Según el sitio web oficial de la Administración Nacional de Datos de China, el volumen diario de invocaciones de tokens pasó de unos 100.000 millones a principios de 2024 a más de 500 billones en junio de 2026. En poco más de dos años, un crecimiento de más de mil veces. Los tokens se están convirtiendo, como la electricidad y el ancho de banda, en un recurso fundamental de la economía digital.
El lado de la oferta ha estallado en consecuencia: proveedores de nube y centros de computación inteligente se lanzan a crear Token Factories. Pero el auge del negocio de tokens no puede eludir otro hecho: para los clientes que realmente aplican la IA a sus negocios centrales, lo que suele frenarlos no es “si pueden comprarlo o no”, sino “si se atreven a usarlo o no”.
Para responder a “si se atreven a usarlo o no”, hay que observar primero la evolución de la competencia del sector: la primera generación comparaba capacidad, quién tenía más horas de máquina disponibles y mayor escala de clúster; la segunda generación comparaba eficiencia, quién tenía menor costo de inferencia y una programación más fina. Y hoy, con la IA entrando en los sistemas centrales de negocio, lo que los clientes verifican una y otra vez es una cuestión más esencial:¿Es estable el suministro? ¿Puede la nacionalización entregarse? ¿Puede verificarse el proceso y rastrearse la responsabilidad?
Todas estas preguntas apuntan al mismo núcleo: la confiabilidad del servicio de tokens.
La confiabilidad es el próximo parteaguas de la economía de tokens.
La industria de tokens aún no tiene una vara de medir unificada
Para entender por qué la confiabilidad es difícil, veamos primero un nivel más básico: si tuviera que adquirir servicios de tokens para una empresa, las tres preguntas más naturales serían: ¿cuánto cuesta? ¿es fácil de usar? ¿se puede rastrear cuando algo sale mal?
A las dos primeras preguntas, el sector aún no puede dar una respuesta unificada. Los distintos proveedores usan criterios de facturación diferentes para “una invocación”: con el mismo prompt y la misma longitud de salida, el consumo de tokens en distintas plataformas puede diferir en varios múltiplos; y “si es fácil de usar” carece aún más de benchmarks comparables: el throughput, la latencia del primer token y la precisión se definen y publican cada uno por su cuenta. Si el servicio comprado “no se entiende”, la decisión de compra se degrada a una elección entre tablas de parámetros y depende en gran medida del juicio por experiencia.
Y el tercer obstáculo es aún más difícil de sortear que la medición y los estándares: la trazabilidad. Una vez que el servicio de tokens se integra en negocios centrales como control de riesgo financiero, documentos gubernamentales o control de calidad médico, cada invocación afectará el resultado del negocio. ¿Quién garantiza que el suministro no se interrumpa? ¿En qué eslabón ocurre una anomalía y puede localizarse y reconstruirse? ¿En qué dominio entraron los datos y con qué se verifican en una auditoría? La mayoría de los servicios genéricos de tokens no están suficientemente preparados en este aspecto. Cuando la nacionalización se vuelve un requisito obligatorio, el problema se agrava aún más: falta una línea base unificada de adaptación entre chips, modelos y cadenas de herramientas; se compra la capacidad de cómputo, pero no necesariamente se logra producir con ella.
La capacidad insuficiente puede ampliarse, los precios altos pueden negociarse a la baja. Pero la falta de estándares, la baja tasa de adaptación y los límites de responsabilidad poco claros son tres cosas difícilmente resolubles solo con más dinero: son problemas del nivel del orden del sistema.Quien primero lo convierta en un sistema de productos estandarizados y entregables tendrá más probabilidades de obtener antes la entrada al mercado.
¿Cómo se producen tokens más rápidos, más económicos y más estables?
La Token Factory de la nube de computación inteligente de INESA es precisamente la respuesta a este vacío. Su estructura de capacidades puede verse en dos capas: abajo está el motor, encargado de producir tokens de forma rápida, económica y estable; arriba está la garantía, encargada de que los clientes se atrevan a usarlo a largo plazo y con tranquilidad.
El objetivo central del motor es más rápido, más económico y más estable. “Más rápido” significa que un motor de inferencia de alto rendimiento aplica optimización de compilación y programación paralela a los modelos convencionales, de modo que el alto throughput y la baja latencia no sean solo métricas de un entorno de demostración, sino una capacidad de inferencia de nivel productivo incluida en los compromisos de entrega, capaz de soportar la respuesta en tiempo real de escenarios de alta concurrencia como agentes y multimodalidad. “Más económico” significa que la capacidad de cómputo sigue al negocio: mediante programación elástica se recortan los picos y se rellenan los valles de carga, con asignación bajo demanda y escalado dinámico; el cliente se factura principalmente por los tokens realmente consumidos, y el costo unitario accesible convierte la “libertad de tokens” de un eslogan en una partida que puede escribirse en el presupuesto. “Más estable” no es solo una arquitectura de alta disponibilidad de nivel productivo, sino que incluye además la capacidad de gestión de cómputo heterogéneo que integra chips y clústeres distintos en un pool y una programación unificados: las fluctuaciones puntuales se absorben dentro del pool, y lo que percibe el negocio es un suministro continuamente en línea.
Si la capa de motor resuelve el “poder usarlo”, la triple confiabilidad de la capa de garantía resuelve el “atreverse a usarlo”. La primera es la confiabilidad operativa del servicio: el suministro multifuente y la redundancia de capacidad aseguran que el suministro no se interrumpa, el estado de operación es observable en tiempo real, el SLA es claro y su cumplimiento verificable, lo que fundamenta la entrega a largo plazo de negocios centrales. La segunda es la confiabilidad del ecosistema autónomo: desde la base de cómputo hasta la adaptación de modelos, cuenta con capacidad de entrega nacional de pila completa, adaptada a los principales chips nacionales y sistemas de modelos de código abierto; un ecosistema evolucionable reduce el riesgo de quedar bloqueado en una única ruta tecnológica. La tercera es la confiabilidad de seguridad y cumplimiento: trazabilidad y almacenamiento probatorio de cada invocación en toda la cadena, límites de datos claros y controlables, cada invocación auditable y cada eslabón rastreable: el proceso puede consultarse, los resultados pueden explicarse y la responsabilidad puede delimitarse con claridad. Solo las tres confiabilidades juntas constituyen la base de este sistema de capacidades.
Los tokens confiables, aplicados a negocios reales
Para juzgar si un servicio de tokens es realmente utilizable, hay que ver al final si puede aterrizar en negocios concretos. En cinco grandes áreas —terminales inteligentes, inteligencia científica, nueva economía en línea, conducción autónoma e inteligencia encarnada—, la Token Factory responde a distintas demandas tecnológicas: los hogares inteligentes y los dispositivos portátiles necesitan colaboración borde-nube, acceso unificado y medición unificada, para lograr una experiencia de IA terminal estable y consistente; los escenarios AI4S como descubrimiento de fármacos, cálculo de materiales y simulación biológica requieren convertir la capacidad científica en un suministro invocable de forma sostenible, acelerando la producción y transferencia de resultados; la creación AIGC y la actualización inteligente de negocios en línea ponen a prueba la capacidad de la oferta elástica para absorber los picos de tráfico; los agentes de vehículo y de nube de la conducción autónoma, así como las necesidades multimodales de percepción, decisión e interacción de los robots, apuntan conjuntamente a inferencia de baja latencia y disponibilidad continua, pues el rendimiento en tiempo real determina en gran medida si la reacción de un robot es ágil o lenta.
En seis grandes industrias, el valor de la confiabilidad es aún más concreto. Los clientes financieros invocan tokens para investigación inteligente de inversiones, informes de cumplimiento, revisión de riesgos y atención al cliente inteligente: el registro probatorio de todo el proceso es un requisito duro de la regulación y un requisito previo de compra; los clientes manufactureros necesitan modelos industriales verticales que soporten preguntas y respuestas de mantenimiento de equipos, generación de informes de control de calidad y análisis de anomalías de producción: la salida del modelo participa directamente en decisiones de producción y no admite ambigüedades; los escenarios de educación y turismo cultural buscan seguridad controlable y experiencias vívidas: el primero sirve a la IA como acompañante de estudio, la generación de recursos didácticos y la programación de prácticas, el segundo soporta la creación de contenidos AIGC, las guías inteligentes, la planificación de itinerarios y las explicaciones multilingües; la salud, mediante modelos específicos del sector y despliegue privado, realiza el control de calidad de historias clínicas, la consulta de conocimiento clínico y el análisis de literatura dentro de los límites de la seguridad de datos; la gobernanza urbana se enfoca en la redacción de documentos gubernamentales, el procesamiento de incidencias de líneas de atención, las preguntas y respuestas sobre políticas y el análisis de opinión pública: tras su mejora de eficiencia hay una elevación integral del nivel del servicio público. Estos escenarios parecen dispersos, pero tienen en común algo muy claro: ya están integrando la IA en sus procesos de negocio y exigen generalmente un servicio de suministro de tokens estable, rastreable y verificable.
Esta capacidad entregable y verificable está formando un modelo de práctica industrial. En el Foro de Innovación de la cadena de datos de computación inteligente de INESA de Shanghai “INESA enciende la inteligencia digital, la nube enlaza los diez mil fenómenos”, celebrado en la Conferencia Global de Empresarios de Datos el 31 de octubre, Shanghai INESA y Shanghai Innovation Institute lanzaron conjuntamente el ecosistema de cadena de datos de computación inteligente INESA “La rueda gira・Nacen los diez mil fenómenos”. Shanghai Innovation Institute aporta el gran modelo NEX-N2.5, que dota de inteligencia a las aplicaciones; la Token Factory de la nube de computación inteligente de INESA, con la garantía de capacidad de cómputo a nivel de ciudad como base, soporta el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos. Impulsado por las demandas de los escenarios, los datos, los modelos y el cómputo convergen en la plataforma Dayan・Singularidad, donde los recursos de datos crecen hasta convertirse en productos de datos, y la implementación de los productos genera a su vez nuevos datos y nuevas necesidades, poniendo así en marcha el volante de datos. Para que las capacidades de la plataforma lleguen al lugar del negocio se necesita un vehículo al alcance de la mano. La máquina todo en uno presentada también en el foro es precisamente la forma terminal de esta capacidad: estrena como primera función “Buscar datos”, que tras conectarla al desembalar permite descubrir datos rápidamente y emparejar con precisión oferta y demanda, transformando la “búsqueda de datos” de buscar una aguja en un pajar en seguir un mapa; más capacidades de la plataforma se cargarán continuamente en este terminal.
Que la “confiabilidad” sea la piedra angular de la estabilidad y la seguridad, y no un argumento de venta
Desde esta presentación conjunta, miremos de nuevo a toda la industria: la competencia de los tokens no se detendrá en la capacidad y el precio. Cuando los servicios de tokens entren realmente en los sistemas centrales de negocio, la “estabilidad, la seguridad y la confiabilidad” pasarán de ser puntos a favor a ser requisitos de entrada. Esa es precisamente la posición que la Token Factory de la nube de computación inteligente de INESA ha anticipado: no solo vende tokens, sino que construye un orden operativo de tokens entregable, auditable y rastreable. Desde la programación del cómputo hasta el ecosistema confiable, quien primero defina y cumpla este estándar estará más cerca del derecho a definir la próxima generación de servicios de tokens.
Este artículo fue proporcionado por Shanghai INESA y QbitAI lo reproduce con autorización; los puntos de vista pertenecen al autor original.