7 月 17 日，2026 世界人工智能大会在上海开启。在大会首日，36 氪「氪话未来」直播间与润建股份董事、副总裁丁永展开深度对话。丁永围绕 Token 生产、应用落地及价值闭环等核心议题，阐述了润建股份如何通过构建全栈服务能力，推动企业级 AI 真正进入业务现场并创造可衡量的商业价值。
行业趋势：从“参数之争”转向“价值共生”
随着人工智能产业进入深化应用阶段，行业焦点正经历深刻转型。过去几年，AI 领域的竞争主要集中在模型参数量、训练性能及技术突破上；而 2026 年及未来的竞争逻辑已悄然转向应用价值创造。相较于单纯的技术堆砌，行业更关注 AI 如何深入企业业务流程、降低应用门槛，以及最终能否通过实际业务结果实现价值变现。
在这一背景下，Token（通用令牌）作为连接算力、模型与应用的关键基础资源，其重要性日益凸显。对于企业而言，AI 的落地不再是简单的工具使用，而是一场涉及成本、效率与安全的系统性工程。润建股份的探索表明，真正的竞争壁垒已从模型能力转向构建包含生产、销售、应用及部署的全栈价值闭环能力。
五象云谷：构建Token全栈能力的物理载体
润建股份依托位于南宁五象云谷的 Token 工厂，通过软硬件一体化解决方案，致力于打通 Token 从供给到落地的全链路。
硬件革新：极致能效降低算力成本
在 Token 生产环节，算力服务器的能效比已成为关键指标。润建股份自主研发的微通道液冷技术结合 800 伏高压直流技术，显著降低了系统 PUE 值至 1.1 以下。更为关键的是，公司落地了 220 千伏专用变电站，通过算电协同设计，大幅降低电力成本。数据显示，该举措预计可降低 30% 以上的算力使用成本，使 Token 生产环节成本达到普惠标准。
软件赋能：AI FDE 模式引导业务增长
在软件层面，润建股份提出了独特的”AI FDE”模式，即”Value Growth Engineering（价值增长工程师）”体系。该模式的核心在于派遣工程师团队深入企业现场，而非仅仅提供代码。FDE 团队协助客户挖掘 AI 应用场景，通过集成开源与闭源大模型资产，帮助企业实现从数据整合到价值输出的闭环。
例如，针对制造业的“阿波罗 11”项目，该方案将企业的人、财、物及供应链数据整合为动态数据本体，利用模型推理能力实现实时决策，如精准预测产能提升路径，从而在提升 20%-30% 产能目标中提供具体执行方案。
出海布局：跨越成本与时延壁垒，构建全球服务网络
随着中国大模型能力的崛起，Token 出海成为润建股份的新战略重点。
成本与合规的双重突围
目前海外 Token 成本约为国内的 10 至 30 倍，且存在合规风险。润建股份依托广西政府支持，已获相关资质审批，解决了海外客户在数据合规与处理方面的顾虑。
时延优化与本地化部署
针对海外客户对低时延的高要求，润建股份依托南宁五象云谷智算中心，接入国际通信枢纽，调试中已实现面向东南亚地区 20 毫秒的超低时延，与国内体验相当。同时，通过提供本地化部署方案，润建股份解决了部分数据必须留存本地的需求，兼顾了云端的弹性部署与本地的安全性。
此外，VGE（价值增长工程师）服务本身具备输出 Token 的能力。在海外运行过程中产生的新 Token 需求，可再次利用其成本优势，形成持续的服务闭环。
结语：以价值量化驱动 AI 规模化落地
润建股份的实践表明，AI 产业的未来不在于拥有最强的模型参数，而在于能否构建一套能够降低门槛、保障安全、并直接产出经济回报的完整体系。从 Token 的低成本生产，到 FDE 模式的深入业务现场，再到跨越国界的全域服务能力，润建股份正试图重新定义 AI 落地的标准。在这个从“模型能力竞争”走向“价值闭环竞争”的赛道中，谁能更有效地将技术转化为可衡量的商业结果，谁将在 AI 时代的产业版图中占据先机。