Gartner指出，优化Token经济性的破局之道在于全面打通本地、边缘与云端，实现AI超级算力在各个层面的无缝协同。Token正在成为AI产业统一计量基准，推动AI商业模式从模型能力展示走向成本、效率和价值的精细化核算。

在这个历史拐点上，一个问题正在被反复追问：谁会成为AI基础设施的“操作系统”？

理解“操作系统”的定义，需要先理解AI基础设施正在经历的三个进化阶段。

• 第一阶段：算力资源池（IaaS层） ——这是最基础的形态。将GPU、CPU、存储等硬件资源聚合，提供按需租赁服务。代表性玩家包括各类“算力超市”和云厂商的裸金属服务。这一层的竞争本质是“谁有更多卡、谁的价格更低”，毛利率有限。

  
  

• 第二阶段：Token工厂（PaaS层） ——这是当前行业最热的概念。将算力资源进一步抽象为Token，提供标准化的计量、计费和调度能力。Token工厂将算力中心升级为智能生产线，生产效率成为AI竞争新焦点。无问芯穹锚定“最高效Token工厂”定位，打通国产与海外算力混合调度难题。这一层的竞争本质是“谁的Token更便宜、谁的调度更高效”。

  
  

• 第三阶段：AI基础设施操作系统（广义PaaS + 生态层） ——这是和鲸正在构建的终局形态。操作系统不只是“调度算力”，而是：管理算力、数据、模型、应用、开发者五个维度的统一平台。它向下屏蔽异构算力的复杂性，向上提供标准化的开发、部署、协作环境，向外连接开发者生态和产业场景。

三个阶段的本质差异在于：算力资源池卖的是硬件，Token工厂卖的是算力，操作系统卖的是“让AI被用起来的能力”。

一个真正的“操作系统”，需要具备三个核心特征。

操作系统最基础的能力，是让上层应用无需关心底层硬件的差异。Windows让软件开发者不用关心CPU型号，iOS让应用开发者不用关心手机芯片。

在AI时代，这意味着：开发者不需要知道算力来自A100还是昇腾910B，不需要关心数据在哪个数据中心，不需要手动配置环境、搬运数据、编写调度脚本。

和鲸的ModelWhale平台，正是围绕这一逻辑构建的。平台支持Jupyter Notebook交互式和Canvas拖拽式两种分析界面，后者尤其适合非技术背景用户，无需编写代码即可完成AI逻辑的复现与实验。平台同时支持RAG知识库构建、大小模型协同调度及可视化AI工作流编排。

当国家数据局数据显示，我国日均Token调用量已从2024年初的1000亿跃升至2026年3月的140万亿，这意味着海量开发者正在消耗Token——但他们不需要知道Token背后是哪里的算力在支撑。和鲸做的事情，就是让这一切“看不见”。

操作系统不止是“屏蔽复杂性”，更是“提供能力”。Windows提供文件系统、网络协议、图形界面，让软件开发者可以专注于业务逻辑而非底层实现。

在AI时代，这意味着：开发者不需要从零搭建RAG系统、不需要自己编写模型调度代码、不需要手动管理训练和推理的流程。

和鲸ModelWhale围绕“知识、模型、流程、应用”四大数字资产，提供了标准化的构建模块。RAG知识库让团队的私有知识能够与大模型融合；模型Repo采用Git化管理方案，内置常用大模型，大小模型均可通过建立远端链接实现共享；可视化编排工具让开发者“像搭乐高一样造智能体”。

这些能力构成了AI应用开发的“标准库”——开发者不需要重新发明轮子，只需要调用平台提供的模块，就能快速构建复杂的AI应用。

操作系统最深的护城河，不是技术，而是生态。Windows的成功不是因为技术最好，而是因为最多的软件运行在Windows上。iOS的成功不是因为硬件最强，而是因为最多的开发者为其开发应用。

在AI时代，这意味着：平台的价值不仅在于它提供了什么能力，更在于有多少开发者在上面创造价值、有多少应用在上面运行、有多少数据在上面沉淀。

和鲸社区立足近百万注册用户基础，覆盖500所高校、服务上百家政企客户。10万+专业内容、5万+可复现开源项目，构成了和鲸生态“无法快速复制”的资产壁垒。2026年，和鲸社区正式加入公共数据开发利用同盟军，与上海云赛数智科技有限公司共同推动公共数据的合规开发与价值释放。

当越来越多的开发者把代码、数据、模型、应用沉淀在和鲸平台上时，平台就形成了“操作系统级”的锁定效应——迁移成本太高，生态价值太大，用户“离不开”。

• 第一，操作系统具有“赢家通吃”的属性。

在每一个基础设施时代，操作系统的数量都极为有限——PC时代两三个，手机时代两三个，云计算时代两三个。一旦某个操作系统建立起生态壁垒，后来者几乎无法颠覆。和鲸在AI开发者生态中近百万用户的积累，就是这种“赢家通吃”潜力的早期信号。

• 第二，操作系统的价值不随硬件周期波动。

算力资源池的收入随GPU价格波动，Token工厂的收入随Token供需变化。但操作系统的收入来自生态的持续运转——开发者每调用一次API、每部署一个应用、每消耗一笔算力，平台都获得持续的分成。这种收入模式具备极高的可预测性和稳定性。

• 第三，操作系统是“AI国家主权”的关键基础设施。

第七周的文章已经论述了算力网的国家战略价值。而操作系统的战略价值比算力网更高一层——谁定义了AI基础设施的操作系统，谁就定义了AI应用的开发标准和生态规则。 在“主权AI”成为全球共识的今天，一个自主可控的AI操作系统，其战略价值不亚于自主可控的AI芯片。

为了实现“AI基础设施操作系统”的目标，和鲸在三个支点上持续发力。

支点一：算力调度从“能用”到“好用” ——继续深化异构算力调度能力，让开发者“无感”使用任何来源的算力。这包括与更多国产芯片厂商完成适配，接入更多区域算力节点，让算力网的“最后一公里”真正畅通。

支点二：开发者生态从“百万”到“千万” ——从近百万注册用户出发，向千万级开发者生态迈进。核心路径包括：深化高校合作（已覆盖500所高校）、拓展企业开发者、推动OPC孵化模式的城市级复制。当开发者生态达到千万级时，和鲸的操作系统将形成不可撼动的网络效应。

支点三：应用生态从“工具”到“市场” ——让平台不仅仅是开发工具，更是应用的分发和交易市场。开发者可以在平台上发布模型、应用、Agent，其他用户可以付费使用，平台从中获得分成。这将使和鲸的收入结构从“工具订阅”升级为“生态抽成”，实现商业模式的再一次跃迁。