软通动力正式点亮北京壹号Token工厂

6月9日，软通动力“词元（Token）工厂计划”的首个标杆示范项目——“北京壹号词元工厂”在京点亮，并同步向全球开源“词元工厂性能基准”（含评测框架LoadGen 2.0）。这是行业首次针对智能体长时运行特征建立统一的性能度量标准，标志着大模型算力供给从粗放式吞吐比拼，进入标准化、工业化的Token流水线时代。

1智能体时代的“新型电厂”

大语言模型（LLM）正从简单的对话机器人，加速演进为能够自主规划、推理并采取行动以达成复杂目标的长时运行系统。一个简单的用户指令背后，可能是模型数十次推理循环、工具调用与自我反思的叠加。这意味着算力消耗不再是"一问一答"式的短时脉冲，而是长周期、多轮次、高不确定性的混沌负载。北京壹号词元工厂的解法，是做面向智能体时代的“新型电厂”，实现像用电一样用Token。

北京壹号词元工厂聚焦Agentic Serving（智能体服务）场景，通过极限工程化手段压榨硬件性能，集成前沿算力调度与KV Cache极致复用算法，以确定性的服务质量与极致的性价比，为智算时代提供确定性、高弹性的供应保障。

这不是简单堆算力，而是把底层资源高效转化为标准化的“数字燃料”——Token，像电网一样给出明确的服务质量承诺：服务可用性≥99.9% ，对标电网供电可靠性≥99.9%；首字延迟P90<10秒、波动<20% ，对标电网电压合格率波动≤±5%；缓存命中率≥90%，对标电网功率因数，减少计算浪费。

2开源性能基准，打破“指标迷雾”

当前行业普遍缺少面向智能体场景的算力服务质量评测标准，导致“高分低能、参数虚标、用户选择困难”。为了精准捕捉并复现智能体服务环境中的极端压力，软通动力在仪式上正式发布并开源词元工厂性能基准。其不是单一工具，而是一个三层递进的完整评测体系，遵循“一个基准（刻画方法）”，采用“三类测试方法”，构建“分领域标准数据集” ，实现对算力集群真实服务能力的精准评估与公平对比。

软通动力基于对大模型发展初期行业通用的MLPerf LoadGen进行深度重构，实现了从静态并发注入到动态行为仿真的跨越，推出了LoadGen 2.0，其核心突破在于成功在测试环境中定义并重现了真实的“混沌局面”。以此为根基，软通动力构建了三层递进的完整评测体系，底层混沌负载刻画方法、中层三类标准测试方法（额定功率/业务/精度正确性）、上层面向不同领域的标准数据集，确保评测结果可复现、可对比、与真实场景对齐。

LoadGen 2.0已完全开源（https://github.com/issair/loadgen2）

目前，软通动力正深度参与平潭两岸融合算力中心、韶关公共算力服务平台等国家一体化算力网络重点项目建设，并依托睿动智能体平台，打造连接国际云厂商与国产AI新势力的全球化AI双向枢纽。北京壹号词元工厂的启动，是公司推进AI基础设施布局、构建Token生态体系的重要实践。

未来，软通动力将持续推进“Token工厂”建设，并从消费者视角出发推出“实时监测”等一系列质量监控方法——如同在城市自来水管网中部署实时纯净度探针一般，在运行端动态监控Token生成的幻觉率、语义一致性及毫秒级延迟波动。将评估权交还使用者，推动AI算力生态的正本清源。