AI下半场：算力竞争新焦点
2026年春，回顾过去三年AI的迅猛发展，大模型的兴起引发了全球范围内的算力竞赛。这场技术竞速追求极致规模，涉及万亿参数、万卡集群以及GW级数据中心等。
然而，随着OpenClaw等智能体的出现和Token消耗的指数级增长，AI进入了Agentic AI时代，从单纯追求参数规模转向了注重商业闭环的“场景理性”。
在此过程中，AI需要深入各行各业，算力如何精准适配复杂业务场景，并通过生态协作，构建通往未来AGI的“算力之路”成为关键问题。
根据国家数据局的数据，2026年3月，中国日均Token调用量已突破140万亿，相比2024年初的1000亿增长超过千倍。
同时，三大运营商表示“Token服务”将成为未来的经营重点。这反映出随着AI应用转向推理阶段，算力市场的需求发生了根本性转变。
首先，算力需求体量持续扩大。Token消耗的爆炸性增长体现了人工智能在云、边、端不同场景中的广泛应用，而每一枚Token调用都需要强大的算力支持。Gartner预测，2026年全球数据中心系统支出将超过6500亿美元，同比增长31.7%，其中AI算力支出的复合增长率远超传统算力。
其次，算力需求结构发生变化，推理算力占比大幅提升。OpenClaw等智能体的爆发是这一变化的关键因素，其任务规划和工具调用消耗的Token量较传统Chatbot模式高上百倍，显著增加了推理算力的需求。
第三，算力需求对效能的要求提高，根据不同场景追求高能效以充分释放算力价值。例如，推理业务的爆发使得长上下文记忆和多轮对话机制成为刚需，对吞吐量和低延时的要求越来越高；行业模型落地则依赖于强化学习和后训练的算力支撑效果。
本质上，随着AI下半场的到来，AI围绕场景构建商业价值闭环成为主线，算力需求逻辑也随之发生结构性变化，聚焦全场景覆盖、多元化、差异化、能效化的“场景法则”将成为算力未来的发展趋势。
算力遵循“场景法则”，本质是要将行业需求与技术供给相结合，实现精准适配。
对于行业用户而言，需要明确自身场景类型、业务需求、数据规模、延迟要求、成本预算等，以选择合适的产品、技术和方案。例如，具身智能场景涉及大小脑开发，不仅需要算力支持，还需要基座模型、RL框架和工具链的全面支持，且对成本较为敏感。
以大算力场景为例，主要涉及大模型预训练、强化学习后训练、大规模推理服务和复杂科学计算等，对极致吞吐、线性扩展和低延时有极高要求。
大算力场景堪称AI探索的前沿阵地，非常适合超节点这种突破传统算力集群瓶颈的创新产品。以昇腾为例，其基于超节点+大规模专家并行（大EP）方案，在国内市场实现了商用落地，成为超节点在大模型场景应用的典范。
此外，中算力场景更像追求“平衡”的行业智能引擎。医疗、制造、泛政府等主流行业用户希望通过业务集成、知识库构建等具体场景推动智能化进程，但受限于人才、资金等因素，渴望寻找性能、成本和易用性之间的平衡点。
目前来看，一体机成为中算力场景的主流交付方式。一体机将算力、模型和行业应用软件预集成，实现“开箱即用”。以华为为例，其已进一步升级昇腾一体机产品，通过分级分档来适配不同模型和场景的需求，兼具“快速部署”与“成本可控”，以满足不同行业业务逻辑、风险特征和监管环境的细分需求。
小算力场景则更加碎片化且创新性强，如具身智能、工业质检、科学教学等属于典型的边缘场景，既对算力设备的体积、环境、功耗等有差异化需求，又追求低延迟和云边高效协同，且成本较为敏感。
因此，产业界认为多样化的算力设备是小算力场景的解决之道。例如，昇腾已开放标准化模组和板卡，让更多合作伙伴打造出多样性的边缘算力设备，满足海量市场的差异化需求。
IDC预测，到2030年中国企业AI相关IT支出将达到万亿元级别。
显然，随着算力市场蛋糕的快速扩大，中国算力产业链和生态体系需要与时俱进。
那么，如何构建开放协作的算力新生态，为行业智能化铺设道路？在笔者看来，能力开放是基石、产品构建是桥梁，而联合方案则是最终载体，它们彼此协同，共同构建起一个能真正赋能千行百业、承载未来智能应用的算力新生态。
能力开放意味着破除壁垒、开放能力，为算力产品的构建提供了可能性。昇腾通过开放算子框架、模组/板卡设计、传输协议等，不同级别的合作伙伴如今获得快速成长，在快速变化的市场中构建起核心竞争力。
例如，智能体在企业级领域的快速渗透，昇腾推出Agentic开源参考设计，将深度适配优化后的推理引擎、主流开源模型权重，以及OpenClaw等Agent AI框架打包成完整镜像，合作伙伴可基于昇腾能力快速构建起“Claw一体机”。
产品构建是能力开放和生态繁荣的体现，让产业链环节不再各自为战，而是高效协作、共同开发精准匹配不同场景的算力产品，以快速满足市场差异化需求。
例如，昇腾通过开放中心模组/刀片，合作伙伴可结合模型及应用生态，构建大模型应用一体机、高密服务器等丰富的产品，以满足中算力场景的各种算力需求。
联合方案无疑是解决具体业务场景实际问题的最终载体，是算力新生态的价值体现。同样，昇腾联合多家ISV合作伙伴，面向金融、能源等5大行业的应用场景打造联合解决方案，推动辅助办公、AI实训、电子病历、智能客服等十余个方案的落地。
“如果你想走得快，就一个人走；如果你想走得远，就一群人走。”
行业智能化的未来，不是一个人的独行，而是一群人的远征。当AI进入到下半场，算力的比拼已从单纯的“规模竞赛”进化为一场关于形态、架构、成本和效率的综合比拼。
无疑，在这场影响深远的算力变革中，昇腾经过七年的深耕，逐步探索出场景覆盖、场景匹配与生态协同的可行路径。面向未来，随着中国行业智能化的宏伟图景逐步展开，新算力生态的加速形成也必然会为行业智能化铺设一条坚实且宽广的“算力之路”。
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