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）》。报告指出，随着人工智能产业发展重心从大模型和算力竞争转向智能体规模落地与应用变现，我国词元（Token）需求呈现爆发式增长态势。
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发布时表示，预计2026年我国Token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。这一数据反映出智能体应用规模化落地对底层AI基础设施提出的巨大需求。
从算力需求来看，报告判断智能体的爆发将带动我国算力需求持续高速增长。饶少阳预计，未来2至3年，我国算力需求平均每年将增长近10倍。从需求结构来看，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％。这意味着AI算力基础设施的建设重心正在从模型训练向应用推理转移。
报告同时披露了一组关键投入数据：2026年我国头部科技型企业AI资本支出接近6000亿元，占全社会总投资比重超过10％。这一比例表明，AI基础设施已成为头部科技企业资本配置的核心方向之一。
在国际比较方面，报告援引国际市场研究机构的预测数据称，2026年全球活跃智能体数量将达到近8000万个，预计2030年将达到22.16亿个。智能体数量的指数级增长，将直接推动Token消耗量和推理算力需求的同步攀升。
从产业背景来看，AI产业的发展逻辑正在发生结构性转变。过去两年，行业竞争主要集中在大模型参数规模、训练算力储备和多模态能力等维度。随着基础模型能力逐步趋同，产业关注点开始向智能体的实际部署和商业变现迁移。智能体需要频繁调用模型进行推理运算，其规模化运行对Token消耗的拉动效应远高于传统的大模型对话场景。
这一趋势对AI基础设施层的影响体现在多个方面。在算力层面，推理算力需求的快速增长将改变数据中心的设计和运营逻辑，推理集群的部署密度、能效比和调度效率成为关键指标。在芯片层面，面向推理场景的专用加速芯片和边缘算力设备的需求占比预计将逐步提升。在云服务层面，按Token计费的MaaS（模型即服务）模式将随Token消耗量的增长获得更大的市场空间。
中国电信研究院此次发布的报告，将Token消耗量和推理算力占比作为核心观测指标，为理解智能体时代的AI基础设施投资方向提供了量化参考。从6000亿元的头部企业AI资本支出到80％的推理算力占比预期，数据指向一个明确的趋势：AI基础设施的建设正在从训练驱动转向推理驱动，从模型竞赛转向应用落地。
对于企业服务领域的厂商而言，Token消耗量的爆发式增长意味着AI应用层的商业化空间正在扩大，同时也对底层算力供给的稳定性和成本控制提出了更高要求。如何在推理算力需求高速增长的同时保持服务的经济性，将成为未来几年AI基础设施领域的主要竞争焦点。
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