Meta 的程序员在社区分享，Token 消耗排行榜成了内部被关注的榜单。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。

《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）

重投入并没有带来重回报，这种广种薄收的局面，像了人熟悉的传统农业，不缺土地，也足够勤劳，但亩产量就是难以提。

袁隆平院士说过句话：产产，是个永恒的主题。

他培育出的杂交水稻，不断刷新着世界水稻的单产纪录，靠的是良种、好土，与精耕细作的力。对应到产业 AI 的世界里，Agent 真正跑进生产环境，需要的是套从数据到力、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，块黑土地和个正在崛起的产业联盟中，显现出条清晰的产之路。

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，还需要片数智沃土，让智能体在业务中真正跑起来。

所谓沃土，就是个智能体从获取力、理解任务、调用工具、执行流程到持续产生价值，能够在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，它给出的答案是套面向 Agent 垂直整的能 Agentic Cloud。

这片黑土地的层，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，很多企业的力还是堆卡堆出来的，自建集群跑模型和多智能体的理时延、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，到精益的 Token 生产。华为云 AICS 灵衢智集群，基于大带宽灵衢网络，AICS 支持 10 万卡集群规模，总力可达 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，在线服务可用做到 99.95。这样，AI Infra 就是台面向企业业务持续、稳定生产 Token 的工厂。

AI 域还有个基本规则：Garbage in，garbage out ( GIGO 垃圾进，垃圾出），贫瘠的数据土壤，是法产出质量 AI 的，Token 照样白白消耗。华为云做厚的二层，就是数据与模型土壤。

其中， AI DataLake 提供多模态数据统管理、百毫秒弹伸缩、通智统调度，把 AI 语料准备周期从月缩短到周，数据预处理资源利用率提升倍。这样来，让杂乱的多模态数据，变成模型能直接吃进去的养分。加上魔坊 ModelArts，覆盖从数据预处理到工具链的全生命周期的训，以及 MaaS 的百模千态，企业随时按需调用适的模型。

这三者力，把数据清洗—训练—理的链路次通，成为用赋智的云端土壤。

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，成为企业智能化的工具，通了 AI 进入企业的"后公里"，但是很多智能体法满足企业 AI 对于安全可靠的要求，只能停留在业务表层，做些简单的问答，接不了生产的长程任务，也就法创造价值，这正是智果 AgentArts 企业智能体平台解决的。

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，可以进步提升任务的成功率，并降低 token 消耗。同时，华为云还造了些开箱即用的场景智能体，PVC管道管件粘结胶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。

华为云的系列实践，营造出企业 AI 的沃土，可以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，意味着可用，意味着生产可靠，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。

稻在各地广普及时，要根据当地的土地与气候进行适配，耕作式也会有所不同。让 Agent 理解个具体行业、进入条具体业务流程，同样要因地制宜。

不久前，科技部发布《关于支持建设新代人工智能示范应用场景的通知》，明确要造批可复制、可广的标杆型示范应用场景。

而场景的"后公里"不可能由任何巨头公司包揽，至少需要四个角参与其中：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、法、工具、机器人本体及业技术组件；行业与解决案伙伴提供行业 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，缺不可。为了把这四种能力组织起来，华为云造"行业 AI 梦工厂"，吸引伙伴、客户、校及科研机构进行共建。

但是，只把四种角聚集在起，还远远不够。耕行业案，需要趁手的工具和具体的资源。

正是这样支产业联力量的成形，彼此能力互补，长期共同投入，动 AI 能力从模型创新走向行业场景落地。

营造片沃土，赋能群伙伴，凝聚个联盟，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、智能制造和智慧金融等域开花结果。

个行业区，是块智能化的实验田，那么，把块块实验田连成片，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进程，2026 年 8 月 27 日至 30 日，十二届大数据产业博览会在贵阳举行，828 B2B 企业节期间，进步启动"企业 AI 百场景落地"产业进行动，通过联解决案、战略作签约、客户实践和场景化成果集中发布，动企业 Agent 从单点创新进入产业规模化落地阶段。

通过联案、区资产、云商店和"百场景落地"行动，个场景的问题变成百个场景的法，验证过的经验被批量复制到多客户和区域。这些动作，针对解决了传统企业市场的大痼疾，那就是定制开发成本、投入产出比过低，有助于形成良的商业模式，帮助伙伴获得商业成功。

至此，条企业 AI 的产之路，清晰浮现了出来：

先由华为云、伙伴和企业这几个角携手探路，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，磨出可用的成果，后批量复制多行业和企业。

当多企业选择这条产之路，可以减少前期试错，直接引入成熟的 AI 生产力，让每个 Token 都不白，AI 终于得以兑现业务价值，企业可以真正向 AI 投入要回报，清智能化升这本账。

所以，回到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，不如耕垄，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，条华为云与伙伴、企业共耕的 AI 产之路，正动智能化在千行万业中开花结果。

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