绿电进，Token 出：联想在张家口建“词元工厂”，年产 2000 万亿、成本想砍七成

买得起卡，但用不起 AI——这句话正在变成很多企业 IT 部门的真实处境。

模型越强，Agent 承担的任务越长，Token 消耗就越像一条止不住的曲线。11 月 10 日，联想在河北张家口发布“联想万全混合词元工厂”品牌，给出的解法很直接：绿电进，词元出。

一分钟速览

• 首期规划 15000P 异构算力集群、约 100MW 智算中心，建成后 Token 年产能 2000 万亿，峰值每秒 2 亿 Token。
• 首期建设时间表定在 2027 年，到 2030 年规模计划再扩大 10 倍以上。
• “混合”指私有算力与公共算力结合、以私有为主，端侧、边缘、云端协同，多模型按任务调度。
• 张家口可再生能源装机突破 4500 万千瓦、占当地电力总装机近九成，已建成 50 多座数据中心、投运标准机架超 107 万架。

先把需求侧的账算清楚

国家数据局数据显示，我国日均词元调用量从 2024 年初的 1000 亿增至 2025 年底的 100 万亿，2026 年 3 月突破 140 万亿；中国信通院披露，到 2026 年 6 月相关指标已突破 500 万亿。两年多时间，量级翻了几百倍。

供给端同样在扩张。IDC 预计 2026 年全球服务器市场收入约 6851 亿美元，AI 基础设施是主要增长动力。但企业对“烧 Token”的态度正在转向谨慎：《经济观察报》报道，一家中型银行上半年 Token 支出接近 900 万元，相当于其上年度 IT 预算的 8%；到 6 月底，管理层已要求重新审视这笔投入的成本收益。麦肯锡的调查也显示，约五分之一的受访组织因 AI 运营成本而限制了 AI 使用。

原因不复杂。Agent 执行复杂任务可能持续数小时，反复推理、模型调用和重试都会累积成本；自建算力要为峰值预留设备，平时闲置照样付折旧、电费和运维。更麻烦的是钱常常没花在刀刃上：简单任务用上最贵的模型，敏感业务又必须留在私有环境。

“混合”到底混的是什么

词元工厂不是新概念，此前有以芯片与服务器能效切入的，有做模型平台的，也有擅长智算中心运营的。联想这次强调的两个字是“混合”，核心是让算力供给跟着业务需求走，而不是让业务迁就硬件配置。

按现场披露的方案，私有 Token 与公共 Token 服务相结合并以私有为主，端侧、边缘与云端协同，不同模型根据任务灵活选择。对一家制造企业来说，生产系统的敏感数据不出私有环境，办公助手与客服智能体在业务高峰的突发请求则可以弹性外溢到公共算力。理想状态下，企业按需接入 Token，像接电一样，不关心背后跑的是哪些设备、调的是哪个模型。

为什么是张家口

一是能源。张家口是全国风光绿电第一大城市，也是算力网与新型电网的标杆型双节点，截至 2025 年底可再生能源装机突破 4500 万千瓦，占当地电力总装机比重接近九成；冷凉气候还能降低制冷成本。

二是位置与基础。张家口是国家“东数西算”京津冀枢纽的重要承载地，距北京一百多公里，时延足以承接京津冀的 AI 推理需求；当地已建成 50 多座数据中心，投运标准机架超过 107 万架，政策与产业配套相对完整。

政策方向也在同一条线上。《“十五五”规划纲要》提出推动算力规模化、集约化、绿色化、普惠化发展，促进绿电与算力协同，降低中小企业用算成本。把绿电直接换算成 Token 产能，本质上是把这套政策语言落成一条产线。

趋势洞察：Token 正在变成一种公用事业

过去两年，算力竞争的焦点是“有没有卡”；接下来两三年的焦点会变成“每百万 Token 多少钱、能不能稳定供给”。一旦 Token 被当作公用事业来经营，行业格局会向两类玩家倾斜：掌握低成本能源与机房资源的基础设施商，以及能把调度做细、把不同模型匹配到不同任务的平台方。

对企业的实际影响是采购逻辑变了。以前买服务器是一次性资本开支，现在买 Token 是持续运营开支，预算归属、峰谷计费、数据边界都会成为合同里的核心条款。谁的供给能按业务曲线伸缩，谁就更容易被留下。

当然，2000 万亿的年产能要等到 2027 年首期建成，中间还有电价、并网、上架率、模型适配一连串变量。方向已经清楚，兑现还要看工程能力。