财联社9月12日报道，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）》。随着AI产业发展重心转移，行业从过去比拼大模型、算力储备，逐步转向智能体落地与商业化应用变现，国内词元也就是Token的需求，呈现爆发式上涨。中国电信研究院行业与企业战略研究所所长饶少阳介绍，2026年国内Token年消耗量预计达到10亿亿，到2030年，这一数值会突破3500亿亿，四年时间增长350倍，年复合增长率接近12倍。
10亿亿这个量级，对于大多数人来说很难直观感受。词元是大模型处理文字信息的基础单位，普通人每向AI提问一次，AI生成一段文字回复，整个过程都会持续消耗Token。词元消耗数量快速走高，背后是各类AI应用在各行各业落地铺开，企业、普通用户日常场景都在调用AI能力。
报告同时披露算力相关的预测数据。饶少阳提到，智能体大规模落地，会带动国内算力需求高速扩张，未来2至3年，国内算力需求年均增幅接近10倍。需求结构上，推理算力的需求量会远远超过训练算力，到2029年，推理算力在整个算力市场中的占比将达到80%。
算力需求结构的变化，是行业里一个很关键的转变。早前市场讨论算力，关注点基本集中在大模型训练算力。大模型训练属于一次性项目，投入巨额硬件资源，完成模型训练之后，这一轮大规模算力消耗就基本结束。推理算力则完全不同，只要用户使用AI服务，每一次对话、识别、生成内容，都会实时消耗推理算力，属于常态化、不间断的资源消耗。
AI应用在各行各业落地之后，海量用户不间断调用AI服务，推理算力的消耗就如同水电资源一样持续产生。2029年推理算力占比提升至80%，算力需求的主力从一次性的模型训练，切换为常态化的推理使用，给云计算行业带来稳定的资源消耗需求。
词元需求的爆发，给云计算产业带来明显影响。云计算是承载AI算力的主要载体，不管是大模型的训练环节，还是日常的AI推理调用，都依托云数据中心运行。词元消耗量每年保持十倍级别的增长，云厂商需要持续扩建机房、采购服务器、升级网络设备，才能匹配不断上涨的业务需求。持续的大规模硬件投入，会直接带动整条云计算产业链的订单需求。
推理算力占比提升，也会改变云厂商的盈利结构。训练算力大多是大型企业一次性采购项目，采购方议价能力强，对应的利润空间相对有限。推理算力的客户群体以大量中小客户为主，属于持续性按需消耗模式，客户复购稳定，用户粘性更高，云厂商在定价上拥有更大空间，利润水平更可观。
AI云推理算力逐步成为市场主力，云厂商的收入构成随之改变，业务收入来源更加多元稳定。
词元需求快速增长的过程里，云计算产业链上下游各个细分环节都会产生对应的硬件与配套采购需求。IDC数据中心持续新建扩容，带动机房基建、配套电力、温控设备的采购。算力需求上涨，带来大批量GPU服务器的采购订单。为了满足海量数据高速传输，高速光模块、网络交换机的采购量同步增加。大规模服务器集群长时间运转，液冷散热等配套设备的部署规模持续扩大。
从底层机房建设，到算力服务器硬件，再到光通信传输组件、散热配套设备，整条产业链的各个细分板块，都跟着AI词元、算力需求的增长，产生持续的业务增量。各行各业接入智能体相关AI应用，会持续产生海量Token消耗，持续拉动云资源调用，产业链各个环节的设备采购、运维服务需求同步释放。
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