AI超级周期，支撑经济增长倍增

当前，全球经济呈现在曲折中的温和复苏。5月，联合国发布《2026年年中世界经济形势与展望》，全球GPD有望在2027年温和复苏至2.8%。不过马斯克却对未来全球经济持乐观观点，近期他在一场福布斯大会上表示，未来五到七年，全球经济可能翻倍。在AI与机器人的推动下，全球将进入“经济增长倍增周期”。

“AI超级周期”正在形成。5月20日，在“IDC Directions 2026：中国ICT市场趋势论坛（北京站）”上，IDC中国区总裁霍锦洁表示，“全球AI产业已进入一个超级周期。”根据IDC咨询：2026年全球企业在AI上的支出将达到9400亿美元，到2029年增长至2.1万亿美元——中国是全球增长最快的市场之一。此外，中国有望在2029年前成为全球最大的机器人市场。

“AI超级周期”形成的标志之一就是“Token（词元）经济”的确立。5月份，中国电信、中国联通、中国移动纷纷在多地开始向个人、开发者、OPC（一人公司）等用户提供商用词元套餐，例如中国电信的套餐最低价格为9.9元每月1000万词元……词元套餐的推出，一方面确立了AI产业正式进入超级扩张周期，AI投资成为非常明确的趋势；另一方面AI正在成为新的社会生产力，即将带动经济的“倍增”式发展。

明确的经济信号

如果说在全球疲软的经济投资中，还有一个明确的信号，那就是对大模型AI的投资。根据IDC，30年前的1996年见证了互联网与电商的繁荣，以及由此带来高达14%的IT支出增长，而30年后的2026年正在经历大模型AI与智能体所带来高达14%的IT支出增长，不同的是1996年的14%增长是基于当时全球IT支出7亿美元规模，而2025年的全球IT支出规模已经达到了4.2万亿美元。

今天，全球正在见证自1996年以来最强劲的IT支出。在实体投资低迷的前提下，面向大模型AI的数据中心、半导体等资本密集型投资逆势扩张。据相关统计，美国亚马逊、微软和谷歌等科技巨头在2025年的AI基建资本支出达到5000亿美元规模，到2026年可能超过6000亿美元，例如谷歌在2026年AI相关资本支出最高将达到1850亿美元，将比2025年翻一倍多。

强劲的AI投资，也快速带来了回报。大模型AI为谷歌、阿里云甚至传统制造巨头联想、戴尔等带来了强劲回报：谷歌发布的2026年第一财报显示了强劲增长，净利润暴增81%，AI推动云业务爆发，同时消费级AI付费业务增长强劲；联想截至2026年3月31日的2025/26财年报显示，全年净利润同比大增42.1%，创下公司成立以来最佳财年纪录，AI成为明确的增长主线，AI相关业务收入同比暴涨105%。

大模型AI的投资已经与科技企业的收入形成了正向循环，而大模型AI的红利还在迅速向全社会扩散。根据微软《未来工作》2026报告，大模型和生成式AI的渗透速度史无前例，生成式AI仅用3年就深入各行业，远超互联网普及速度。大模型和生成式AI也被视继蒸汽机、电厂、IT互联网之后的第四次人类科技巨变，将为全球经济带来明确的增长。

Token重塑ICT产业

ChatGPT诞生三年多以来，全球ICT产业正在经历巨大的变化，大模型与生成式AI正在深刻变革IT与互联网的面貌。IDC预计，到2029年，AI算力建设将驱动超过1万亿美元基础设施支出，其中服务供应商支出将达到8000亿美元，而企业支出将达到900亿美元，这两个数字在2023年分别为540亿美元和160亿美元，分别增长近15倍和6倍。毫无疑问，围绕Token的巨大投资倾向将改变整个ICT供应链。

首先，基础设施仍是企业支出的重点。到2029年，企业在基础设施上的支出将达到1.1万亿美元。围绕Token，算力基础设施呈现出几个关键变化趋势：加速卡成为核心资产、推理专用芯片崛起、训练与推理分享部署、AI智能体催生CPU需求回暖、AI主权影响算力基础设施选择。其中，加速卡将从辅助加速计算向算力主力进军，将占硬件预算的50%；国产算力将加剧推理市场的多元化竞争。

围绕Token的AI工厂式算力中心或智算中心，极大改变了传统数据中心的架构，从传统架构向AI训练集群和推理集群转变，对于服务器、存储、网络和能源等都带来了极大的改变。例如，数据中心的每机柜功率从2022年的8-15KW左右激增到2025年的250KW，2028年将猛增到600KW，围绕Token的数据中心功率密度正在经历翻天覆地的变革。

IDC将AI工厂为定义为AI就绪的基础设施，为训练、微调、部署AI功能负载提供标准化、可扩展、可重复的平台。AI工厂的一个关键特征是标准化、规模化、可重复，即像传统流水线工厂一样实现批量生产Token，而无需每次都新搭建生产环境；另一个关键特点是垂直整合，可在机架级和集群进行垂直整合，从芯片到服务器、网络、存储和软件，每一层都为 AI工作负载优化，最大化提升 Token生产效率。

IDC中国副总裁周震刚强调，AI领域的竞争优势已经转移：关键不再是拥有最强的算力，而是如何以最低的Token成本将AI转化为可持续的业务能力。当前的关键指标是“每瓦Token数”——即系统每消耗一单位能源能生成多少有用的AI输出。这将推动从建设AI工厂向运营优化AI工厂的下一阶段到来。

第二，随着大模型AI的正向循环形成，ICT产业正在由“硬”入“软”，AI应用将在未来三年进入规模化阶段，2029年将是AI应用超越AI算力建设的拐点。代理式AI应用将成为软件的主体，而传统SaaS公司将在5年内消失。SaaS软件形态是云计算时代的重要产物，定义了一个时代，然而随着智能体Agent的大规模兴起，SaaS也将被Agent重塑，尤其是传统的通过系统登录方式的入口，将被Agent交互界面所取代，而SaaS软件产品本身将以接口或Skill的方式“隐藏”在后端。

第三，随着内存供应趋紧，硬件设备出货面向下滑。IDC预计2025-2027年，PC设备的平均售价将上涨约18%、出货量下降约12%，智能手机平均售价将上涨约16%，出货量下降约11%，服务器、汽车与医疗设备等都将受到成本上升、供给受限、项目节奏放缓等负面影响。对于硬件设备的市场变化，IDC建设设备厂商：精简产品线、优先保障高利率SKU；强调价值而非参数；聚焦高端与企业级细分市场。

走进Token经济时代

就在5月，三大电信运营商开始在各地试水推出商用Token套餐，将全社会推入到Token经济时代。国家数据局数据显示，2024年初，我国日均词元调用量为1000亿；至2025年底，跃升至100万亿；今年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。而IDC数据显示，FY25全球日均Token消耗量增长近300倍、中国企业级Token年度消费量增长近20倍。Token是新型生产力的结论，已经不言而喻。

但Token数量对于普通消费者而言，到底如何度量？IDC中国副总裁钟振山做了测试：简单代码生成，求1-1000累加和，需要消耗约5万Token；5秒视频生成，采用Seedance和720p分辨率，需要消耗约18万Token；一页表格化PPT生成，采用多列数据整理排版，需要消耗约76万Token；归档8张发票，在无Skill/图片识别/表格的前提下，需要消耗300万Token；在水木社区发帖，无Skill引导/2次尝试的前提下，需要消耗约6500万Token；AI短视频管线，从零构建语音字幕图片一键讲解视频生成，需要消费约9845万Token……

不过，钟振山发现，在采用了Skill后，能大幅降低Token消耗量，例如社区发帖从6500万Token大幅降低到37万Token、AI短视频生成从9850万Token大幅降低到469万Token……目前，Token仍处于高消耗阶段，1000万Token的入门档也仅够生成不到5分钟视频。IDC认为Skills通过封装最佳实践和SOP，可以将Agent从高消耗、不可控的探索模式转变为低成本、高效率的执行模式。

当下，全球正在迎来AI超级周期，将进入以Token经济为引导的新质生产力时代。一方面，ICT产业将围绕Token重塑供应链，例如：IDC报告显示，2026年中国模型即服务MaaS市场的Token调用量将达到40,000万亿次，营收约186亿元，2024至2030年年复合增长率达1154.9%，这意味着MaaS将成为重要的“中间件”。另一方面，根据IDC，超过60%的中国头部企业已将生成式AI整合到核心业务流程中，但微软2026《未来工作》报告显示，AI红利分配严重不均衡，未来不属于AI，而属于会用AI的人。如何用好Skills和Token，将是实现经济增长倍增的全民课题。（文/宁川）