人工智能（AI）产业已然呈现出“千树万树梨花开”的爆发之势。6月2日继上海首站后，神州数码“原力企业虾城市巡游第二季”走进南京鼓楼创新广场。从底层算力的“狂飙”到前端应用的“破局”，AI正在从“+AI”的点缀阶段，迈向“AI+”的深度融合阶段。

　　这场聚焦企业级Agent（智能体）的行业沙龙，再次抛出了一个核心命题：在AI全面爆发的当下，企业如何拒绝“炫技”，真正实现业务“增益”？

　　2026 AI“全面爆发”：模型井喷与Token狂潮

　　“大家都知道，2026年是AI全面爆发的一年。”神州鲲泰产品专家陈一帆在演讲中开门见山地指出。

　　这种爆发力首先体现在模型迭代的速度上。据陈一帆列举的数据，2026年的前47天，国内就发布了30个模型，平均1.5天一个；仅第一季度，全球发布的模型数量就高达267个。从MiniMax的M2.5、字节跳动的Seedance，到月之暗面的Kimi K2.5（甚至已更新至K2.6），模型更新频率已从按年、按月进化到“周更”。

　　伴随着模型能力的升级（如上下文长度普遍达到128K甚至1M），Token（令牌）的消耗量正呈现指数级爆发。以国民级应用“豆包”为例，其日Token消耗量预计将从2024年的0.12万亿激增至2026年底的500万亿。对于企业级用户而言，这一需求更为惊人：以某银行为例，其内部提效的日Token消耗量在2025年9月仅为80亿，预计到今年12月将增长5倍达到400多亿。一旦全面放开应用，消耗量或将迎来百倍增长，年底甚至产生“万卡”级别的算力需求。

　　面对如此庞大的算力需求与狂飙的模型迭代速度，企业不仅需要算力，更需要一个稳定、兼容且低成本的国产化智算底座。

　　陈一帆说，神州数码旗下神州鲲泰目前已构建了七大产品家族，涵盖异构智算、模组智算、光算、桌面计算、边端智算、解决方案一体机以及整机柜产品。这一全场景的算力矩阵，能够灵活满足不同规模企业对云、边、端算力的多样化需求。通过覆盖全国300多个城市的服务体系（含三大备件中心和120个备件库），以及超过800家生态伙伴、300家ISV互认证的OpenNet双中心运营，神州鲲泰构建起了从制造到服务的全链路质量闭环，为AI的高质量落地提供了坚实的“后勤保障”。

　　国产算力与大模型之间如何适配？基于昇腾的OpenClaw部署方案也让人眼前一亮。针对企业面临的模型选型难、部署复杂等痛点，该方案提供了完整的架构支持。在底层模型端，它全面适配了包括Turing 2.5、GLM 5、MiniMax等在内的国内主流大模型；在中间层，方案集成了网关、Runtime管理、记忆系统、Build构建等核心能力；在应用层，则通过Web端、IM端或终端，为企业提供了一系列即插即用的智能体服务。

　　这种“算力+平台+生态”的组合拳，不仅解决了国产算力与大模型之间的适配难题，更让企业能够以更低成本、更高效率享受到2026年AI技术爆发的红利。

　　银行数字化破局：告别“取数靠人”，迈向“一句话银行”

　　有了强大的算力底座支撑，AI在垂直行业的落地才真正有了“用武之地”。在银行领域，尽管数字化转型多年，但业务部门与科技部门之间仍横亘着一道鸿沟——“取数靠人，分析靠问，口径对不齐，业务等不起”。

　　资深金融科技专家、研发团队负责人范彬彬在分享中坦言，银行数字化转型的真实痛点在于：业务人员想看个数据，往往需要漫长的流程审批，等待周期长达数个工作日。为了解决这一痛点，他带领团队探索了近三年，最终通过Data Agent（数据智能体）方案，实现了NL2SQL（自然语言转数据库语言）成功率从不足60%到90%以上的跨越。

　　这意味着，未来的银行分析师可能不再需要编写复杂的代码，只需通过自然语言提问，就能像发微信一样获取数据结果。这种“AI for Process”（AI赋能流程）的理念，正在将银行的数字化从简单的功能叠加，转变为“一句话”就可以对核心业务流程的重构。

　　除了后台的算力支撑，AI在前端业务场景的“增益”效果同样显著。神州数码推出的“智聆”AI销售助手，通过骨传导耳机与声纹识别技术，将销售过程数字化。例如，在某化妆品品牌的实战中，AI能实时识别销售话术中的不当之处，如当销售说到“懂我意思吗”这种带有攻击性的反问，AI就自动识别出来，并能推送优化建议。据悉，接下来，原力企业虾城市巡游第二季还将陆续走进天津、成都、深圳等全国多个城市。

　　南京晨报/爱南京记者杨静摄影报道

　　编辑金磊