財聯(lián)社6月18日訊（記者 郭松嶠）“人工智能正從訓練階段全面邁入推理階段，Token調(diào)用量的指數(shù)級增長，是AI規(guī)?；瘧米钪苯拥牧炕瘶酥??！眹倚畔⒅行男畔⒒彤a(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣在人工智能+生態(tài)大會（AIEC 2026）上表示。

本屆大會由清華大學全球產(chǎn)業(yè)研究院主辦，中關村科學城管委會支持。來自國家信息中心、IDC、阿里云、騰訊、月之暗面、浪潮信息、美的、上海人工智能實驗室、階躍星辰、百川智能等知名機構和領先企業(yè)的專家代表共聚一堂，圍繞“人工智能+”從戰(zhàn)略部署邁向產(chǎn)業(yè)實踐的關鍵路徑展開深入研討。

超級周期到來，中國AI進入規(guī)模應用臨界點

國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣在主論壇上表示，Token不再只是大模型處理文本的技術單位，而是貫通電力、算力、模型服務和應用價值的新型經(jīng)濟單元，推動AI基礎設施評價標準從追求算力峰值，轉(zhuǎn)向單位能效、成本效益與場景服務能力。

單志廣對于發(fā)展Token經(jīng)濟的主要建議

單志廣指出，憑借算力和能源基礎設施、豐富的產(chǎn)業(yè)場景、活躍的開放生態(tài)等綜合優(yōu)勢，伴隨“人工智能+”行動深化，中國有望率先實現(xiàn)AI從技術突破到規(guī)?；涞氐目缭?，構建全鏈條產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢。

IDC 中國區(qū)總裁霍錦潔則從全球產(chǎn)業(yè)趨勢角度進一步指出，全球人工智能產(chǎn)業(yè)正在進入自互聯(lián)網(wǎng)浪潮以來最強勁的IT增長超級周期。本輪增長并非單一技術擴張，而是由AI算力建設和應用落地同步驅(qū)動：一端是數(shù)據(jù)中心、GPU等基礎設施持續(xù)擴張，支撐大規(guī)模推理需求；另一端是企業(yè)AI應用從試驗走向生產(chǎn)，智能體開始跨系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)、規(guī)則、API和工作流，推動企業(yè)軟件從“人的操作界面”轉(zhuǎn)向“智能體可調(diào)用的業(yè)務能力集合”。

IDC預計，到2029年，中國生成式AI市場規(guī)模將接近千億美元，2024—2029年復合增長率達 68%，中國成為全球最活躍的AI應用市場之一。

但當AI從試驗走向生產(chǎn)，真正的挑戰(zhàn)不在技術，而在組織。浪潮信息董事長彭震在主題演講中指出，AI產(chǎn)業(yè)革命不僅改變工具，更改變了"勞動者"的定義。隨著Agent成為企業(yè)生產(chǎn)力的重要組成部分，AI原生轉(zhuǎn)型的重點正從個人提效轉(zhuǎn)向組織進化。智能體進入生產(chǎn)系統(tǒng)后，企業(yè)面對的不再是某個流程的效率提升，而是如何管理、調(diào)度和治理一種新的數(shù)字化勞動者。

圍繞這一變化，彭震提出Humagent（Human+Agent）組織概念，即企業(yè)從管理Human進化到管理Humagent。他認為，企業(yè)需要將智能體正式納入組織管理體系，推動管理對象從傳統(tǒng)的人、財、物，擴展到人、數(shù)字員工、數(shù)據(jù)和智能能力，通過重新定義崗位、角色、權限、責任邊界和績效評價，最大限度釋放AI的智力貢獻，同時保障運營的穩(wěn)健、高效與低成本。

彭震強調(diào)，Humagent的提出旨在幫助企業(yè)跳出"AI只是工具"的認知局限，真正將Agent納入組織運營體系。在這一框架下，企業(yè)的終極目標不僅是追求Agent的智力成果，更是構建具備自主進化能力的AI原生組織。他展望，隨著人類智慧與機器智能的深度交融，將共同定義一種更具韌性、更具創(chuàng)造力的商業(yè)文明新形態(tài)。

算力服務正加速向Token服務轉(zhuǎn)型

從推理需求爆發(fā)，到Token服務能力形成和企業(yè)級應用加速落地，人工智能競爭正在從單一模型能力競爭轉(zhuǎn)向生態(tài)能力競爭。

“智算中心與Token服務”主題分論壇同期舉辦。來自九章云極、積算科技、并行科技、昆侖萬維、太初元碁、提爾科技等企業(yè)的技術負責人齊聚一堂，圍繞Token服務的商業(yè)化實踐、多元算力落地、智能體（Agent）規(guī)?；瘧玫茸h題展開深入探討。

隨著AI Agent的爆發(fā)式增長，全球Token調(diào)用量持續(xù)攀升，算力服務正加速向Token服務轉(zhuǎn)型。

九章云極AI首席科學家繆旭表示，智能體任務正變得越來越長，導致上下文窗口和Token成本急劇增長，企業(yè)落地長時運行Agent必須考量效率與ROI。

他提出“自進化的Token工廠”概念，通過強化學習和模型蒸餾技術，在保證質(zhì)量的前提下動態(tài)選擇最優(yōu)模型路徑，可將Token成本降低70%以上。

積算科技首席架構工程師鄭彬玙分享了構建企業(yè)級Token工廠的實踐。他表示，企業(yè)面臨模型適配、性能指標、運維管理等多重挑戰(zhàn)，積算科技通過自有算力資源池和統(tǒng)一的API接口，幫助企業(yè)解決模型選型與部署難題，實現(xiàn)Token服務的統(tǒng)一管理與成本管控。

并行科技MaaS業(yè)務技術總監(jiān)梁奇元指出，當前Token市場存在API質(zhì)量不穩(wěn)定、定價不透明、渠道混雜等問題。并行科技通過MaaS平臺實現(xiàn)算力直連、計費透明、智能路由，幫助企業(yè)解決模型選擇困難與供給碎片化難題，目前平臺已接入近百款主流模型。

太初元碁技術總監(jiān)及首席架構師夏忠謀表示，國產(chǎn)算力在超大規(guī)模集群穩(wěn)定性上仍有挑戰(zhàn)，但在推理場景已具備替代能力。太初元碁基于申威異構眾核架構，通過片上CPU+GPU通信提升計算效率，目前已能滿足80%-90%的推理場景需求。他強調(diào)，國產(chǎn)算力落地需算力廠商、ISV與客戶三方聯(lián)合，以業(yè)務效果為導向。

提爾科技技術經(jīng)理劉迎森表示，能耗占Token生產(chǎn)成本的40%，液冷技術可將智算中心PUE降至1.08，大幅降低Token能耗成本。提爾科技通過全浸沒式液冷方案，實現(xiàn)單機柜120千瓦高密度部署，并可通過余熱回收為辦公區(qū)供暖或為工業(yè)提供熱水，實現(xiàn)“算力+熱力”雙收益。

（財聯(lián)社記者 郭松嶠）