Token数量增加，不等于算力价值相同

Token通常被用来衡量AI需求，但不同Token背后的工作量和商业价值并不相同。

简单聊天或分类任务产生的低成本Token，可以交给更便宜的硬件处理；而更强模型生成的回答、更长的推理链、更高的可靠性要求以及反复的工具调用，都会消耗更多算力，也可能对客户更有价值。

因此，Token总量的增长可能掩盖一个更尖锐的事实：市场总体上生成了更多Token，却更缺少能够稳定完成复杂任务的高端推理能力。近期对“高质量Token产能”和异构算力整合系统的投入，正反映了这种差异。

需求增长速度远超算力扩张

据中国国家数据局披露的数据，2026年3月，中国平均每日Token调用量已超过140万亿；2024年初约为1000亿，增幅超过1000倍。

这一变化说明，AI的使用方式正在改变。模型不再只是用于试验或偶尔回答问题，而是逐渐进入智能助手、企业软件和能够执行现实工作流程的AI智能体中。随着部署规模扩大，推理不再是训练之后的“附属环节”，而正在成为算力消耗的主要驱动力之一。

为什么软件优化成了最快的解法？

在出口管制、高端英伟达产品供应有限以及硬件生态切换成本高企的情况下，企业很难迅速增加足够多的顶级处理器。与此同时，现有模型、工具和研发流程已经深度绑定成熟的软件平台，转向另一种芯片架构需要承担显著的工程和迁移成本。

软件优化无法凭空制造新的芯片，但可以让每块现有处理器完成更多有用工作。常见做法包括：

• **任务路由：**将简单请求交给成本更低的国产加速器，把英伟达GPU留给复杂任务。
• **提升服务效率：**改进请求批处理和调度方式，减少硬件空闲时间。
• **按资源部署：**根据请求的价值和难度，匹配模型规模、上下文长度及回答策略。
• **建设异构基础设施：**整合不同芯片架构，而不是要求所有任务都运行在同一平台上。

这些措施是在需求快速上涨与供应受限之间搭建的一座桥梁。但它们并不能完全替代前沿硬件，尤其是在对质量敏感、仍依赖少数高端处理器的任务上。

低价竞争进一步挤压利润空间

推理算力短缺之所以难以解决，还因为服务价格正承受下行压力。杰富瑞分析师估算，中国模型的平均Token价格约为美国主要公司的六分之一。

低价有助于推动AI普及，却也意味着企业能用于支付高端推理算力的收入更加有限。另一方面，编程助手和AI智能体消耗的资源通常高于简单聊天服务。中国AI公司由此陷入一种两难：需求增长很快，用户期待低价甚至免费使用，但最强的推理能力既昂贵，又难以迅速扩充或替代。

这种矛盾已经反映在服务供应上。市场报道显示，随着需求超过可用计算资源，中国多家大型模型开发商和云服务商曾对服务进行限流、配额管理或涨价，资源消耗较高的编程助手尤其受到影响。

更大的问题：缺的不是单一芯片，而是一整套系统

中国AI基础设施面临的挑战，并不只是“芯片不够”。真正稀缺的是一套完整组合：先进处理器、兼容且成熟的软件生态，以及能够以合理成本支撑高价值推理的基础设施。

随着软件持续改进，国产硬件可以承担更多适合自身优势的推理任务。但现阶段的策略仍然带有明显的过渡性质：优化推理链路的每一层，在国产芯片擅长的场景中优先使用国产硬件，同时把稀缺的英伟达GPU保留给最复杂的工作。

这套方法能够延长现有算力的使用寿命，却不是无限增长的替代方案。随着AI智能体承担更多现实任务，中国AI行业最终仍要面对两个问题：能否扩大高端硬件供给，以及能否建立让不同处理器真正易于协同使用的软件生态。

Token数量增加，不等于算力价值相同

Token通常被用来衡量AI需求，但不同Token背后的工作量和商业价值并不相同。

简单聊天或分类任务产生的低成本Token，可以交给更便宜的硬件处理；而更强模型生成的回答、更长的推理链、更高的可靠性要求以及反复的工具调用，都会消耗更多算力，也可能对客户更有价值。

因此，Token总量的增长可能掩盖一个更尖锐的事实：市场总体上生成了更多Token，却更缺少能够稳定完成复杂任务的高端推理能力。近期对“高质量Token产能”和异构算力整合系统的投入，正反映了这种差异。

需求增长速度远超算力扩张

据中国国家数据局披露的数据，2026年3月，中国平均每日Token调用量已超过140万亿；2024年初约为1000亿，增幅超过1000倍。

这一变化说明，AI的使用方式正在改变。模型不再只是用于试验或偶尔回答问题，而是逐渐进入智能助手、企业软件和能够执行现实工作流程的AI智能体中。随着部署规模扩大，推理不再是训练之后的“附属环节”，而正在成为算力消耗的主要驱动力之一。

为什么软件优化成了最快的解法？

在出口管制、高端英伟达产品供应有限以及硬件生态切换成本高企的情况下，企业很难迅速增加足够多的顶级处理器。与此同时，现有模型、工具和研发流程已经深度绑定成熟的软件平台，转向另一种芯片架构需要承担显著的工程和迁移成本。

软件优化无法凭空制造新的芯片，但可以让每块现有处理器完成更多有用工作。常见做法包括：

• **任务路由：**将简单请求交给成本更低的国产加速器，把英伟达GPU留给复杂任务。
• **提升服务效率：**改进请求批处理和调度方式，减少硬件空闲时间。
• **按资源部署：**根据请求的价值和难度，匹配模型规模、上下文长度及回答策略。
• **建设异构基础设施：**整合不同芯片架构，而不是要求所有任务都运行在同一平台上。

这些措施是在需求快速上涨与供应受限之间搭建的一座桥梁。但它们并不能完全替代前沿硬件，尤其是在对质量敏感、仍依赖少数高端处理器的任务上。

低价竞争进一步挤压利润空间

推理算力短缺之所以难以解决，还因为服务价格正承受下行压力。杰富瑞分析师估算，中国模型的平均Token价格约为美国主要公司的六分之一。

低价有助于推动AI普及，却也意味着企业能用于支付高端推理算力的收入更加有限。另一方面，编程助手和AI智能体消耗的资源通常高于简单聊天服务。中国AI公司由此陷入一种两难：需求增长很快，用户期待低价甚至免费使用，但最强的推理能力既昂贵，又难以迅速扩充或替代。

这种矛盾已经反映在服务供应上。市场报道显示，随着需求超过可用计算资源，中国多家大型模型开发商和云服务商曾对服务进行限流、配额管理或涨价，资源消耗较高的编程助手尤其受到影响。

更大的问题：缺的不是单一芯片，而是一整套系统

中国AI基础设施面临的挑战，并不只是“芯片不够”。真正稀缺的是一套完整组合：先进处理器、兼容且成熟的软件生态，以及能够以合理成本支撑高价值推理的基础设施。

随着软件持续改进，国产硬件可以承担更多适合自身优势的推理任务。但现阶段的策略仍然带有明显的过渡性质：优化推理链路的每一层，在国产芯片擅长的场景中优先使用国产硬件，同时把稀缺的英伟达GPU保留给最复杂的工作。

这套方法能够延长现有算力的使用寿命，却不是无限增长的替代方案。随着AI智能体承担更多现实任务，中国AI行业最终仍要面对两个问题：能否扩大高端硬件供给，以及能否建立让不同处理器真正易于协同使用的软件生态。