AI服务如何按需取用？探访24小时运转的“词元工厂”
随着3D打印技术日趋成熟且成本亲民，它正从工业制造领域悄然走进科研实验室，成为科学家攀登科研高峰的“登山杖”。
英国《自然》杂志在近日的报道中，盘点了3D打印技术赋能科研的五大场景，展现了其如何以低成本、高定制化的优势，破解传统科研中的诸多难题。
珠粒与种子的“定制管家”
科学研究中不乏枯燥重复的劳作。美国克莱姆森大学植物科学家特雷弗·里夫在攻读博士学位时，曾为提取DNA而手动将陶瓷珠逐一放入96孔板，过程繁琐且耗时。如今，他无需斥资购买昂贵的自动分配器，仅用3D打印机便以每个约10美元的成本自制了专属工具。
里夫不仅解决了自身难题，更将设计开源至github等平台。借助软件工具，通过调整参数，他能轻松适配12孔、48孔等不同规格的实验板，甚至优化种子计数托盘的形状与尺寸。这种“授人以渔”的共享精神，有望让全球植物遗传学家跨越设备壁垒，以更低成本开展研究。
头骨模型揭晓“声学密码”
骨传导助听器是一种通过骨骼传递声音的装置，它不直接堵塞耳道，而是将声音振动通过颅骨传递至内耳。但在骨传导助听器中，声音在颅骨内的“串扰”问题一直困扰着学界。
目前商用模拟人脑的设备都不适合开展此类研究，为进一步探究甚至阻止这种不必要的“串扰”，日本千叶大学的伊尔万西亚团队另辟蹊径，利用3D打印技术制造出解剖学精确的头骨模型。
他们以公开的男性磁共振（MRI）数据为基础，去除冗余结构并预留传感器接口，再用丙烯腈-丁二烯-苯乙烯塑料打印骨架，搭配特制硅胶模拟皮肤振动特性。这种定制化模型不仅成本远低于商业产品，更能根据研究需求灵活调整耳道形态、传感器位置，甚至在内耳耳蜗处植入传感装置，以监测“串扰”是否被成功阻止。
这一精准的3D模型让团队得以捕捉细微的声音传导规律，为破解信号混淆难题提供了关键支撑。
流动反应器助力化学研究
电化学研究中，流动反应器通过将液体或气体泵送通过通道，使化学反应能够连续进行。它们可用于将二氧化碳等温室气体转化为有用的化学物质和燃料，但商用设备动辄数千甚至上万美元，令研究人员“望洋兴叹”。
美国东北大学的马格达·巴雷卡以不到5美元的成本3D打印出核心部件，再搭配橡胶垫片与铜电极组装而成。
为测试不同设计方案，巴雷卡先用廉价的聚乳酸材料快速验证设计，再以耐碱的特氟纶制造工作部件，从而能精准调控液体通道和电极之间的距离，以及液体的流速等细节。这种“试错-优化”的模式，让化学家得以低成本探索反应器的最优构型，从而深入开展更精细的化学研究。
搅拌珠变身“活性催化剂”
词元，也就是token，是人工智能大模型处理信息的最小单元。国家数据局29日表示，当前，大模型加速向千行百业深度落地，带动我国词元调用量快速攀升，市场需求呈现爆发式增长，实践中已演化出不同类型的词元工厂形态。
新的词元工厂，到底有何不同？又是如何运行的？
记者探访24小时运转的“词元工厂”
在北京这个新落成的“词元工厂”里，上万平方米的机房是车间，消耗的原料是电力，源源不断生产出的产品就是词元。
“词元工厂”总负责人 颜敏：我们把几十种国产大模型部署到我们的国产算力上，给大家提供AI服务。大家可以向AI提问，我们的算力就开始生产词元，给大家相应的答案和任务结果。
工作人员告诉记者，和一般的工厂不同，“词元工厂”没有库存管理，用户请求到达的瞬间，词元生产就立刻启动。因此，“词元工厂”也是24小时运转的工厂。
“词元工厂”运营负责人 朱璐璐：从我们24小时的产量变化可以看到，白天词元的调用量处于一个比较高的水平，大家一般上午进行方案的设计和讨论，下午会利用智能体进行代码的生成和迭代。这个时候，整个词元的消耗量会有一个非常明显的攀升，每个小时最高峰能够有超过10亿词元的产出。
记者在采访时发现，还有一个词元消耗波峰，竟然出现在凌晨0时到4时之间。这又是为什么呢？
“词元工厂”运营负责人 朱璐璐：一类是互联网平台的智能客服，夜间他们通常会利用AI去回应客户的一些咨询、问题；还有一类是夜间的自动化作业，比如一些软件的测试，一些数据的批量加工。最近，还有一类业务起得特别快，就是AI漫剧，很多的漫剧在夜间被大量地生成、渲染、导出。
最新数据显示，随着人工智能应用的爆发式增长，我国日均词元调用量已突破500万亿，两年时间增长超5000倍。
新需求催生新职业
算力优化师应运而生
人工智能在生产和生活中应用越来越广泛，算力资源的重要性就更加凸显了。如何用更少的算力支撑更多高质量词元的产出，从而实现降本增效？一类新职业应运而生。
在北京海淀的这个“一人公司”社区里，工程师袁黎江每天到办公室的第一件事，就是打开电脑查看自己的智能体，但常常也会出现小插曲。
研发工程师 袁黎江：智能体可能做到第五步、六步之后，第七步报告说“资源紧张 请求失败”。底层还是因为现在算力比较紧张。现在为了抢词元套餐，我得定个闹钟。
就在工程师袁黎江为争取更多算力资源费心劳神的时候，在屏幕另一端，一个新职业算力优化师开始琢磨，如何为用户提供更好的算力服务。
算力优化师 师天麾：我们在各个地方“批发”一些零散的国产算力，不同型号的国产算力就像是不同的发电机组，生产出来的词元就像我们所使用的电。我们把不同国产算力生产出来的词元输送给用户，你按用量来付费就可以。
在这样一个界面中，用户输入一个开发任务，算力优化师通过算法进行监测和调度，平台自动匹配最优模型组合和算力供给后，给出多个方案。
算力优化师 刘东升：你想要AI任务跑得越快越好，还是消耗的词元越少越好？这些平台都是可以通过对应的算法满足需求的。
在算力优化服务的支持下，用户使用人工智能的时间和花费有望降低。
研发工程师 袁黎江：原来可能AI生成一个15秒的视频，需要等七八分钟，现在可能只需要等两三分钟就出来了。
人工智能服务加快实现集中供应
按需取用
业内专家也指出，随着“词元工厂”新模式、算力优化师等新职业的陆续产生，人工智能服务正在加快实现集中供应、按需取用。
国家数据发展研究院院长 胡坚波：企业应用AI的门槛从“建电站”降到了“插电卡”，不再需要自建算力中心，只需要按照词元消耗量付费，从“为算力买单”变为“为效果付费”。
专家表示，词元的应用领域目前正处于快速拓展阶段，但不同行业的发展程度存在一定差异。
国家数据发展研究院院长 胡坚波：音视频编辑、编程等服务类场景中的应用是比较活跃的，也是当前词元消耗量的主要场景。金融机构用词元计量风控的成本，作为结算工具。医疗机构把词元用于核算人工智能辅助诊断的费用。按照词元计费，正在成为专业服务领域的一种值得关注的新型计价探索方向。在制造业、农业这样一些实体经济领域，词元的规模渗透率仍然比较低，相关的商业模式也比较单一。推动词元有效地赋能实体经济的发展，还有待我们进一步探索和实践。（总台央视记者 吴昊 刘柏煊 朱世松 陈春晓）
(编辑：梁凌皓）