韩国运营商 LG U + 官宣计划明年正式推出面向企业的 AI Token 业务，核心不是单纯售卖 Token，而是靠自研的 Token 优化整套技术，帮企业客户在不降低 AI 服务质量的前提下，压低 AI Agent、大模型调用的整体使用成本，主要面向 B2B 市场落地。现在很多企业在用 AI Agent 的时候，会反复调用搜索、校验工具，Token 消耗速度快、账单压力大，所以 LG U + 选择从 Token 效率优化切入，依托自身之前运营 AI 通话助手익시오、AICC 智能客服积累的流量调度经验来做这项业务。整套落地流程，先开放技术验证和 POC 试点，给企业客户做任务路径优化、模型智能路由、异构算力搭配，再分两种模式交付，一种是和合作伙伴联合服务，另一种是自建算力基础设施交付，最后根据客户实际业务持续调优参数，把单次业务的总开销控制下来。这套方案落地之后，企业不用盲目更换大模型供应商，只需要接入这套优化平台，就能减少无效 Token 消耗，降低 AI 转型投入。
AI Token 业务三大核心技术
- Harness Engineering：设计 AI Agent 任务路径，砍掉不必要的重复搜索、重复校验，减少无效 Token 浪费
- 智能模型路由：根据用户提问难度、任务类型，自动匹配合适大小的模型，简单任务用小模型处理，复杂任务再调用大模型
- 芯片组合策略：混合搭配英伟达、AMD GPU 和本土 FuriosaAI NPU，拆分预填充、解码推理任务，优化硬件算力利用率
业务模式与产品特点
- 目标客户：有 AI Agent、智能客服、企业内部 AI 应用的 B 端企业
- 交付方式：合作共建服务、自建算力平台两条路线并行
- 优化效果：部分编码类 Agent 场景测试中，Token 相关成本最高可下降 90%；自研轻量化模型体积缩减三分之一，性能保留云端大模型 95% 以上，Token 生成速度提升两倍以上
- 业务侧重点：优先降低单任务完成总成本，而不是单纯压低单个 Token 单价
硬件算力搭配说明
| 算力芯片 | 负责任务 | 作用说明 |
|---|---|---|
| 英伟达 / AMD GPU | Prefill 预填充 | 处理输入文本、提示词计算，适合高并发预计算 |
| FuriosaAI NPU | Decode 解码 | 负责输出内容生成，适配高带宽需求，控制推理成本 |
传统 Token 采购方案对比 LG U + 这套 AI Token 优化业务
- 传统方案：直接向模型厂商采购 Token，不管任务简单还是复杂，统一调用大模型，大量 Token 浪费在重复校验，成本不可控
- LG U + 方案：增加一层调度优化网关，智能分流任务、精简 Agent 执行链路、异构算力混合调度，在效果稳定的前提下压缩 Token 消耗
【常见问题】
问题 1：LG U + 明年进军的 AI Token 业务，是不是直接向企业售卖 AI Token？
回答 1：不是简单售卖 AI Token，LG U + 这项 AI Token 业务核心是提供 Token 优化调度服务，依托路由、Agent 路径优化、异构算力方案，帮客户减少 Token 消耗、降低 AI 整体账单。
问题 2：LG U + 的 AI Token 业务，能给企业带来多大的成本下降空间？
回答 2：LG U + 在内部 POC 测试里，部分编码类 Agent 场景下 AI Token 消耗对应的成本最高可以下降 90%，不同业务场景、任务类型，最终优化效果会有差异。
问题 3：LG U + 靠什么基础能力支撑明年上线的 AI Token 业务？
回答 3：LG U + 依托之前运营 AI 通话助手익시오、AICC 智能客服积累的大规模 AI 流量调度经验，叠加自研轻量化模型、异构算力组合技术，支撑这项 AI Token 业务落地。
【参考资料】
[2026-11-13]（LG U + 明年进军 AI Token 业务，帮助企业降低 AI 转型成本）IT 之家
[2026-11-13]（LG유플러스, 내년 AI 토큰 사업 진출…“기업 AX 청구서 낮춘다”）전자신문
[2026-11-13]（LGU+, 내년 B2B 토큰 사업 진출…"업무당 AI 총비용 낮춘다"）AI타임스
[2026-11-13]（LGU+, 내년 '토큰 시장' 출사표…"에이전트 비용 90% 감축"）신아일보
【免责声明】
本文内容为 LG U+ AI Token 业务公开信息整理科普，业务上线时间、实际降本效果、服务范围以 LG U + 官方后续正式发布为准，不构成企业采购相关 AI 服务的投资、采购建议。