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  • 算力被智能体重新定价:从“卖卡”到“卖词元

    发布时间: 2026-09-23 11:23首页:主页 > 公司 > 阅读()来源:实投财经

    算力不再只是技术投入,它正在变成基础设施。

    国际数据公司(IDC)与浪潮信息联合发布的《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》给出一个明确判断:智能体正以乘数效应推动词元(Token)消耗激增,中国智能算力规模的增长斜率因此大幅上调。更值得关注的是,算力被放到了与水利、电网、铁路同一层级的战略位置上。

    这句话的分量,不在“算力很重要”,而在“算力开始按基础设施的逻辑运转”。

    数据速览

    • 全球活跃智能体数量:2026年7940万个,2030年22.16亿个,复合增长率129.8%

    • 中国活跃智能体数量:2026—2030年复合增长率151.2%

    • 中国词元消耗量:同期复合增长率3499.3%

    这组数据真正刺眼的地方,不是增速,而是结构。

    一、智能体不是“多几个用户”,而是“多几层消耗”

    传统聊天机器人更像一问一答。智能体不同。它要拆解任务、多轮推理、调用工具、校验结果,再根据反馈继续执行。每一次思考、每一次工具调用、每一次结果回传,背后都在消耗Token。

    青云科技集团股份有限公司智算产品负责人詹远祝在采访中表示,智能体以推理为主,是多轮链式思考叠加工具调用,请求呈现碎片化特征、流量波动幅度大,且更看重细粒度资源切分能力,对全链路审计溯源要求更高。

    这解释了一个关键变化:算力需求不再只由训练驱动,推理正在成为更持续、更碎片化、也更难调度的负载来源。

    训练像集中爆破,推理更像全天候的水流。前者可以按计划排期,后者必须随时响应。当智能体数量快速增加,算力平台面对的就不再是“够不够大”的问题,而是“能不能切得细、调得快、追得清”。

    二、计价逻辑变了:卖资源让位于卖词元

    需求端的压力,正在改变算力服务的商业模式。

    盘古智库高级研究员余丰慧表示,当前算力服务行业最显著的变化,是交付模式从“卖资源”转向“卖词元”。竞争维度从规模转向效率,行业竞争指标从“有多少卡”变为“每瓦词元生产效率”,软硬一体优化、推理引擎调优、智能调度削峰填谷成为关键能力。

    过去,算力服务商卖的是GPU时长、卡时、存储和网络资源。客户买的是“可用算力”。现在,客户更关心的是:同样的电力、同样的机柜、同样的GPU规模,能稳定产出多少有效Token。

    这听起来只是计价单位变化,实际上动摇了整个竞争框架。

    如果按卡卖,规模就是优势。谁手里的GPU多,谁就更容易做大收入。但如果按词元产出效率卖,规模本身不再构成壁垒。软硬协同、推理引擎优化、调度算法、能效管理,都会直接影响单位成本。算力生意从“资源出租”变成“效率交付”。

    价格战不会消失,但单纯堆显卡的同质化竞争,天花板已经越来越低。

    三、订单开始说话

    算力需求是否真实,最终要看合同。

    近期,上市公司密集签订大额算力服务订单。并行科技、康惠制药等公司先后披露相关合同,算力服务从预期层面进入订单层面。

     
     
    时间 公司 主体 合同事项 金额
    9月18日晚间 北京并行科技股份有限公司 全资子公司武汉并行智算科技有限公司 与客户A签署《技术服务框架协议》,提供GPU算力资源、配套IT设备及相关技术服务 不超过人民币19.13亿元(含税)
    9月16日晚间 陕西康惠制药股份有限公司 全资子公司北京康惠智创科技有限公司 与客户A公司签署《算力服务合同》,合同期限五年 约17.20亿元(含税)
    9月16日晚间 陕西康惠制药股份有限公司 全资子公司北京康惠智创科技有限公司 与供应商G公司签署算力服务器《购销合同》 约11.41亿元(含税)

    这些订单释放了两个信号。

    第一,算力服务需求正在从预测走向合同。无论最终执行节奏如何,至少说明客户愿意为长期算力服务锁定资源。

    第二,参与主体越来越多元。医药类上市公司通过子公司切入算力服务环节,说明算力正在从科技公司的专属生意,变成跨行业的基础服务市场。

    但合同金额不等于利润。框架协议、含税金额、交付周期、客户验收、服务器采购成本、上架率、利用率和客户集中度,都会影响最终业绩。订单是观察景气的线索,不是业绩兑现的保证。

    四、通用算力之外,垂直场景才是壁垒

    当通用算力供给越来越充足,同质化竞争就会加剧。

    中国电子商务专家服务中心副主任郭涛表示,算力服务商应摆脱显卡资源主导的同质化竞争,搭建分层产品矩阵,避开通用算力赛道价格厮杀,围绕智能体、自动驾驶等垂直领域打造场景化算力方案,构筑垂直行业交付壁垒。

    这句话指向了下一阶段的竞争核心:不是谁有更多卡,而是谁更懂场景。

    智能体需要多轮推理和工具调用,自动驾驶需要低延迟和高可靠,金融、医疗、政务等场景又对合规、审计、数据隔离提出更高要求。不同场景对算力的需求并不相同,标准化资源很难覆盖全部需求。

    算力服务商如果只停留在“出租GPU”的层面,很容易陷入价格竞争。但如果能深入行业,把调度、推理优化、安全审计和交付能力打包成方案,就有机会建立更深的客户黏性。

    五、接下来盯什么

    算力升格为国家战略基础设施,意味着它的重要性已经不容低估。但基础设施最终要回答的,仍是效率问题。

    接下来需要观察的变量很明确:

    • 智能体实际落地速度

    • Token消耗能否转化为可持续收入

    • GPU供应链稳定性

    • 算力中心上架率和利用率

    • 电价与能效水平

    • 大额合同的执行进度

    • 客户集中度与回款质量

    谁能用更少的电、更低的成本、更稳定的调度,产出更多有效Token,谁就更有资格掌握下一轮算力定价权。

    算力行业的叙事,正在从规模转向效率,从通用转向垂直,从资源出租转向能力交付。真正的竞争,才刚刚开始。

    特别声明:文章内容仅供参考,不造成任何投资建议。投资者据此操作,风险自担。
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