北京
在AI智能體應用全面爆發的關鍵階段，人工智能正從底層技術創新邁向規模化商業落地。在2026世界電信和信息社會日產業高層主題活動上，中國電信研究院院長張成良圍繞AI基礎設施建設，深度剖析產業發展趨勢，分享中國電信在Token經營領域的創新實踐，為行業高質量發展提供新思路、新路徑。
張成良指出，當前AI產業正迎來需求端的爆發式增長，智能體的全面崛起成為核心驅動力。智能體爆發、多模態和企業級AI應用，共同驅動Token需求量倍級增長，智能體單次任務Token消耗量是傳統聊天機器人的數百至數千倍。相關數據顯示，2024年中國企業級Token消耗量為114萬億，預計2026年將達到40000萬億，智能體正向穩定可用、自進化、低成本方向快速演進。
伴隨需求激增，AI行業競爭焦點已轉向以Token為核心的價值經營。不同于早期聊天機器人難以變現的困境，Token經營已形成清晰商業模式，智能體帶動商業變現節奏顯著加快。
張成良認為目前TokenHub形成三種主流模式，以阿里百煉為代表的全棧模式，實現模型、算力、云服務一體化布局；以OpenRouter為代表的中立匯聚分發模式，但缺乏底層資源深度調度能力；以模型商為代表的P+M模式，以2C產品、Token批發為主，同樣缺乏算力調度。
此外，成本持續下降是Token產業健康發展的核心前提，芯片效率提升、模型推理優化、算力調度調優三大因素共同推動Token成本下行，未來2～3年在國產技術提升推動下，Token成本預計再降5倍。
“當前，AI仍處于高速迭代周期，新技術、新模式、新業務不斷涌現，發展機遇與挑戰并存，未來亟須上下游協同技術研發、優化及創新，推動AI的普惠易用。”面對產業機遇與挑戰，張成良表示中國電信錨定Token經營核心，進行多方面的創新實踐。
首先，在資源調度層面，通過全域算力統一池化，實現國產算力精細納管與高效調度，構建多級存力網絡，實現存力資源集約利用，構建算網電協同范式，實現全域資源聯動賦能。
其次，在任務調度層面，中國電信針對不同類型場景創新PD分離體系，持續深耕AF分離等精細化調度部署方案，模型推理效率有14%—400%的提升。通過多模型混合部署調度，實現算力資源高效盤活。通過云邊協同推理架構，實現吞吐提升與算力消耗雙優化，構建全棧算網優化體系，實現算網價值高效釋放。
最后，在請求調度層面，通過提升TokenHub智能路由調度能力，服務差異化業務流量。
“AI時代，構建規模化、低成本的Token智造（生產）自主能力已成為當前產業競爭的核心內核，是產業鏈協同融通、數智產業行穩致遠的基石。”張成良總結道。未來，中國電信將錨定算力調度這一核心根本，依托“請求－任務－資源”全鏈路多級精細化調度體系，持續迭代升級，全力提升算效、嚴控運營成本，構筑企業領跑優勢。
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