智能体时代全面来临，人工智能产业正经历自下而上的系统性重构，彻底告别过往的“模型军备竞赛”，迈入以效率、普惠、生产力为核心的全新发展阶段。中国工程院院士郑纬民指出，我国Token消耗两年实现千倍级增长，已成为智能时代的核心计量单位，AI产业的竞争核心正从MaaS（模型即服务）向TaaS（Token即服务）跃迁，从比拼算力集群规模，彻底转向比拼每瓦Token生产效率。
与此同时，城市AI竞争逻辑同步迭代，从单点要素堆砌走向全链条系统协同，行业发展的核心命题也从技术供给转向场景落地与民生普惠，最终指向AI向千行百业真实生产力的规模化转化，开启普惠智能新时代。
AI竞赛从MaaS转向TaaS
元股证券:ygzq.hk一场关乎AI产业底层规则的变革，正在Token（词元）消耗的爆发式增长中悄然发生。
“我国Token消耗已经从2024年的日均千亿涨到了如今的140万亿，两年间实现了千倍级的增长。”中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教授郑纬民直言，Token正在成为智能时代承载智能的核心计量单位。在他的定义中，Token介于硬件与应用之间，既是AI处理信息的最小语义单元，也是算力消耗的基本计量单位，更是AI服务的核心计价单位。
Token重要性的陡增，本质上是AI应用形态的根本性变化。在生成式AI时代，计算消耗主要集中在输入输出的对话式请求中；而进入智能体时代，智能体需要围绕目标自主完成长链路执行，Token消耗出现了“100倍”级别的膨胀。郑纬民判断，随着AI智能水平的持续提升，Token的消耗规模还将迎来新的量级突破。
与Token需求的爆发式增长形成鲜明反差的，是现有AI算力基础设施的供给困局。郑纬民指出，当前国内AI算力基础设施主要服务于大模型训练，而非AI规模化应用中的持续性Token生产；单纯将开源模型与推理框架静态堆叠，缺乏硬件层面的深度优化与系统级调度，导致昂贵的算力在链路中形成多重瓶颈，最终让Token产能陷入高耗能、低产出的困境。
正是在这一供需矛盾下，AI产业的竞争核心正在发生跃迁。“未来AI竞赛的核心标准正在从MaaS（模型即服务）向TaaS（Token即服务）跃迁，从比拼算力集群规模彻底转向比拼每瓦Token生产效率。”郑纬民表示，TaaS将成为智能体时代生产智能的新型工业级服务体系，其最终目标是让智能生成像水电一样实现稳定调度与普惠供给，真正开启普惠智能时代。
城市AI竞争从要素堆砌走向系统协同
底层竞争标尺的切换，正在重构中国AI产业的空间发展格局，城市间的AI竞争逻辑已从单点的要素比拼，转向全链条的系统协同能力较量。
近日发布的《中国城市人工智能指数报告》显示，我国城市人工智能发展已形成“头部引领—高位扩散—梯度追赶”的多层级格局，行业发展正由“技术与产业驱动阶段”迈向“系统协同与治理嵌入阶段”。报告同时揭示了行业五大核心趋势：由头部主导迈向梯队扩散与结构跃迁并行，产业发展由规模集聚走向质量升级，科技创新由单点原创走向链条协同，民生服务由系统推进走向差异嵌入，治理环境由政策布局走向制度与数据协同支撑。
“报告的目标不仅在于刻画城市间的发展差异，更在于帮助每个城市找准自身定位、识别优劣势，走出适配本地禀赋的差异化AI发展之路。”清华大学公共管理学院副院长、服务经济与数字治理研究院副院长高宇宁表示，人工智能发展的核心命题，正在从技术供给转向场景落地与民生普惠。
这一判断背后，是当前城市AI发展面临的共性结构性矛盾：供需错配、结构转型不足与治理能力分化。过去数年，不少城市将AI发展的重心放在算力中心建设、大模型研发等硬件与技术要素的堆砌上，却忽视了场景适配、生态协同与治理能力的建设，导致大量算力资源闲置，技术成果难以转化为本地产业与民生的实际价值。
新手股票配资入门新加坡工程院院士、香港中文大学(深圳)人工智能学院院长李海洲认为，中国已形成科技巨头、创新AI企业协同发展的完整产业生态，完善的算力基础设施、完备的产业生态与持续壮大的人才队伍，正推动中国AI产业释放强劲动能。而要将这种产业动能转化为城市发展的实际动力，核心在于打破单点技术突破的局限，构建可规模化复制的基础设施与产业协同体系。
报告针对行业痛点提出建议，城市AI发展需从要素配置、应用落地和制度能力三个层面协同发力，推动发展逻辑由“要素驱动”向“系统协同”转变，最终实现从局部突破到系统跃迁的升级。
从试点示范到规模普惠，AI如何转化为真实生产力
底层规则的重构与发展格局的迭代，最终都指向同一个行业命题：AI如何真正走出实验室与试点场景，实现规模化复制，转化为千行百业的真实生产力。
郑纬民指出，Token服务要真正成为社会级的基础设施，必须实现标准化、分层化与可调度化，按业务目标对产能进行分层定价与调度。具体而言，需要针对极低时延的实时交互场景、均衡通用的复杂推理场景、高吞吐低成本的离线处理场景，实现差异化的资源配置与服务供给，同时通过异构协同调度，打破算力资源对GPU的过度依赖，实现计算、缓存、数据搬运的职能分离，最大化盘活存量算力资源。
这一技术路径的落地，离不开全链条的系统工程能力。“AI固然要拼能力、拼参数、拼回答得好不好，但是要让AI实打实进入生产环境，还要把AI的能力转化成生产力。”北电数智CMO杨震表示，AI规模化落地的核心障碍，在于“部署复杂、成本高、难以复制”三大行业痛点，而破解这一难题的关键，是跳出单点技术优化的局限，构建“数算模用”一体化的全栈能力。
针对行业共性痛点，国内产业界已开始了系统性的探索。在算力底座层面，北电数智通过多级混池、训推混部等技术创新，实现对多款国产AI芯片的适配优化，解决国产算力供需错配、异构资源调度复杂的难题；在系统平台层面，将算力、模型、数据与应用能力全链路一体化封装，形成面向业务场景的标准化能力，降低AI落地的技术门槛；在数据层面，通过推出可信数据服务，解决数据从可利用、可调度到价值可衡量的全链路问题，为智能体时代的Token服务提供数据支撑。
这些技术探索最终都落地到了真实的场景需求中。杨震介绍，在乡村治理领域，AI助力村支书解决了村级班子人力不足的问题，实现了对数万游客与上百户村民需求的高效响应；在医疗领域，AI合理用药大模型实现了复杂临床场景的精准用药辅助，基层医疗AI助手将家庭医生从80%以上的常规重复工作中解放出来，破解了基层医疗“最后一公里”的信任难题；在产业领域，AIGC平台实现了创作平权，推动文旅、消费等产业实现了实实在在的营收增长。
“我们落地的每一个案例，都指向某个行业里具有普遍代表意义的痛点。”杨震表示，AI规模化落地的核心，是始终从真实需求出发，解决不同领域的结构性矛盾，而非为了技术而技术。
“过去配资资格条件，我们建设模型；今天，我们要建设智能供给体系。从模型服务走向Token服务，是Agent时代对基础设施的必然要求。”郑纬民的判断，正成为中国AI产业的共识。告别了野蛮生长的模型军备竞赛，中国AI产业正在以Token为核心标尺，以城市为载体，以场景为落脚点，走出一条从技术突破到系统协同，再到普惠智能的高质量发展之路。
炒股多空网提示：本文来自互联网，不代表本网站观点。
