AI调用量激增后,中国“算力网”建设进入加速期

AI 并不是突然“变贵”,而是用量正在被快速放大 。 从大模型问答到智能体执行,Token 消耗呈现高增长趋势, 也把算力供给、能源成本和基础设施调度推到了台前。

📌 Token 需求上升, 推高 AI 服务成本

材料显示,2024 年初中国日均 Token 调用量约为 1000 亿, 到 2026 年 3 月已达到 140 万亿。Token 可以理解为 AI 处理文本、图片等信息时的基本计量单位, 也是许多 API 服务计费的重要依据。

近期部分云厂商上调了 AI 模型或平台服务价格,背后并不只是商业定价变化, 更直接的原因是推理需求快速增长。过去用户多是向 AI 提问, 现在更多任务变成“让 AI 完成工作”, 例如旅行规划、代码生成、内容生产、数据分析等。

🔍 算力消耗已进入产业场景

AI 算力需求并不只来自个人聊天或办公提效。制造、医疗、科研、农业、内容生产等行业, 都在把 AI 嵌入流程之中。比如工业视觉质检需要持续处理图像,AI 辅助编程需要高频响应, 医疗影像识别和药物研发也依赖大量模型计算。

💡“算力网”承担基础设施角色

在“十五五”规划相关表述中,水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网被并列为“六张网”。从定位看, 算力网正在被视为 AI 时代的重要基础设施。

其基本思路类似电网: 企业不一定都要自建机房、采购 GPU,而是通过统一网络按需调用算力。这样有助于提升资源利用率, 也可能降低中小企业使用 AI 的门槛。

• 东部节点 更靠近用户和应用场景, 适合承接低延迟推理任务。
• 西部节点 具备土地、电力和绿电等条件, 适合承接部分训练或非实时任务。
• 跨区域调度 可通过“东数西算”等机制提升整体效率。

📊 地面之外, 太空智算也在探索

材料提到,2025 年 5 月中国发射了 12 颗太空计算卫星, 组成成规模的太空智算卫星星座。与传统卫星“先采集、再回传、后处理”的方式不同, 算力卫星可在轨完成部分分析, 再将关键结果传回地面。

这类能力适用于灾害监测、海洋观测、精准农业等场景。需要注意的是, 太空大规模数据中心仍属于更远期的设想, 目前更现实的方向, 是围绕卫星数据处理效率进行组网和验证。

🚀 值得关注的几个影响

• AI 服务价格有望随着资源供给改善和调度效率提升而逐步下降。
• 创业团队可通过算力券、按量付费等方式降低初始投入。
• AI 能力会更多进入工业、交通、医疗、农业等不易被用户直接感知的场景。

总体来看,算力网的核心价值不只是“建更多机房”, 而是把分散算力、能源资源和应用需求连接起来。随着 Token 消耗继续增长, 谁能更高效地组织算力, 谁就更可能在下一阶段 AI 应用竞争中占据主动。