邬贺铨：2030年中国算力全球占比有望升至30%，Token消费成关键牵引

据中国算力大会官方消息，9月12日，在2026中国算力大会主论坛上，中国工程院院士邬贺铨围绕智能体、Token消费与算力增长之间的关系作出判断：智能体应用的出现正在推动Token消费快速增长，而Token需求进一步牵引算力建设。来源显示，目前中国算力在全球占比约为21%，美国约为46%；按照国家算力网相关规划，到2030年，中国算力占全球比重有望提升至30%。

这一判断把当前AI产业中两个高频关键词——Token与算力放在同一条增长链路中观察。随着大模型从聊天问答走向更复杂的智能体任务，模型需要理解、规划、调用工具、生成结果，背后都会产生Token消耗。对产业而言，Token不只是模型调用的计量单位，也逐渐成为衡量AI应用活跃度、成本效率与底层算力需求的重要指标。

智能体带动Token消费，效率成为新焦点

邬贺铨指出，智能体的出现带动了Token消费。今年3月，Token消费已达到日均140万亿。智能体相比单轮对话更强调连续任务执行，往往涉及多轮推理、上下文保持、外部工具调用和结果校验，因此会显著放大模型调用量。

不过，邬贺铨也强调，随着技术进步，Token消耗“并不是以多为荣，而是以效率为荣”。这意味着AI产业不能简单追求调用量扩张，而需要关注同等任务下的Token使用效率、模型推理成本和应用转化价值。来源还提到，中国Token应用成本持续下降，这反过来促进了Token利用。

从应用侧看，成本下降往往会让更多企业愿意把AI嵌入业务流程，例如客服、办公自动化、代码辅助、内容生成、工业质检和数据分析等场景。对模型厂商和云服务商而言，如何在性能、延迟、价格之间取得平衡，将直接影响AI工具的大规模普及。

算力占比目标背后：AI基础设施竞争继续升温

按照来源信息，邬贺铨表示，Token带动算力，算力与Token之间成正比。目前中国算力在全球占21%，美国占46%；根据国家算力网规划，2030年中国算力有望占全球30%。这组数据反映出，在大模型与智能体应用持续扩张的背景下，算力已成为AI产业竞争的核心基础设施。

对于中文AI产业来说，算力占比提升不仅意味着更多数据中心、芯片、网络和调度资源投入，也意味着模型训练、推理服务和行业应用部署的承载能力增强。尤其在智能体和多模态模型逐步进入企业流程后，推理侧算力需求可能更持续、更分散，也更考验全国范围内的算力协同和资源利用效率。

• 需求侧：智能体、多模态应用和企业AI工具增加Token消耗。
• 成本侧：Token应用成本下降，有助于扩大AI使用频次和场景。
• 供给侧：算力规模、调度能力和网络协同将影响AI服务体验。
• 产业侧：算力占比提升将带动芯片、服务器、数据中心和云服务生态发展。

2030年前Token需求或继续高增长

来源还提到，中国电信研究院行业与企业战略研究所所长饶少阳表示，预计2026年我国Token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。虽然不同机构对Token统计口径可能存在差异，但这一预期体现出业界对AI应用规模化落地的高增长判断。

从科技趋势看，Token消耗增长并不等同于产业成熟，关键仍在于单位Token能创造多少业务价值。如果未来模型更轻量、推理更高效、智能体执行更稳定，那么同样算力资源可以承载更多实际任务。反过来，如果应用缺乏明确价值，只是堆叠调用量，也会造成算力浪费。

因此，2030年中国算力全球占比有望提升至30%的目标，既是基础设施建设目标，也是AI应用生态成熟度的考验。对企业用户而言，未来几年值得关注的不只是“有没有大模型”，更是能否以可控成本稳定调用AI能力；对产业链而言，Token效率、算力调度和软硬件协同，将成为决定竞争力的关键变量。