在AI算力基建竞赛中，衡量数据中心价值的标尺正在发生根本性改变。维谛技术大中华区副总裁田军博士在2026全球计算大会指出，传统用机柜数量、PUE指标评估AI工厂的方式已显局限，取而代之的是以“每兆瓦合同电力能产生多少有效AI输出（Token）”为核心的Tokenomics框架。
田军博士指出，电力从签约到算力端的转化过程存在五重损耗：并网接入限制、冗余预留、设施负载、电能转换损耗以及热降频问题。最终实际用于算力的电力可能不足合同容量的30%。而Tokenomics通过量化四个核心指标——每秒Token数、每瓦Token数、每美元Token数和首个Token产出时间，构建了从电力输入到算力产出的完整评估链条。
对比行业平均水平，领先AI工厂在设施可用电力、关键IT电力到有效GPU电力的逐级留存率显著提升。数据显示，行业头部企业每兆瓦每秒产出的Token数量比中位水平高出近40%。这种差距并非源于芯片性能，而是基础设施链路中电力转化效率的系统性差异。
维谛技术提出“全融合物理基础设施”解决方案，通过800VDC供电架构、液冷热管理系统、工厂预制交付等技术，系统性回收电力损耗。其Vertiv™ OneCore方案已实现供电、制冷与IT基础设施的集成化设计，将传统现场集成的复杂度降低60%以上。
随着AI算力需求进入GW级建设阶段，Tokenomics框架正推动行业从“拼规模”转向“拼效率”。电力作为AI时代最稀缺的生产要素，其转化效率将决定下一代AI工厂的竞争力。
