如何用有限的能源和成本，产出更多Token？这是Token经济时代，AI基础设施面临的新课题。
Token消耗指数级增长，算力需求持续攀升，随之带动的是AIDC用电量在全社会用电结构中的占比快速提高。行业对AIDC关注的焦点不再只是“谁拥有更多算力”，更开始关心“谁能以更低成本、更高效率生产更多高质量Token”。
在商汤大装置智算中心总经理林海看来，Token经济时代，AIDC需要被重新理解为连接电力与Token的价值平台，能把“算力”和“电力”的协同优化做到什么程度，成为决定未来商业竞争力的关键变量。
【商汤大装置智算中心总经理林海】
01 Token经济下，只看PUE为什么走不通了？
AI基础设施的效率，究竟应该如何衡量？又该如何持续提升？很长一段时间里，这个问题的答案是PUE。PUE作为数据中心总能耗与IT设备能耗的比值，长期以来被行业视为衡量数据中心能效的“黄金标准”。过去十几年，行业几乎所有的节能努力都围绕PUE展开，从机房气流组织优化到制冷系统架构革新，从自然冷却利用到液冷技术规模化部署，每一轮的目标都是把PUE压得更低。
但现在AIDC的服务模式开始从“卖卡时”转向“卖Token”。生意的计量单位变了，评价效率的标尺自然需要同步迭代。PUE更关注“用了多少电”，却回答不了“这些电产出了多少有效价值”，这正是当前AIDC行业正在共同面对的认知空白。
根源在于，现有的产业分工下，电力投入与Token产出的“数据链路”长期处于断裂状态。
四层分工各自为政，每层只优化自身环节指标，全局最优也就无从谈起。
更深层的矛盾，来自旧效率标尺的局限性，PUE下降并不必然意味着总能耗或Token成本同步下降。林海举例说，调高送风温度可能降低制冷能耗，让PUE账面数据更好看，却会使GPU与服务器风扇功耗上升，最终总用电未必下降，Token产出成本甚至可能升高。
既然PUE无法准确回答“这些电创造了多少价值”，行业就需要一个新的度量标尺。
02 从PUE到TPW，重构AIDC的效能标尺
基于此，商汤大装置提出了一个全新的效率指标：TPW（Tokens Per Watt），以单位电力成本产生的有效Token作为核心指标，统一衡量算力效率、能源效率与业务价值。
简单来说，PUE衡量电力使用效率，TPW则进一步回答每一度电最终产生了多少有效Token，并将分时电价等因素纳入经济性评价，推动行业的关注重点从“用了多少电”，转向“这些电形成了多少有效产出”。
TPW并非对PUE的简单否定或替代，而是在PUE基础上，进一步打通从电力投入到Token产出的全链路效率评价。过去分散在各环节的优化动作，包括电价、储能、PUE、GPU利用率与模型效率，由此开始指向Token产出这同一个价值指标。
对行业而言，TPW的价值不止于一个新指标，更在于它建立了一套统一的价值语言。电网、IDC、算力平台、模型厂商，可以在同一个标尺衡量下进行结果优化，算电协同也变成了可度量、可复制、可商业化的系统能力。
03 算电协同如何实现系统级效能优化
有了新的度量标尺，接下来的问题是：如何让AIDC在既定电力条件下产出更多Token？
商汤大装置给出的答案，并不是简单增加算力或扩容电力，而是通过算电协同Agent，对算力任务、能源供给和基础设施进行统一编排调度，充分释放分时电价、需量控制和需求响应中的时间价值，每一度电发挥更高效能。
这套路径，分为数据贯通、任务调度和算电协同三个层面：
第一步：打通数据，建立可观测底座
优化的前提，是可观测。
传统IDC中，电力系统关注楼栋、机柜、服务器等物理设备，算力平台关注Job、Pod、Node等云原生任务，两套体系长期独立运行，难以回答两个关键问题：是谁在用电？这些负荷是否可以调度？
为此，商汤大装置构建了八级数据穿透体系，贯通任务、算力资源与物理用电之间的映射关系，将GPU利用率、任务功耗、机柜负荷、楼栋用电等数据统一到同一时间轴和观测体系中，实现每一度电与每一个算力任务的精准对应，为后续预测、调度和优化提供统一的数据底座。
商汤大装置智算中心运维总监张煦介绍到：“可以看到，在临港AIDC的监控大屏上，这种映射已经落地为实际运行能力，任务实时功耗、节点GPU利用率、机柜及楼层负荷、楼栋IT功率与进线侧用电数据，都被纳入同一条观测链路，实现了每一度电的去向和产出都可追溯。”
第二步：任务分级，释放资源弹性
数据打通之后，真正的优化才开始。
商汤大装置并不是简单迁移任务、增加硬件等，而是根据不同任务的时效要求，对算力资源进行智能调度。
在线推理等实时业务必须即时响应，而训练、评测、批处理等任务则可能具有分钟、小时乃至跨日的调节空间。系统根据业务优先级和延迟容忍度，自动将部分可调度任务安排到低电价、低负荷或资源更充裕的时段运行，在保障服务质量的前提下，提升整体资源利用率。
这种优化并不会减少总用电量，而是通过优化时序把空闲资源和电能更充分地利用起来，让同样的容量、同样的电量，产出更多有效Token，从而带来TPW的提升。
第三步：多维协同，放大负荷弹性价值
商汤大装置进一步结合容量挖潜、储能调度和电网需求响应，实现算力与能源的动态协同。并通过负荷预测、容量优化和储能削峰等，充分释放既有基础设施的资源潜力，在不新增供电容量的前提下，让有限电力承载更多有效计算任务。
张煦提到：“实测数据显示，在既有供电条件下，IT有效承载能力可提升约60%。这一提升并非来自新增供电容量，而是通过系统级协同，让同样的MW容量可以承载更多有效计算，实现AI基础设施整体效率的持续提升。”
【商汤大装置智算中心运维总监张煦】
04 临港AIDC实践：算电协同走向规模化验证
这套方法论已经在商汤临港AIDC完成了规模化验证。
在今年7月10日上海市迎峰度夏电力需求响应中，商汤临港AIDC率先启动算电协同调度模式，实现午间常规用电负荷削减75%，可调负荷规模达23MW，通过非关键任务暂停、基础设施降耗、储能放电等算力电力协同措施，在两小时向电网释放了4.6万度削峰电量。
这意味着，AIDC与电网的关系正在发生改变。过去，智算中心更多是需要重点保障的刚性负荷；如今，当算力任务能够被识别、分级和智能调度后，负荷弹性便成为一种可运营、可调度的新型资产。算力任务可以根据业务优先级灵活安排执行时机，储能系统、算力资源与电网需求也能够协同联动，共同参与电网需求响应。
从PUE到TPW，AI基础设施优化的不再只是设备能效，而是整个算力系统的运行效率。商汤大装置所释放的，并非新增的算力或电力，而是隐藏在任务弹性、资源调度和能源协同中的系统效能。
05 算电协同Agent：让TPW真正落地的智能调度系统
TPW不仅是一套新的效率标尺，更需要一套能够持续提升TPW的智能系统。
源于商汤多年智算中心运营实践，商汤大装置打造了算电协同Agent，构建了一个会感知、能思考、可决策、可执行、持续进化的智能调度系统。不同于传统能源管理平台只关注电力侧，算电协同Agent能够同时连接算力、能源和业务，实现全链路协同优化，让每一度电持续创造更多Token。
在能力架构上，算电协同Agent依托八级数据穿透体系、五大智能决策链和六大运营能力，打通任务、算力、能源与基础设施之间的数据壁垒，形成从感知、预测、决策、执行到度量的完整闭环。系统不仅能够实现负荷预测、电价分析、储能优化、容量控制、暖通协同、算力调度等智能决策，更以TPW作为统一优化目标，将过去分散在不同系统中的优化动作统一到同一套效率体系中。
目前，算电协同Agent已全面应用于商汤临港AIDC，实现单位电力成本Token产出提升80%、平均电费单价低于同地区IDC约10%、算力负荷预测准确率达到96%。
商汤大装置智算中心运维总监张煦介绍到，为了让这一能力能够复制到更多智算中心，商汤大装置算电协同Agent采用平台化、模块化设计，将多年运营经验沉淀为可复用的Agent能力，并依托FDE（Field Domain Expert）专家体系形成标准化交付流程，新场景最快一周即可完成部署上线，实现算电协同能力快速复制。
对于国家算力枢纽节点、万卡级智算中心等大型AI基础设施，算电协同Agent能够统一调度算力、能源与储能资源，提升集群整体算效，优化绿电消纳和综合用能成本。
对于算力运营商、AI云服务商以及Token工厂，系统能够结合电价预测、负载优化与算力调度，实现单位Token电力成本持续下降，在保障业务SLA的同时提升资源利用率和运营收益。
对于企业级智算中心、科研机构以及行业AI平台，依托模块化架构和标准化交付体系，客户无需重构现有基础设施，即可快速部署算电协同能力，构建更加智能、高效、绿色的智算中心运营体系。
商汤大装置智算中心总经理林海认为，从PUE到TPW，变化的不只是评价指标，更是AI基础设施的运行方式。未来，算电协同将不再只是智算中心的节能手段，而是连接算力、能源与业务的核心能力。商汤大装置希望通过算电协同Agent，让系统优化能力实现标准化、产品化和规模化复制，推动AI基础设施进入系统级算效时代。