Meta的程序员在社区分享，Token消耗排行榜成了内部最被关注的榜单。为了升排名，员工们只好大肆挥霍Token。
Tokenmaxxing(Token消耗最 大化），也在KPMG、亚马逊等公司中盛行。有的公司还把token用量与晋升联系起来，员工token额度不用完、AI生成率低于80%，甚至会被批评。
这些听起来像段子，却都是企业进入Agent时代之后，真实发生的故事。
但如果多问一句，动辄消耗数十亿、上百亿Tokens，到底换回了什么，产出了多少业务价值？会议室的空气突然就安静了。
企业做AI，广种而薄收，这并非个例。
《中国企业数字化转型指数》显示，跨过AI试点阶段的企业占比从去年的46%跃升至88%，但能够在企业层面显著提升生产效率、收入和利润的企业占比，仅从去年的9%上升至今年的14%。多数企业仍面临“投入增加、回报有限”的价值兑现难题。
（图源埃森哲中国）
重投入并没有带来重回报，这种广种薄收的局面，像极了中国人熟悉的传统农业，不缺土地，也足够勤劳，但亩产量就是难以提高。
袁隆平院士说过一句话：高产更高产，是个永恒的主题。
他培育出的超级杂交水稻，不断刷新着世界水稻的单产纪录，靠的是良种、好土，与精耕细作的合力。对应到产业AI的世界里，Agent真正跑进生产环境，需要的是一套从数据到算力、从开发到运维的完整技术体系以及生态协同能力。
让企业AI告别广种薄收，数博会期间，一块黑土地和一个正在崛起的产业联盟中，显现出一条清晰的高产之路。
01
今天，大模型与Agent的技术供给已经十分充沛，能力也以周为单位在迭代，所以，企业想把AI落地在业务中，并不缺少好的AI种子。但AI落地之后，还需要一片数智沃土，让智能体在业务中真正跑起来。
所谓沃土，就是一个智能体从获取算力、理解任务、调用工具、执行流程到持续产生价值，能够在一个完整的技术生态内跑完整个链路，这就需要把技术体系做厚。
以华为云为例，它给出的答案是一套面向Agent垂直整合的高性能Agentic Cloud。
这片黑土地的第 一层，是Token工厂。随着Agent开始执行长程任务、同时调用多个模型与工具，企业对Token的需求急剧激增。可问题是，很多企业的算力还是堆卡堆出来的，自建集群跑模型和多智能体的推理时延高、不稳定，任务动辄中断，Token依然产不出来、用不好。
从粗放式的堆卡，到更精益的Token生产。华为云AICS灵衢智算集群，基于超大带宽灵衢网络，AICS支持10万卡级集群规模，总算力可达200EFLOPS，把Token 生成时延压到10毫秒以内，千卡每秒吞吐量达到500万Tokens，在线服务可用性做到 99.95%。这样，AI Infra就是一台面向企业业务持续、稳定生产Token的工厂。
AI领域还有一个基本规则：Garbage in，garbage out (GIGO垃圾进，垃圾出），贫瘠的数据土壤，是无法产出高质量AI的，Token照样白白消耗。华为云做厚的第二层，就是数据与模型土壤。
其中， AI DataLake提供多模态数据统一管理、百毫秒级弹性伸缩、通算智算统一调度，把 AI 语料准备周期从月级缩短到周级，数据预处理资源利用率提升一倍。这样一来，让杂乱的多模态数据，变成模型能直接吃进去的精准养分。加上魔坊ModelArts，覆盖从数据预处理到工具链的全生命周期的高效训推，以及MaaS的百模千态，企业随时按需调用最合适的模型。
这三者合力，把数据清洗—训练—推理的链路一次打通，成为用算赋智的云端土壤。
仅有模型和数据还不够，有手有脚的智能体，可以自动地完成任务，成为企业智能化的高效工具，打通了AI进入企业的“最后一公里”，但是很多智能体无法满足企业级AI对于安全可靠的要求，只能停留在业务表层，做一些简单的问答，接不了生产级的长程任务，也就无法创造价值，这正是智果AgentArts企业级智能体平台解决的。
智果AgentArts依托稳定运行的底座，Agent可以在持续数小时甚至数天的复杂任务中7×24小时稳定运行，通过强化学习持续优化任务编排和工具调用，可以进一步提升任务的成功率，并降低token消耗。同时，华为云还打造了一些开箱即用的场景智能体，比如面向编程的码道CodeArts代码智能体，和面向办公的OfficeAce办公智能体。
华为云的一系列实践，营造出企业AI的沃土，可以一站式获取稳定且充沛的token，提供干净优质的数据资源供AI学习，加上可靠高效的智能体平台，企业便可以引入智能体，让多个Agent协同工作，真正调动和激活企业的内部数据、知识、系统和业务资产。随着Agent逐渐可靠地承担起复杂任务，进入核心生产环节，AI之于企业的业务价值便真正提升。
在这个过程中，华为云的全栈垂直整合，意味着高可用，意味着生产级可靠，意味着企业敢让Agent进入真正的生产核心，把Token变成生产力。
用一个字来形容华为云这片“硅基黑土地”，就是厚。
技术体系越厚，蕴藏的工具和资源越多，那么，企业AI开花结果的确定性也就越大。
但是，土壤不会自己长出收成，让AI在企业场景中扎下根来，要靠长期耕耘各行各业的伙伴。
02
超级稻在各地推广普及时，要根据当地的土地与气候进行适配，耕作方式也会有所不同。让Agent理解一个具体行业、进入一条具体业务流程，同样要因地制宜。
不久前，科技部发布《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，明确要打造一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。
而场景的“最后一公里”不可能由任何一家巨头公司完全包揽，至少需要四个角色参与其中：华为云提供云、AI Infra、数据、模型、智能体平台和安全能力；技术伙伴提供模型、算法、工具、机器人本体及专业技术组件；行业与解决方案伙伴提供行业Know-how、业务流程理解、系统集成和项目交付能力；客户提供真实业务问题、生产环境和价值验证。
四种能力，互补咬合，缺一不可。为了把这四种能力组织起来，华为云打造“行业AI梦工厂”，吸引伙伴、客户、高校及科研机构进行共建。
但是，只把四种角色聚集在一起，还远远不够。深耕行业方案，需要趁手的工具和具体的资源。
为此，华为云进一步打造了海顿解决方案工作台，持续为伙伴提供从技术开发、方案构建到行业落地的全流程支撑，并启动了“AI共赢”专项计划，投入2亿元，为伙伴提供技术支持、测试环境、联合营销和模型适配等全方位扶持，把真金白银注入行业AI创新最需要资源的领域。
正是这样一支产业联合力量的成形，彼此能力互补，长期共同投入，推动 AI 能力从模型创新走向行业场景落地。
03
营造一片沃土，赋能一群伙伴，凝聚一个联盟，是企业智能化精耕细作的开始。
目前，硅基黑土地上的行业AI创新，已经在智慧医疗、具身智能、科学计算、智能制造和智慧金融等领域开花结果。
智慧医疗专区已有20余家医院入驻，具身智能专区则拥有百万级开箱即用的数据资产、20余个昇腾亲和模型资源，以及全球首 个全流程具身智能开发平台CloudRobo，助力机器人小时级上云、模型分钟级部署。智能制造专区吸引500余名企业开发者，沉淀工业解决方案、智能体及行业知识资产。科学计算专区、智慧金融专区，也都吸引了大量机构及生态伙伴共建。
一个行业专区，是一块智能化的实验田，那么，把一块块实验田连成一片，把单点实践复制成产业规模，整个行业便进入了密集落地AI的丰收时节。
为了加速产业智能化的这一进程，2026年8月27日至30日，第十二届中国国际大数据产业博览会在贵阳举行，828 B2B企业节期间，进一步启动“企业AI百场景落地”产业推进行动，通过联合解决方案、战略合作签约、客户实践和场景化成果集中发布，推动企业级Agent从单点创新进入产业规模化落地阶段。
通过联合方案、专区资产、云商店和“百场景落地”行动，一个场景的问题变成一百个场景的方法，验证过的经验被批量复制到更多客户和区域。这些动作，针对性解决了传统企业市场的一大痼疾，那就是定制开发成本高、投入产出比过低，有助于形成更良性的商业模式，帮助伙伴获得商业成功。
至此，一条企业AI的高产之路，清晰浮现了出来：
先由华为云、伙伴和企业这几个角色携手探路，从华为云的黑土地上吸取养分，在真实的行业场景试验田中精耕细作，打磨出高可用的成果，最后批量复制更多行业和企业。
当更多企业选择这条高产之路，可以减少前期试错，直接引入成熟的AI生产力，让每一个Token都不白烧，AI终于得以兑现业务价值，企业可以真正向AI投入要回报，算清智能化升级这本账。
所以，回到最初那个会议室里的问题：广种薄收的AI，从来不是企业真正想要的。Token消耗再高，不如深耕一垄，真正兑现业务价值，才是产业智能化所追寻的目标。
在这个象征着收获的金秋时节，一条华为云与伙伴、企业共耕的AI高产之路，正推动智能化在千行万业中开花结果。
