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5月29日，由21世纪卓越董事会（北京）主办的“智能重构——Token经济商业闭环与治理锚点 ”主题闭门研讨会在北京中关村科技园区东城园管理委员会举行。
围绕Token经济发展路径 、AI产业落地与智能时代价值体系构建等议题，来自具身智能 、算力基础设施、AI应用以及金融投资等领域的40余位企业与机构代表展开闭门交流。
作为AI应用与产业落地领域代表 ，天娱数科首席数据官吴邦毅参与圆桌讨论 ，并从算力使用方视角，分享了企业对于国产算力发展现状的观察与实践经验 。
随着Token被国家数据局定义为“智能时代的价值锚点 ” ，围绕算力 、模型 、数据和应用的价值链条正在重构 。对于长期进行3D数据采集与空间智能模型训练的企业而言 ，算力与成本效率，已经成为影响商业化进程的现实变量。
天娱数科正是这一变化的直接参与者 。
吴邦毅介绍 ，天娱数科在3D数据采集与空间智能模型训练过程中 ，长期消耗较大规模算力资源，对国产与进口两套技术体系均有直接使用经验 。因此 ，企业对国产算力的发展阶段 ，有着更贴近一线的感知。
围绕当前国产算力能力，他的判断主要集中在三个层面：硬件、生态与成本 。
首先是硬件能力 。
吴邦毅认为 ，国产算力近两年进步明显 ，尤其是在推理端提升较快，已经进入“相对可用”阶段。
“我们自己感受很明显，国产算力这两年提升比较大 ，但主要体现在推理层面 。”他表示 ，以昇腾910卡 、寒武纪370等为代表的国产芯片，在推理场景中的整体能力已经能够满足部分产业需求 。
但在高端训练领域 ，差距仍然存在。
吴邦毅指出 ，训练场景对于集群规模 、互联能力和并行效率要求更高，而国产训练集群能力与英伟达体系相比仍有明显差距 。“在训练过程中 ，我们能明显感觉到 ，国产集群能力相对较弱 。 ”
硬件之外，生态成熟度仍是影响企业使用体验的重要变量。
吴邦毅表示 ，目前国产算力生态整体已处于“能用 ”阶段 ，但与成熟生态相比仍有提升空间，其中最核心的问题集中在框架与算子适配。
当前产业广泛使用的PyTorch、TensorFlow等训练框架已经形成成熟开发体系 ，而国产生态仍需持续补齐底层能力 。
相比性能和生态 ，成本问题则更加直接影响企业决策 。
吴邦毅指出，单卡采购价格并不是决定算力经济性的唯一指标。
“国产卡单卡采购价格比进口产品便宜约10% 。”但在企业真实训练场景中，成本核算往往发生在集群层面 。
由于调度效率与互联效率仍存在短板 ，国产算力在大规模训练中的综合成本并未同步下降。
“从集群维度看 ，实际使用成本反而可能高出20%至30%，出现成本倒挂 。 ”他说 。
在吴邦毅看来 ，集群训练受限 、效率偏低以及成本倒挂 ，是当前国产训练算力在产业落地中的主要痛点。这也意味着，国产算力竞争已经不再只是芯片参数的竞争 ，更是进入系统工程与生态能力的比拼阶段 。
面对这一现实 ，天娱数科选择以平台化方式提升算力利用效率 。
吴邦毅介绍，公司已建设“天娱云枢 ”智算平台 ，通过整合自有算力与可调度算力资源 ，降低3D数据集与空间智能模型训练的整体成本。
在部署策略上，天娱数科采取的是差异化路径——推理端全面推进国产化 ，训练端则维持混合部署 。
这一选择背后 ，是产业应用侧更加务实的判断 。
随着Token经济从技术概念逐步走向产业核心，算力已经不仅是模型运行的基础设施，也成为衡量商业效率与产业竞争力的重要指标。从吴邦毅的分享可以看到 ，国产算力已经迈过“有没有”的阶段 ，正在进入“能不能规模化 、高效率支撑产业应
