邬贺铨：2026推理算力占70%，智能体全面重构云网算

当前人工智能与大模型技术快速迭代，智能体成为业界关注焦点。

“2026年全球推理算力占AI算力总负载70%-80%，中国推理需求为训练的8倍。算力的应用从训练走向推理主体及智能体主导，算力的架构技术、应用场景、商业模式等发生显著变化：从阅读检索到深度思考；从单轮生成升级为多步规划、持续执行；算力架构从注意力经济到生产力经济；智能体驱动从被动问答转向主动任务执行；部署形态从纯云端走向“云—边—端”协同；商业模式从成本中心到价值引擎；使用主体从垂直大企业和AI公司扩展到中小企业与大众，实现技术平权。”中国工程院院士邬贺铨表示。

中国工程院院士 邬贺铨

AaaS相当于智能体超市，可随需调用

智能体并不是一个主机，而是一种能力和资源。在大模型支撑下，单个智能体通过感知、记忆、规划、工具调用与行动执行形成闭环，构成单节点智能单元，能够专注特定单一任务并独立完成决策与操作，但不具备跨智能体协作能力，应用边界与能力上限较为有限。

为突破单一智能体的局限，需要构建多智能体协同系统。在统一协调器的调度下，可以把相关智能体组织起来。其核心价值不仅是智能体数量的叠加，更在于共享记忆与高级规划与反思。在邬贺铨看来，智能体系统是分布式、多角色、强协作的，可以处理复杂目标，涌现集体智能。

多智能体在开放网络中的规模化互联，即构成智能体互联网（IoA）。传统互联网实现主机互联与信息互联，而IoA在此之上扩展为智能体互联与能力互联，以IPv6+为基础，叠加新应用层协议，实现智能体唯一标识、自主发现、可信交互、协同执行与按需组网。智能体互联网以智能体群为互联对象，对上支撑智能体即服务（AaaS）。AaaS将智能体与智能体群能力云化封装，通过API、SDK与低代码平台对外提供，支持租户化、弹性调度、托管运维、按需计费服务。

邬贺铨表示，对企业用户而言，AaaS相当于一座智能体超市，无需自行开发智能体，甚至无需自建算力，仅通过订阅等模式，从云上智能体超市调用封装好的智能体功能组合，集成到自身业务系统，以SaaS的成本获得自动化与智能化双重收益。

To C智能体三大应用模式覆盖不同需求

To C智能体主要有三种应用模式。第一种，云上APP寄生智能体：强依赖微信、钉钉等宿主APP，依托云端算力，断网不可用，是APP内的AI插件+被动助手，可基于用户偏好自动完成操作，将聊天工具升级为能“思考、写作、读文件、控设备”的智能助手，但用户无模型选择权。

第二种，终端OS原生智能体：预装于手机操作系统，例如中兴通讯与字节跳动联合推出的豆包手机，端云协同，可按用户意图与偏好调度主动聚合APP并自动执行业务流程。优势是用户可控性强、断网仍可基础运行；缺点是易弱化APP界面，易被应用厂商抵制，且过度主动可能违背用户临时意愿。

第三种，本地自治+云端辅助的智能体：不依赖APP，但需手动安装独立PC软件，以“龙虾”为代表的AI私人管家，决策与权限管理本地化，是由用户驱动、基于授权、按任务执行的终端主动工具，不主动感知场景/主动服务，通过云上AaaS可发现并协同其它智能体。

To B智能体四大应用模式筑牢产业根基

To B智能体主要有四大应用模式。第一种，流程自动化智能体：复刻人工逻辑，替代生产、运维等标准化流程，提升效率。

第二种，行业专家智能体：依托行业知识库与知识图谱，提供决策参谋方案。

第三种，多智能体协同：整合供应链、生产、物流等多领域智能体，实现跨环节协同。

第四种，具身智能：支撑工业机器人等实体设备，完成感知、推理与物理执行闭环。

“不同应用模式在算力、精度、网络需求上差异显著，针对中小企业自建算力不足、数据隐私风险高的痛点，本地初算+云端精算成为最优解，相当存算分离或联邦计算，平衡成本与安全，实现算力应用平权化。”邬贺铨如实说。

智能体对算力、云与网络提出颠覆性要求

智能体业务与传统互联网业务存在本质差异：驱动主体从人工操作变为机器自主循环；时间节律从昼夜分明变为7×24小时不间断运行；空间分布从集中式变为多点网状、多并发级联调用；会话从短对话、分钟级变为长上下文、小时/天级；流量从平稳呈现“Token核爆”特征，单智能体Token消耗可达普通用户的10–1000倍。

邬贺铨表示，智能体对算力、云与网络提出颠覆性要求。智能体对算力的冲击与优化：传统云以CPU/通用算力为主、Token消耗为千级；智能体需要GPU/NPU专用加速器，多智能体需同时占多个隔离的“沙箱/进程”，并发密度激增，长上下文、多模态、批量推理对显存与带宽提出极高要求。尽管Token流量年增速高达 330%，但通过小模型普及、极致压缩与稀疏化、长上下文优化，智能体时代算力增速低于Token消耗量增速，未来5年算力增速可控制在41%左右，实现效率与成本的平衡。

智能体对云服务的重构：传统云以资源提供为核心，智能体时代要求智能体原生云：需要优先布局智能体原生架构，构建全局智能调度，搭建分布式记忆与向量引擎，深化“云—边—端”协同，强化算力与网络优化。智能体时代正加速重塑中国云服务格局，AI云全栈服务迎来爆发，整体市场向智算融合、绿色低碳、国产深化升级，覆盖智算基础设施、模型训练/推理、智能体编排与运维。

智能体对网络的升级需求：智能体具有长会话持续交互、多智能体协同通信、大模型推理/检索高频小包+大流量混合、KVCache高吞吐、跨域调用频繁、边云联动强、随机突发流量等特征，完全区别于网络现有业务。智能体使网络流量从南北向为主转为东西向占比80%，QPS提升10–100倍。网络需从行政区组网转向智算中心—区域云—边缘—终端四级架构，需要采用SRv6、云网虚拟化与编排技术、流量AI预测与调度等技术，保障确定性与高可靠性。

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