导语
一个智能体帮你订一次机票，后台可能消耗数万个词元。这样的场景，正在以指数级速度复制到千行百业。
9月12日，中国电信研究院发布《智能体时代AI基础设施发展研究报告（2026）》。报告给出了一个惊人的数字：预计2026年，我国Token（词元）年消耗量将达到10亿亿，到2030年将超过3500亿亿，年复合增长率接近12倍。
几乎同一时间，9月11日召开的国务院常务会议明确提出，算力网是人工智能发展的基础支撑，要进一步完善算力基础设施，加强算力资源监测调度和骨干光纤网络建设。
[IMG:1]词元：AI时代的“用电量”
对普通读者来说，词元是个略显陌生的概念。简单理解，大模型处理文字时会把内容切分成一个个最小单元，这些单元就是词元。你向AI提问、它生成回答，背后都是词元在流动。
如果把大模型比作发电厂，词元就是发出的电。消耗量越大，说明AI被使用得越频繁、越深入。这也是为什么业内常把词元消耗量视为AI产业真正的“景气度指标”——它衡量的不是模型有多聪明，而是有多少人在真金白银地用。
中国电信研究院行业与企业战略研究所所长饶少阳在报告中指出，人工智能产业发展重心正在发生转移：从大模型和算力竞争，转向智能体规模落地、应用变现。
这个判断值得琢磨。过去两年，行业比拼的是参数规模、训练成本和***成绩。而现在，竞争的主战场转移到了应用端——谁能把智能体真正卖出去、用起来，谁才有话语权。
[IMG:2]从训练到推理：AI算力成本结构迎拐点
报告中最具产业含金量的数据，是需求结构的变化。
饶少阳表示，智能体的爆发将带动我国算力需求持续高速增长，预计未来2至3年，我国算力需求平均每年将增长近10倍。更关键的是，推理算力需求将远远超过训练算力，预计2029年我国推理算力市场占比将达到80%。
这里需要区分两个概念。训练算力，是“造模型”的成本；推理算力，是“用模型”的成本。过去，行业投入大量资源训练出一个又一个大模型，训练是主角。而智能体时代，每个用户每次交互、每个Agent每执行一步任务，都在消耗推理算力。
打个比方：训练像是建餐厅厨房，推理则是每天的客流量。当客流量大到一定程度，运营成本会远超建厨房的投入。到2029年推理占比80%，意味着AI产业的成本结构将彻底翻转，从“一次性重投入”变成“持续性大规模运营”。
这一结构性变化，对产业链的影响是深远的。芯片层面，推理对算力芯片的精度、能效比要求与训练不同，主打高性价比推理的国产芯片可能迎来更大的市场空间。数据中心层面，部署位置将从集中式训练集群，向靠近用户的边缘侧扩散，以降低延迟和传输成本。
[IMG:3]政策与市场：算力网的“顶层设计”落子
市场层面的爆发，需要基础设施层面的承接。这正是国常会此番部署的背景。
9月11日的国务院常务会议指出，要坚持合理布局、规范有序��构建多层次网络化算力体系；要推动算电协同、算网融合，加强算力资源监测调度和骨干光纤网络建设，加快绿电直连、源网荷储等项目落地。
“算电协同”和“绿电直连”这两个提法值得关注。据公开信息，算力中心是耗电大户，电力成本在整体运营成本中占比可观。当算力需求以每年近10倍的速度增长，电力供给能否跟上、电价能否压低、绿电比例能否提升，将直接决定国内AI产业的成本竞争力。
“更好发挥市场机制作用”的表述同样值得关注。会议强调支持企业开展科技创新、资源整合和应用推广，促进供需更好匹配。这意味着政策思路并非简单砸钱建算力，而是警惕供需错配——既防算力过剩闲置，也防结构性短缺。
资本市场的冷热分化
耐人寻味的是，在词元需求爆发式增长的消息发酵前后，资本市场的反应却相对冷静。
9月11日，港股大模型概念股下挫，MiniMax跌超7%，智谱跌超3%。这与产业界描绘的爆发图景形成鲜明反差。
股价的短期波动与产业的长期趋势之间，往往存在时间差。一方面，大模型企业商业化变现仍处早期，词元消耗的爆发尚未���全转化为利润表的改善；另一方面，算力需求的高速增长也意味着巨额的资本开支，投入期企业的现金流压力不容忽视。
据业内人士分析，判断这一轮AI景气度的关键指标，正在从“模型能力榜单”转向“单位词元成本”和“词元毛利”。当10亿亿词元的消耗能对应健康的商业回报，产业才算真正闭环。
[IMG:4]挑战：增长不是坦途
当然，12倍的年复合增长率是预测而非承诺。这份报告描绘的图景背后，仍有几重不确定性。
其一是应用落地的真实成色。智能体从演示到可靠生产环境，中间隔着准确性、稳定性和责任界定等多道坎。如果***级应用迟迟不出现，词元需求曲线可能放缓。
其二是算力供给的瓶颈。芯片供应、电力配套、数据中心建设周期，任何一个环节掉队，都可能让需求“看得见、用不上”。
其三是价格战的隐忧。推理市场竞争者众多，若词元单价持续快速下探，消耗量的增长可能被单价下滑对冲，行业整体收入未必同步扩张。
但方向已经清晰。当政策、算力、需求三方形成共振，AI产业正在从“拼模型”进入“拼落地”的新阶段。10亿亿词元只是起点，真正的考验在于，这些词元能否流淌出与之匹配的商业价值。
本文由AI辅助生成
