency Factor

为了量化Token生产效率，沨呵智慧率先提出：

TEF（Token Efficiency Factor）

即：

Token效率因子。

其定义为：

实际Token产出 ÷ 理论Token产出。

简单来说：

TEF衡量的是GPU资源被转化为Token产出的效率。

例如：

某集群理论可达到：

700,000 TPS

实际运行仅达到：

210,000 TPS

那么：

TEF = 30%

这意味着：

70%的潜在产能没有转化为真实业务价值。

在大量行业实践中，沨呵智慧发现：

许多智算中心的TEF仅为20%-35%。

【沨呵精益智算的核心能力，正是帮客户找回这消失的 70% 产能】

这意味着：

大量GPU资源处于闲置、等待、阻塞或低效运行状态。

而通过精益调度、智能运维和全链路优化，TEF往往能够提升至60%以上。

这不仅意味着性能提升，

更意味着收入提升。

*有文章写 GPU 效率提升至 90%以上，这通常是单卡或多卡 SXM单服务器测试结果；因为 NLP LLM 模型训推特性，在GPU集群环境受网络和存储带宽限制 下， GPU集群规模越大单卡平均 MFU 效率越低。欲知具体原因可查阅字节跳动 2024 年发布的论文《MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs》，关于 GPU MFU 效率随集群规模线性下降和如何保持集群稳定性有深入分析。

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从TEF到TFI：Token工厂经营指标体系

在制造业中，人们通过OEE衡量工厂效率。

在Token Factory时代，沨呵智慧进一步提出：

TFI（Token Factory Index）

Token工厂指数。

计算方式为：

TFI = TEF × SLA × Sell Through

其中：

TEF：Token生产效率；

SLA：服务可用率；

Sell Through：商业化可售率;

TFI反映了：

一个Token工厂最终能够将多少理论产能转化为实际收入。

例如：

*以上经营效率提升倍数仅为概算，具体以 GPU 集群实际生产条件为准。

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TFOM：Token Factory Operating Model

为了帮助客户从GPU硬件运营转向Token运营，

沨呵智慧进一步构建：

TFOM（Token Factory Operating Model）

Token工厂经营模型。

TFOM将智算中心视为一座数字化工厂。

模型核心链路为：

通过TFOM，

客户不仅能够看到：

“拥有多少GPU”，

更能够看到：

“这些GPU究竟创造了多少收入和利润”。

TFOM首次实现：

技术指标与财务指标的统一。

让：

TTFT、TPS、TPM

与：

Revenue、EBITDA、ROI

建立直接关联。

*这是算力中心财务投资人最关心的问题，一套优秀的 TFOM 运营模型可以给投资人带来绝对的信心，同时也代表投资人愿意投入更多的资本。

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让1000张GPU发挥2167张GPU的价值

在实际项目中，

沨呵经常采用“Equivalent GPU”概念。

即：优化后的等效GPU数量。

例如：

1000张B200集群，

TEF从30%提升到65%。

那么：

Equivalent GPU

≈ 2167张GPU

换句话说：

客户无需再采购额外1167张GPU，

即可获得相同Token产能。

这意味着：

数亿元级别的资本支出节约。

沨呵将其定义为：

Avoided GPU CapEx

即：

避免新增GPU投资。

对于大型智算中心投资商而言，

在 Tokens 运营时代，这不仅代表同样资金比同行更高的 ROI 收益，在高端 GPU服务器 一机难求的当下，投资人可以在全球 Tokens 市场具备更大的投资决策空间，可以更灵活自如把控投资时机和投资规模。

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从算力中心走向Token工厂

AI产业的发展正在进入新的阶段。

未来竞争的核心，

不再是谁拥有最多GPU。

而是谁能够：

以最低成本，

生产最多Token，

创造最高利润。

这意味着：

智算中心的经营逻辑正在从基础设施思维，

转向制造业思维。

GPU不再只是设备。

而是生产资料。

Token不再只是模型输出。

而是数字商品。

而沨呵智慧正在通过：

TEF（Token Efficiency Factor）← 沨呵精益智算优化能力

• TFI（Token Factory Index）← 智算中心运营能力

• TFOM（Token Factory Operating Model）← Token经济经营能力

构建Token Factory时代的新一代经营方法论。

让每一张GPU释放极致 Tokens 输出。

让每一个Token创造真实收益。

推动全球智算产业从“算力批发时代”，迈向“Token精细化运营时代”。

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