在9月12日举行的2026中国算力大会主论坛上，中国工程院院士邬贺铨披露了一组关键数据：今年3月，国内Token日均消费量已达到140万亿。他指出，智能体的出现正在直接带动Token消费规模的增长，而Token与算力之间呈正比关系，Token应用的扩张将持续拉动算力需求。
邬贺铨同时强调，Token的消耗并非以数量多为目标，而应以效率为衡量标准。他提到，中国Token的应用成本正在不断下降，这一趋势反过来促进了Token利用率的提升。成本下降与调用量增长之间形成的正向循环，正在成为中国算力需求扩张的重要驱动力。
从全球算力格局来看，邬贺铨给出了一组对比数据：目前中国算力占全球总量的21％，美国占46％。按照我国算力网的规划目标，到2030年，中国算力有望占到全球的30％。这意味着未来数年内，国内算力供给规模需要实现显著跃升，以缩小与美国之间的差距。
同一场合，中国电信研究院行业与企业战略研究所所长饶少阳给出了更为具体的Token需求预测。他表示，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。这一增速远超传统互联网流量增长曲线，反映出大模型与智能体应用正在进入规模化落地阶段。
Token消耗量的爆发式增长，对底层算力基础设施提出了更高要求。Token是大型语言模型处理文本的基本单位，每一次模型推理调用都会产生Token消耗，而推理过程需要消耗GPU等算力资源。随着智能体从单一对话场景向复杂任务执行延伸，单次交互涉及的Token数量大幅增加，算力需求随之水涨船高。成本下降使得更多企业能够将大模型能力嵌入业务流程，进一步放大了Token调用总量。
从产业结构看，算力已成为衡量一个国家人工智能竞争力的核心指标之一。美国凭借英伟达等芯片厂商及超大规模云服务商，在算力总量上保持领先。中国则通过国家算力网规划、东数西算工程等政策框架，推动算力资源的跨区域调度与集约化建设。邬贺铨所提及的2030年30％目标，正是这一规划路径的量化体现。
本次中国算力大会于9月11日至13日在河北廊坊举行，集中发布了一批首创首发的算力软硬件新品。从大会释放的信号来看，Token经济正在成为连接模型能力与算力基础设施的关键纽带。如何在成本持续下探的同时保持算力供给的同步扩张，将是未来几年国内AI产业需要解决的核心问题。
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