中国电信研究院近日发布《智能体时代AI基础设施发展研究报告（2026）》，系统阐释了中国AI产业从大模型和算力竞赛向智能体规模化落地、应用变现的战略转向。报告指出，随着产业发展重心迁移，我国词元需求呈现爆发式增长：中国电信研究院行业与企业战略研究所所长饶少阳预计，2026年我国词元年消耗量将达到10亿亿，到2030年将超过3500亿亿，年复合增长率接近12倍。
与需求侧同时变化的还有政策工具箱。多地的扶持政策正从补算力转向补词元，从补贴服务器、图形处理器这类重资产投入，转向补贴模型调用与词元消耗这类持续运营成本。这个转向看似只是补贴对象变了，实际反映的是产业阶段的变化：基础设施已经铺开，接下来要比拼的是用起来多少、用得多好。
10亿亿这个年消耗量换算成日常尺度更容易感知：约等于每天消耗274万亿词元，也就是每秒钟约32亿个词元被调用。作为对照，今年3月国内日均词元调用量刚刚超过140万亿，也就是说从3月到年底，日均调用量还要再翻将近一倍。回顾过去一年的曲线，增速确实陡峭：《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年我国词元调用量约为21100万亿，日均调用量从年初的超过1万亿增长到年末的100万亿，一年之内增长了近百倍。
供给侧的产能也在同步扩张。中国移动首席专家钱岭透露，中国移动去年的日均词元产出约为3.4万亿，今年的产能必然会超过这一水平。集团层面已经设立了算力与词元两个高层管理机构，用来统筹算力基础设施建设和词元消耗的发展。运营商同时握住网络、算力与政企客户资源，在词元这种按调用量计价的商品上，天然具备把基础设施转化为标准化服务的能力，这也是三大运营商在词元经济里位置特殊的原因。
报告对需求结构给出了一个明确判断：智能体的爆发将带动算力需求持续高速增长，预计未来两到三年，我国算力需求平均每年增长近10倍；从结构上看，推理算力需求将远远超过训练算力，预计2029年推理算力市场占比将达到80%。这个比例意味着，算力投资的评价标准会从峰值性能转向单位成本下的持续输出能力，因为推理是全天候运行的经营性支出，而不是一次性投入。
报告把这一转变的原因归到智能体这一应用形态上：智能体让复杂的人工智能技术隐形化、普惠化，大众和企业无需掌握专业技术，借助智能体就能完成全流程的复杂任务。当AI从回答问题变成自主调用工具执行任务，一次用户请求背后可能触发几十次模型调用与工具调用，词元消耗量随之成倍放大。资本投入数据也印证了产业势头：报告显示，2026年我国头部科技企业在AI领域的资本支出接近6000亿元，占全社会技术投资总额的10%以上。这种集中投入正在加速智能体技术的商业化，推动从基础算力到应用层的全产业链升级。
地方政策的迭代方向很有代表性。9月11日，《成都市词元券实施方案（试行）（征求意见稿）》公布，拟向全市每年发放总额不超过1亿元的词元券，单个主体支持额度不超过实际购买金额的30%，小微企业不超过50%，最高200万元。词元券用于支持大模型接口调用、智能体开发、模型微调等轻量化人工智能业务。补贴从买服务器转向买调用量，等于把资金直接投到使用环节，避免出现算力建好却闲置的情况。
北京的动作更早也更系统。北京经开区此前发布词元十条，按照规划到2030年，北京亦庄将建设四座万卡词元工厂，打造跨模型、跨算力的超级入口；企业在实际场景中调用大模型，还可以按照词元消耗获得最高50%的补贴。在基础设施层面，北京市首个词元工厂北京壹号词元工厂、北京市首家国资词元工厂京算词元工厂已先后投用。词元工厂的定位是把算力从裸资源转化为可标准化交付的词元服务能力，让企业按用量购买，而不必自己搭建集群。当前词元经济主要围绕推理端展开，推理词元随调用即时生成、即时消耗，不具备独立资产属性，这也决定了补贴必须落在持续调用上才有效果。
需求端的另一组数据来自全球市场研究机构IDC：全球活跃AI智能体的数量预计将从2025年的约2860万个增长到2026年的7940万个，到2030年达到22.16亿个。从千万级到十亿级，智能体数量的量级跃迁，是词元消耗曲线陡峭的根本原因。每一个智能体都是持续的调用来源，而智能体的数量增长又取决于模型能力、工具生态与部署成本三条线的同步改善。
报告对竞争焦点的判断值得记下来：词元可以给智能计数，却无法替智能定价。词元经济的上半场看产能、价格和调用规模，下半场的竞争将围绕一件更困难的事展开，也就是谁能用更少的词元完成更复杂的任务，创造更高且可以验证的价值。对企业和开发者来说，这个判断有很实际的指导意义：短期内调用成本会继续下降、补贴会继续加码，但长期决定竞争力的是任务完成率与单位价值的词元效率，而不是单纯把消耗量堆上去。把评测指标从用了多少词元，改成每个词元解决了什么问题，才是这轮基础设施扩张真正需要配套的思维转换。