華為指出運力成為人工智能算力的主要瓶頸 Token 使用量半年增長六倍

華為中國政企互聯網系統部近日舉辦了互聯網行業媒體溝通會，詳細闡述了互聯網 AI 算力產業的痛點、算存網一體化底座技術方案、昇騰開源生態建設、分層算力落地路徑及長期產業生態佈局。當前，AI 大模型已正式從技術驗證階段邁入規模化商用的新階段，AI Agent 已成為互聯網業務的核心增長引擎。然而，行業智能化升級依然面臨多重困境，包括底層算力支撐不足、跨場景適配成本高昂、技術開發門檻偏高等問題，這些因素持續制約著產業智能化轉型的速度與落地效率。

在與新浪科技等媒體的溝通中，華為中國政企互聯網行業總經理黃健坦言，相較於電器時代的循序漸進及適配性較強的產業迭代節奏，當前 AI 領域 Token 用量的爆發式增長已遠超社會與行業的適配速度，造成各行業普遍的 AI 轉型焦慮。他預測，從 2027 年至 2030 年間，Token 經濟將全面影響所有作業行為及工作框架，短短三年內消化如此巨大的變化，將給整個行業帶來巨大的壓力與挑戰。

華為預測 Token 經濟將於 2027 年全面影響行業

黃健引用機構數據表示，過去半年內 Token 消耗量增長了六倍，模型調用次數增加了約 50 至 100 倍。這一增長趨勢必將推動算力服務、數據存儲、網絡服務等上下游配套需求的上升。在黃健看來，在算力、存力和運力三者中，運力是目前最突出的瓶頸，與其執著於單晶片製程，不如通過網算存協同一體化將高速公路修得更寬。他介紹，華為已將 NPO 帶寬提升超過八倍，Token 產生效率提升五倍。

他進一步指出，大模型訓練和推理對通信時延與集羣互聯的要求急劇上升，華為依託星河 AI 數據中心網絡和昇騰超節點，從硬件、軟件、調度及生態四層協同，大幅降低了分佈式通信損耗，並通過彈性調度適配業務波峯波谷和多並發場景。