Back to top
  • 공유 Chia sẻ
  • 인쇄 In
  • 글자크기 Cỡ chữ
URL đã được sao chép

Doanh nghiệp nhà nước Gia Hưng chính thức vận hành trung tâm token AI

Nhân viên kiểm tra hồ sơ thanh toán token tại trung tâm vận hành / TokenPost.ai

Một doanh nghiệp nhà nước địa phương tại thành phố Gia Hưng, tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc vừa đưa vào vận hành trung tâm token, nơi đo lường và bán lượng sử dụng các mô hình AI lớn. Đây vốn là doanh nghiệp hạ tầng đô thị chuyên quản lý đường sá, khí đốt và phát triển đô thị, nay tích hợp tài nguyên tính toán AI cùng lượt gọi mô hình vào một dịch vụ mang tính công cộng.

Theo Odaily, trung tâm vận hành token khu vực đồng bằng Trường Giang tại Gia Hưng chính thức ra mắt ngày 30 tháng 7 tại tỉnh Chiết Giang. Đơn vị vận hành là Tập đoàn Phát triển Đầu tư Đô thị Gia Hưng, doanh nghiệp nhà nước địa phương phụ trách xây dựng hạ tầng đô thị, tái thiết đô thị và vận hành khí đốt tự nhiên.

Token được nhắc đến ở đây không phải là tài sản số trên nền tảng blockchain, mà là đơn vị đo lượng xử lý khi mô hình AI lớn nhận câu lệnh đầu vào và trả kết quả đầu ra. Nếu trong thị trường tiền mã hóa, token là đơn vị của mạng lưới và tài sản, thì trong ngành AI Trung Quốc, token gần với đơn vị đo lượng sử dụng và chi phí mô hình hơn.

Từ token đang mở rộng ra khỏi phạm vi tiền mã hóa để trở thành ngôn ngữ thanh toán của hạ tầng AI.

Vai trò của trung tâm vận hành Gia Hưng không phải là tự xây mô hình lớn hay dựng cụm bộ xử lý đồ họa (GPU) quy mô lớn, mà là gom các mô hình và tài nguyên tính toán đang phân tán về một mối, giúp doanh nghiệp dễ dàng gọi sử dụng. Trung tâm giới thiệu hệ thống tích hợp gồm kết nối API, đo lường token, thanh toán chi phí, khấu trừ trợ cấp chính sách và kiểm toán bảo mật.

Doanh nghiệp chỉ cần kết nối một lần là có thể gọi hơn 100 mô hình lớn phổ biến như DeepSeek, Qwen tùy theo nhu cầu. Dịch vụ được chia thành gói phổ thông, sản phẩm theo yêu cầu và sản phẩm tùy chỉnh chuyên biệt. Theo giải thích từ phía Gia Hưng, mục tiêu cốt lõi là biến việc sử dụng AI thành dịch vụ có thể đo lường và thanh toán, giống như điện hay nước.

Gia Hưng cũng nhấn mạnh nền tảng khu vực có thể kết nối hạ tầng AI với ngành công nghiệp thực tế. Odaily cho biết Gia Hưng là thành phố nút hạ tầng tính toán quốc gia, sở hữu các trung tâm tính toán quy mô hàng vạn chip của Runze, Alibaba, China Telecom và China Mobile. Gia Hưng hiện có 6.327 doanh nghiệp công nghiệp đạt quy mô nhất định và hơn 230 doanh nghiệp khoa học công nghệ AI.

Điểm đáng chú ý trong trường hợp này là token AI không còn là sản phẩm riêng của các nhà mạng viễn thông hay doanh nghiệp điện toán đám mây, mà đã trở thành đối tượng vận hành của nền tảng công cộng địa phương. Thông thường, khi một loại hạ tầng mới mang tính chất dịch vụ công, sau giai đoạn thử nghiệm ban đầu của doanh nghiệp tư nhân sẽ đến lượt vốn công và các nền tảng lớn đảm nhận việc chuẩn hóa, vận hành dài hạn. Mô hình Gia Hưng cũng có thể xem là một phép thử để đưa tài nguyên tính toán AI vào hạ tầng công nghiệp khu vực.

Các nhà mạng viễn thông Trung Quốc cũng đang chuyển động theo hướng tương tự. Tại Hội nghị Xây dựng Trung Quốc Số hồi tháng 4, ông Kha Thụy Văn (Ke Ruiwen), Chủ tịch China Telecom, phát biểu rằng \"hệ thống đám mây thông minh chính là hệ thống quản trị token\". China Mobile cũng tuyên bố sẽ thúc đẩy tăng trưởng theo mô hình \"Byte+Token\" cùng chuỗi ngành liên quan.

Ngày 17 tháng 5, China Mobile chi nhánh Thượng Hải ra mắt dịch vụ phổ thông cho phép mua 400.000 token chỉ với 1 nhân dân tệ, đồng thời hỗ trợ thanh toán qua cước điện thoại di động. Đây là bước đi cho thấy các nhà mạng muốn biến token, đơn vị gọi mô hình AI, thành tiêu chuẩn tính phí mới, bên cạnh byte vốn là đơn vị truyền dữ liệu truyền thống.

Đằng sau việc các nhà mạng tung ra sản phẩm token là sự chững lại của doanh thu viễn thông truyền thống. China Mobile công bố doanh thu hoạt động năm 2025 đạt 1.050,2 tỷ nhân dân tệ, tăng 0,9% so với năm trước. China Telecom và China Unicom cũng ghi nhận tăng trưởng ổn định trong năm 2025, nhưng sự quan tâm của ngành đang dịch chuyển từ viễn thông truyền thống sang tài nguyên tính toán và dịch vụ thông minh.

Tuy nhiên, sự tham gia của doanh nghiệp nhà nước địa phương và các nhà mạng không đồng nghĩa với lợi nhuận cao. Khi trung tâm vận hành càng đảm nhận việc kết nối, đo lường và thanh toán theo chuẩn chung, token AI càng gần với dịch vụ công hơn là sản phẩm giá cao của từng doanh nghiệp riêng lẻ. Có ý kiến cho rằng bản thân việc bán token khó tránh khỏi cạnh tranh về giá, còn giá trị gia tăng thực sự nằm ở việc ứng dụng token vào nghiệp vụ ngành công nghiệp.

Một trường hợp tại Gia Hưng cũng cho thấy hướng đi này. Theo Odaily, nền tảng thiết kế thông minh AI của công ty Xiejie Keji tại Bình Hồ đã sử dụng dịch vụ token chuẩn hóa để rút ngắn chu kỳ thiết kế áo lông vũ, túi xách, đồ trẻ em từ \"tính bằng tuần\" xuống còn \"tính bằng giờ\". Hiệu suất phát triển được cho là tăng tối đa 30 lần, trong khi chi phí sản xuất hình ảnh giảm ít nhất 50%.

Điều đáng lưu ý với độc giả là từ token đang nhanh chóng được dùng như thuật ngữ hạ tầng công nghiệp, bên ngoài phạm vi thị trường tiền mã hóa. Việc bán token công khai của các dự án tiền mã hóa là cách huy động vốn phát triển và vận hành, nhưng token trong trường hợp Gia Hưng lại là đơn vị đo lường và thanh toán cho lượng sử dụng mô hình AI. Cùng một từ, nhưng cấu trúc kinh doanh và bối cảnh quản lý hoàn toàn khác nhau.

Việc doanh nghiệp nhà nước địa phương Trung Quốc vận hành token AI không phải là bước tiến vào lĩnh vực kinh doanh tiền mã hóa. Nhưng xu hướng thể chế hóa token như một đơn vị đo lường công nghiệp, thay vì đối tượng giao dịch, cho thấy khái niệm token trong nền kinh tế số đang mở rộng như thế nào. Trung tâm vận hành Gia Hưng đã bắt đầu phép thử gộp mô hình, tài nguyên tính toán, thanh toán, bảo mật và hiện trường công nghiệp vào một đơn vị sử dụng duy nhất.

<Bản quyền ⓒ TokenPost, nghiêm cấm sao chép và phân phối trái phép>

Phổ biến nhất

Các bài viết liên quan khác

Bình luận 0

Mẹo bình luận

Bài viết tuyệt vời. Mong có bài tiếp theo. Phân tích xuất sắc.

0/1000

Mẹo bình luận

Bài viết tuyệt vời. Mong có bài tiếp theo. Phân tích xuất sắc.
1