北京
在AI智能体应用全面爆发的关键阶段，人工智能正从底层技术创新迈向规模化商业落地。在2026世界电信和信息社会日产业高层主题活动上，中国电信研究院院长张成良围绕AI基础设施建设，深度剖析产业发展趋势，分享中国电信在Token经营领域的创新实践，为行业高质量发展提供新思路、新路径。
张成良指出，当前AI产业正迎来需求端的爆发式增长，智能体的全面崛起成为核心驱动力。智能体爆发、多模态和企业级AI应用，共同驱动Token需求量倍级增长，智能体单次任务Token消耗量是传统聊天机器人的数百至数千倍。相关数据显示，2024年中国企业级Token消耗量为114万亿，预计2026年将达到40000万亿，智能体正向稳定可用、自进化、低成本方向快速演进。
伴随需求激增，AI行业竞争焦点已转向以Token为核心的价值经营。不同于早期聊天机器人难以变现的困境，Token经营已形成清晰商业模式，智能体带动商业变现节奏显著加快。
张成良认为目前TokenHub形成三种主流模式，以阿里百炼为代表的全栈模式，实现模型、算力、云服务一体化布局；以OpenRouter为代表的中立汇聚分发模式，但缺乏底层资源深度调度能力；以模型商为代表的P+M模式，以2C产品、Token批发为主，同样缺乏算力调度。
此外，成本持续下降是Token产业健康发展的核心前提，芯片效率提升、模型推理优化、算力调度调优三大因素共同推动Token成本下行，未来2～3年在国产技术提升推动下，Token成本预计再降5倍。
“当前，AI仍处于高速迭代周期，新技术、新模式、新业务不断涌现，发展机遇与挑战并存，未来亟须上下游协同技术研发、优化及创新，推动AI的普惠易用。”面对产业机遇与挑战，张成良表示中国电信锚定Token经营核心，进行多方面的创新实践。
首先，在资源调度层面，通过全域算力统一池化，实现国产算力精细纳管与高效调度，构建多级存力网络，实现存力资源集约利用，构建算网电协同范式，实现全域资源联动赋能。
其次，在任务调度层面，中国电信针对不同类型场景创新PD分离体系，持续深耕AF分离等精细化调度部署方案，模型推理效率有14%—400%的提升。通过多模型混合部署调度，实现算力资源高效盘活。通过云边协同推理架构，实现吞吐提升与算力消耗双优化，构建全栈算网优化体系，实现算网价值高效释放。
最后，在请求调度层面，通过提升TokenHub智能路由调度能力，服务差异化业务流量。
“AI时代，构建规模化、低成本的Token智造（生产）自主能力已成为当前产业竞争的核心内核，是产业链协同融通、数智产业行稳致远的基石。”张成良总结道。未来，中国电信将锚定算力调度这一核心根本，依托“请求－任务－资源”全链路多级精细化调度体系，持续迭代升级，全力提升算效、严控运营成本，构筑企业领跑优势。
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