模型与数据
选择模型、准备数据，并明确应用所需的上下文与响应。
TENSORBAY TOKEN FACTORY
AI tokens 背后的基础设施。
从模型训练到生产推理，TensorBay AIFactory 将 GPU 系统、网络、存储、供电、制冷与运维整合起来，帮助团队规划 AI tokens 的生成与使用。
从模型到生产
Tokens 从基础设施开始。
模型处理输入并生成输出时会产生 AI tokens。每项工作负载都依赖相互连接的系统，而不是单一组件。
01 02 GPU 算力
GPU 显存、架构和集群规模影响训练与推理可用的算力。
03 网络与存储
在需要模型权重、提示词和数据的系统之间传输信息。
04 生成与使用
应用发送输入并接收模型输出。上下文长度、响应规模和需求都会改变工作负载。
GPU 服务器居于核心
GPU 系统是 AI Factory 的核心。
GPU 执行训练与推理工作负载。供电与制冷保障机柜运行，网络与存储则让模型和数据保持可用。您的团队在自己选择的软件栈中运行模型与应用。
GPU 算力TOKENOMICS
AI tokens 生成与使用的经济关系。
Token 的产出和工作负载成本取决于模型表现、基础设施、利用率与应用需求。综合规划这些因素，有助于理解生产环境中的经济关系。
没有一个适用于所有模型、提示词和部署方式的单一 token 成本。应评估完整工作负载，再根据预期使用方式匹配容量和预订期限。
- 01
模型与上下文
模型架构、输入规模、上下文长度和输出都会影响算力需求。
- 02
GPU 架构
GPU 显存和算力决定系统能够支持的模型与工作负载规模。
- 03
长期利用率
系统的持续使用情况会影响预留容量和部署周期的规划。
- 04
应用需求
流量模式、响应目标和使用高峰有助于确定所需容量。
这里的 tokenomics 指什么？
Tokenomics 指 AI tokens 生成与使用的经济关系。它综合考虑模型表现、算力、利用率和应用需求，而不是把 token 当作孤立的基础设施指标。
TensorBay 是否提供托管推理 API？
TensorBay 提供用于 AI 工作负载的 GPU 基础设施。您的团队可在自己选择的软件栈中运行模型和应用。
生产环境中的 token 生成受哪些因素影响？
模型选择、上下文长度、GPU 架构与显存、利用率、网络和存储路径以及应用需求都会影响工作负载。
哪些工作负载可以使用 TensorBay GPU 基础设施？
专属 GPU 系统可用于规划模型训练、微调、研究和生产推理。合适的配置取决于工作负载与交付计划。
询价时需要确认哪些部署与交付信息？
请说明团队所在地区、数据存放地、目标部署地区和启动日期。具体数据中心、可交付 GPU 配置、网络访问方式和交付时间在项目方案中确认。部署前可按工作负载约定验收标准。
如何规划 Qwen、DeepSeek 或 Kimi 等模型的算力？
请提供具体模型版本、训练或推理目标与数据规模。结合显存、计算精度、上下文长度、并发和软件兼容性评估容量，再用实际工作负载验证延迟与吞吐。团队会根据项目需求核对可用配置。
GPU 租赁报价是否包含数据传输与存储？
GPU 预留费率与存储、数据传输和额外网络服务分项列出。请提供数据量、预计入站与出站流量，以及所需连接方式，并在方案中确认总费用、计费单位与税费。页面标价为美元，不是人民币。
08让创意拥有成长空间
规划 AI 工作负载背后的基础设施。
告诉我们您的模型、token 工作负载、容量需求与时间安排，我们可以一起规划切实可行的下一步。
- 围绕项目定制的配置
- 包含交付时间的方案
- 启用前的验收测试