AI算力從模型訓練轉到推理 陸科技大廠競逐AI辦公賽道

中國信通院發布「詞元（Token）經濟發展研究報告（2026年）」報告預計，2026年推理算力佔AI算力總負載的比重將達到70.5%，AI算力需求正由模型訓練進一步向推理和智能體運行轉移。目前推理需求爆發不是抽象概念，在一線客戶場景中已可量化。

推理需求增長體現在科技大廠近期追逐AI辦公賽道：今年7月，騰訊QClaw產品中心相關業務和部分團隊，調整至AI辦公智能體WorkBuddy產品所屬部門；今年8月，豆包面向生產力場景發佈Agent產品與品牌「豆包工作」；今年9月，阿里巴巴旗下千問辦公在雲棲大會發佈一系列企業級AI Agent產品，千問辦公同步發布AI Agent隨身助理QwenNote A2。

該報告也顯示，不同應用場景的詞元價值密度差異巨大，消費級場景屬於流量消耗型，價值密度較低，典型如閒聊、娛樂問答等，僅需基礎交互能力，價格約0.01美元/百萬詞元；產業級場景價值密度較高，典型如藥物研發、金融量化、精密代碼生成等，價值可達1,000美元/百萬詞元，是詞元經濟的價值高地。

科創板日報報導，GoodVision AI CEO David Wang認為，2025至2026年是市場的分水嶺。過去企業做AI以試驗、POC（概念驗證）為主，2026年大量業務進入常態化運行，編程、生物數據處理、遊戲AI角色、視頻生成成為高消耗場景。賣Token的生意在部分場景已經跑通商業閉環。

另據Gartner最新預測顯示，隨著代理式AI提升計算強度，市場重心正從訓練向推理轉移。預計2026年全球推理支出將達233億美元，首次超過190億美元的訓練支出，佔AI IaaS總支出的55%；該比例在2027年將升至59%。