鄭緯民談TaaS范式躍遷，北電數(shù)智發(fā)新AI生產(chǎn)系統(tǒng)，酒仙橋論壇干貨

智東西
作者 陳駿達(dá)
編輯 李水青一、鄭緯民：從MaaS到TaaS，token成智能時(shí)代新“電力”二、李海洲：中美大模型差距縮至最小，中國開源領(lǐng)跑全球三、中國城市AI發(fā)展呈三大梯度格局四、北電數(shù)智：發(fā)布星火·AI云2.0，提出“一底座、兩突圍”產(chǎn)城新范式五、學(xué)者共議城市AI差異化路徑：每一層都有機(jī)會(huì)，場景需求將成稀缺資源結(jié)語：token經(jīng)濟(jì)大爆發(fā)，系統(tǒng)化工程能力與生態(tài)成關(guān)鍵

智東西4月15日報(bào)道，今天，在中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)指導(dǎo)、北電數(shù)智主辦舉辦的酒仙橋AI產(chǎn)業(yè)高峰論壇上，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)前理事長、中國工程院院士鄭緯民，新加坡工程院院士兼香港中文大學(xué)（深圳）人工智能學(xué)院院長李海洲等知名學(xué)者，分享了他們對當(dāng)下AI發(fā)展階段的最新研判。

鄭緯民判斷，隨著Agent時(shí)代到來，token成為智能時(shí)代承載智能的計(jì)量單位，AI產(chǎn)業(yè)競爭核心已從“比拼算力集群規(guī)模”轉(zhuǎn)向“比拼每瓦token生產(chǎn)效率”，行業(yè)發(fā)展范式正從MaaS（模型即服務(wù)）向TaaS（token即服務(wù)）躍遷。

李海洲則分析了國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，他認(rèn)為當(dāng)前中美前沿大模型的性能差距已收窄至歷史最低水平，中國更在開源模型領(lǐng)域全球領(lǐng)跑，中國已形成科技巨頭、創(chuàng)新AI企業(yè)協(xié)同發(fā)展的完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

開幕式期間，多家參會(huì)單位還進(jìn)行了多項(xiàng)發(fā)布。清華大學(xué)國情研究院、上海證券報(bào)、瞭望智庫及北電數(shù)智研究院聯(lián)合發(fā)布了《中國城市人工智能指數(shù)報(bào)告》，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科技創(chuàng)新、民生服務(wù)、治理環(huán)境四大維度評(píng)價(jià)城市AI發(fā)展?fàn)顩r。

北電數(shù)智在會(huì)上發(fā)布了新一代AI生產(chǎn)系統(tǒng)“星火·AI云2.0”，這一系統(tǒng)將“數(shù)據(jù)-算力-模型-應(yīng)用”進(jìn)行了一體化封裝，形成面向業(yè)務(wù)場景的標(biāo)準(zhǔn)化能力，有望解決AI落地過程中部署復(fù)雜、成本高、難以復(fù)制的痛點(diǎn)。

開幕式見證了“AI中國行”計(jì)劃的啟動(dòng)和人工智能創(chuàng)新街區(qū)產(chǎn)業(yè)共建聯(lián)盟的成立，后者將助力北京打造“全球人工智能第一城”。

在主旨演講中，鄭緯民回顧了他與“酒仙橋”這一地點(diǎn)的淵源，他曾在酒仙橋738廠生活過近5年，住在廠里的家屬宿舍。他說道：“曾經(jīng)的酒仙橋是中國電子工業(yè)的一個(gè)光輝的地方，也是我們夢想的地方，現(xiàn)在酒仙橋又成為AI領(lǐng)域前沿思想交匯的地方。”

鄭緯民觀察到，過去兩年，行業(yè)一窩蜂地做大模型并對外提供服務(wù)，但到了今年，模型服務(wù)正在被重新定義為token服務(wù)。token就像是智能時(shí)代的“電”，它從一個(gè)單純的語義計(jì)量單位，演變成了衡量算力消耗和計(jì)費(fèi)的核心單位。比起過去的字節(jié)，token更能反映智能服務(wù)的真實(shí)成本和使用強(qiáng)度。

為什么token突然變得這么重要？根本原因在于AI的使用方式發(fā)生了質(zhì)變。2023年的時(shí)候，生成式AI還比較簡單，你問一句，它答一句，消耗的token很有限。

到了2024年，交互變得更復(fù)雜，一次請求里包含大量詞。而現(xiàn)在進(jìn)入智能體時(shí)代，給AI一個(gè)任務(wù)，它會(huì)自動(dòng)幫你完成一整串工作，token的消耗量急劇膨脹。有數(shù)據(jù)顯示，中國日均token消耗量從兩年前的千億級(jí)增長到今天的百萬億級(jí)，兩年翻了上千倍。

但現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施主要是為大模型訓(xùn)練設(shè)計(jì)的，無法滿足這種連續(xù)、低成本、大規(guī)模生產(chǎn)token的需求，中間過程浪費(fèi)了太多token，真正輸出的卻不夠。

要把token真正做成像水電一樣穩(wěn)定供給的服務(wù)，底層必須做好三件事。第一是全系統(tǒng)異構(gòu)協(xié)同，不能把所有負(fù)載都?jí)涸诎嘿F的GPU上。

第二是存算協(xié)同，以存換算。推理過程中的很多中間結(jié)果是重復(fù)的，比如不同用戶問相近的問題，沒必要每次都重新算。趨境科技與清華共同開源的KTransformers技術(shù)，就可以將同樣一批卡性能提高了80%甚至一倍，Kimi、Qwen、GLM等大模型都在使用相關(guān)技術(shù)。

第三是面向異構(gòu)的智能調(diào)度。業(yè)務(wù)場景、模型結(jié)構(gòu)、芯片架構(gòu)千差萬別，用戶只關(guān)心成本、延時(shí)和穩(wěn)定性，系統(tǒng)需要把這些需求精準(zhǔn)翻譯成資源分配決策。

選哪個(gè)大模型、用哪家服務(wù)商的部署、分配什么類型的卡、怎么設(shè)置緩存和隊(duì)列。過去靠人工試，效率很低，現(xiàn)在需要發(fā)揮AI的作用，來實(shí)現(xiàn)調(diào)度。

因此，從模型服務(wù)走向token服務(wù)，是智能體時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施的必然要求。過去提供模型、給個(gè)接口就行，現(xiàn)在必須能夠低成本、連續(xù)不斷地供給token。只有做到像水電一樣穩(wěn)定調(diào)度和供給，算力之上、token為王的普惠智能時(shí)代才能真正到來。

李海洲則在演講中回顧歷史，并分析了中國AI的發(fā)展現(xiàn)狀。AI自1950年代概念提出之初，科學(xué)家便預(yù)言其能夠?qū)崿F(xiàn)語音識(shí)別與機(jī)器翻譯。這些目標(biāo)至今部分達(dá)成，但遠(yuǎn)未完成。值得注意的是，目前廣泛應(yīng)用的AI系統(tǒng)，如刷臉門禁，僅實(shí)現(xiàn)了“像人一樣行動(dòng)”，遠(yuǎn)未達(dá)到“像人一樣思考”。

業(yè)界常常傾向于將AI定義為第四次工業(yè)革命，李海洲認(rèn)為需要保持審慎。歷史意義上的工業(yè)革命，是以某項(xiàng)技術(shù)進(jìn)入每一個(gè)家庭、辦公室和工廠為標(biāo)志的。電與計(jì)算機(jī)已無處不在，但AI尚未達(dá)到這一程度。

今天的技術(shù)探索，或許五十年后會(huì)被視為第四次工業(yè)革命的起點(diǎn)，但究竟哪項(xiàng)技術(shù)成為象征，是ChatGPT、DeepSeek還是其他，目前無法定論。

從中國經(jīng)濟(jì)角度看，前三次工業(yè)革命獲益有限，而作為產(chǎn)業(yè)大國，這一次有望從AI的普及中獲得巨大紅利。

AI的核心技術(shù)路徑，始終圍繞大模型展開。人類五千年文明智慧大多以文字記載，而大模型通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)，能在數(shù)日內(nèi)讀完相當(dāng)于一個(gè)人四十萬年才能處理的信息量。語言是知識(shí)的載體，大模型正是通過掌握這一載體而成為AI的核心。當(dāng)前，中國在大模型質(zhì)量上落后美國約幾個(gè)月到一年，但在開源大模型領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。千問與DeepSeek的開源模型下載量，已遠(yuǎn)超全球其他開源模型的總和。

投資熱點(diǎn)集中于基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)模型與應(yīng)用三大層面。基礎(chǔ)設(shè)施方面，中國發(fā)電量是美國的兩倍，為算力中心提供了關(guān)鍵的能源支撐。以GPT-5為例，其單次訓(xùn)練耗電量相當(dāng)于三峽大壩年發(fā)電量的一半，能源供給已成為重要瓶頸，而中國在此具有獨(dú)特優(yōu)勢。

2025年，基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域全球收入超過1000億美元，其中90%被英偉達(dá)一家企業(yè)獲取。基礎(chǔ)模型訓(xùn)練普遍虧損，因其投入巨大且離最終用戶較遠(yuǎn)，全球真正的原生基礎(chǔ)模型不足20個(gè)。應(yīng)用層產(chǎn)值仍低，但潛力最大，且大部分收入被大量中小企業(yè)瓜分。AI要進(jìn)入千行百業(yè)，無法由單一公司完成，正如造車者未必如運(yùn)輸者般獲利豐厚。

人才格局正在發(fā)生深刻變化。2019年，中國學(xué)習(xí)AI的人才占全球三分之一，畢業(yè)后僅約10%留在中國工作。到2025年，這一比例已升至全球一半，最終有37%的人才選擇在中國發(fā)展。盡管從業(yè)總數(shù)仍低于美國，但增長速度驚人。

商業(yè)模式亦在轉(zhuǎn)型，從傳統(tǒng)的供應(yīng)商、多渠道、模塊生產(chǎn)者，演進(jìn)為直接連接產(chǎn)業(yè)與用戶的生態(tài)系統(tǒng)。以出行服務(wù)為例，一個(gè)智能體即可完成從調(diào)度到履約的全流程端到端服務(wù)。

隨著AI加速向經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域滲透，我國城市AI發(fā)展已由頭部主導(dǎo)邁向梯度擴(kuò)散與結(jié)構(gòu)躍遷并行的新階段，亟需針對城市稟賦差異，以科學(xué)統(tǒng)一的評(píng)價(jià)體系定向?qū)Ш健?/p>

在此背景下，清華大學(xué)國情研究院、上海證券報(bào)、瞭望智庫及北電數(shù)智研究院聯(lián)合研制并發(fā)布了《中國城市人工智能指數(shù)報(bào)告》。

這一報(bào)告將國內(nèi)城市按照AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況，劃分為引領(lǐng)型、活力型、潛力型三級(jí)梯度格局，呈現(xiàn)“頭部引領(lǐng)、區(qū)域活躍、潛力蓄積” 的整體特征。

引領(lǐng)型的城市包括北京、上海、深圳、杭州、廣州、南京、成都、武漢、重慶和蘇州等城市，這些城市在產(chǎn)業(yè)發(fā)展、科技創(chuàng)新、民生服務(wù)與治理環(huán)境等多維度，都形成了較強(qiáng)的協(xié)同優(yōu)勢，是全國AI發(fā)展的策源地。

活力型城市包括先、長沙、合肥、天津、濟(jì)南、鄭州、廈門、青島、蘭州和長春等城市，這些城市具備較強(qiáng)的發(fā)展基礎(chǔ)和局部優(yōu)勢，承接頭部城市的輻射帶動(dòng)。

潛力型城市的數(shù)量更多，典型的包括福州、南通、呼和浩特、海口、寧波和佛山等等，這些城市仍然在積累能力，但是已在不同維度出現(xiàn)突破。

清華大學(xué)公共管理學(xué)院副院長、服務(wù)經(jīng)濟(jì)與數(shù)字治理研究院副院長高宇寧說道：“報(bào)告的目標(biāo)不僅在于刻畫城市間的發(fā)展差異，更在于幫助每個(gè)城市找準(zhǔn)自身定位、識(shí)別優(yōu)劣勢，走出適配本地稟賦的差異化AI發(fā)展之路，推動(dòng)人工智能從技術(shù)供給走向場景落地與民生普惠。”

AI在全國各大城市的落地，離不開像北電數(shù)智這樣的企業(yè)，為AI提供計(jì)算基座。北電數(shù)智首席技術(shù)官謝東在演講中說道：“AI不是虛擬經(jīng)濟(jì)，而是關(guān)乎國計(jì)民生的實(shí)體產(chǎn)業(yè)。其核心競爭力，不只取決于頂尖的科研能力，更取決于將技術(shù)轉(zhuǎn)化為廣泛生產(chǎn)力的工業(yè)化能力。”

作為AI計(jì)算基座的核心載體，北電數(shù)智在本次論壇上全新推出“星火·AI云2.0”。區(qū)別于聚焦IaaS/PaaS層資源服務(wù)的通用公有云、聚焦大模型訓(xùn)練場景的傳統(tǒng)智算云，星火·AI云2.0將“數(shù)算模用”全棧能力融為一體，打造支撐客戶業(yè)務(wù)全流程AI轉(zhuǎn)型的工業(yè)化生產(chǎn)系統(tǒng)。

星火·AI云2.0以雙操作系統(tǒng)為架構(gòu)：前進(jìn)·AIOS作為AI時(shí)代的云原生操作系統(tǒng)，統(tǒng)籌解決AI生產(chǎn)的算力供給、調(diào)度、治理、運(yùn)維等核心需求；新天·AgentOS作為專為智能體全生命周期管理打造的原生操作系統(tǒng)，全面支撐智能體的開發(fā)、運(yùn)行與執(zhí)行的全鏈路閉環(huán)。

在本次論壇上，北電數(shù)智還提出“一底座、兩突圍”
的產(chǎn)城發(fā)展新范式，通過因地制宜的在地?cái)?shù)智運(yùn)營，助力地方政府破解算力投資消納痛點(diǎn)、消解傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型顧慮，加快培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力。

一底座，指的是基于“星火·AI底座”，整合“數(shù)算模用”全棧產(chǎn)品，構(gòu)建城市級(jí)AI共性能力底座，為區(qū)域發(fā)展提供統(tǒng)一的智能支撐。

兩突圍，指的是面向傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)“促增長”，推動(dòng)AI賦能文旅、消費(fèi)、工業(yè)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，拉動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)動(dòng)能；賦能公共服務(wù)“保民生”，推動(dòng)AI技術(shù)與醫(yī)療、政務(wù)、教育等公共事業(yè)深度融合，提升城市民生福祉。

目前，北電數(shù)智已推動(dòng)“一底座、兩突圍”的產(chǎn)城發(fā)展新范式在北京朝陽、珠海、佛山、安慶、馬鞍山等多個(gè)區(qū)域落地見效，已賦能北京朝陽CBD轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)商務(wù)區(qū)DBD、珠海“云上智城”整體運(yùn)營等標(biāo)桿項(xiàng)目，形成可復(fù)制、可推廣的AI與產(chǎn)城融合的城市轉(zhuǎn)型新路徑。

在論壇的尾聲，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)講席教授葉強(qiáng)，國家特聘專家、《人工智能簡史》作者張曉東，北電數(shù)智首席科學(xué)家、國家級(jí)領(lǐng)軍人才竇德景，清華大學(xué)公共管理學(xué)院副院長、服務(wù)經(jīng)濟(jì)與數(shù)字治理研究院副院長高宇寧和北電數(shù)智CMO楊震，就“中國城市人工智能發(fā)展差異化路徑”展開了深入探討。

在圓桌討論中，張曉東首先分享了對token經(jīng)濟(jì)的觀察。他提到，當(dāng)前AI的五層結(jié)構(gòu)，也就是能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型和應(yīng)用，類似于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的七層模型，每一層都孕育著機(jī)會(huì)。

他回憶20年前，杭州因阿里的誕生而崛起，同時(shí)催生互聯(lián)網(wǎng)、電商、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)在杭州的發(fā)展。在token經(jīng)濟(jì)時(shí)代，城市依然擁有許多類似的機(jī)會(huì)。

葉強(qiáng)則聚焦AI對就業(yè)的影響。他認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步帶來的崗位替代并非首次，關(guān)鍵在于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和兼顧公平。他提出，只要個(gè)人有就業(yè)意愿，總能找到適合自己的崗位，而教育和社會(huì)保障體系則是提升就業(yè)能力和兜底的關(guān)鍵。面對谷歌前高管關(guān)于2027年大規(guī)模失業(yè)的預(yù)測，他回應(yīng)稱就業(yè)與失業(yè)始終是動(dòng)態(tài)過程，技術(shù)進(jìn)步歷史上總能創(chuàng)造新崗位，只要社會(huì)做好再教育和保障，無需過度恐慌。

竇德景從產(chǎn)業(yè)應(yīng)用角度分析了算力、場景和人才三大挑戰(zhàn)。他認(rèn)為，推理任務(wù)對時(shí)效性要求高，必須在城市中心布局算力。同時(shí)，當(dāng)前許多大模型公司難以盈利，他建議通過平臺(tái)化解決方案推動(dòng)場景落地，而非依賴項(xiàng)目制。在人才方面，二線城市需打造靈活機(jī)制吸引AI人才。

對于“AI是否是最后一次技術(shù)革命”的提問，他認(rèn)為十年內(nèi)白領(lǐng)工作可能被AI替代，但長遠(yuǎn)看，新崗位會(huì)自然涌現(xiàn)，如同馬車夫轉(zhuǎn)型為汽車修理工，這是技術(shù)進(jìn)化的自然過程。

楊震結(jié)合一線實(shí)踐提出三點(diǎn)建議：城市應(yīng)先找準(zhǔn)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，再構(gòu)建適配的AI底座，運(yùn)營比建設(shè)更重要，需通過共性痛點(diǎn)孵化標(biāo)桿應(yīng)用；探索按產(chǎn)業(yè)價(jià)值分潤的商業(yè)模式。他還強(qiáng)調(diào)城市間應(yīng)形成系統(tǒng)分工，算力強(qiáng)的提供算力，場景多的消耗token，科研強(qiáng)的專注AI for Science，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群協(xié)同。

高宇寧認(rèn)為城市AI發(fā)展必須納入?yún)^(qū)域分工體系，未來稀缺的不是技術(shù)而是場景需求。他建議各城市走差異化道路，形成百花齊放的AI春天。

從token成為智能時(shí)代的“新電力”，到中美大模型差距縮至歷史最小，再到城市AI發(fā)展走向差異化分工，這場論壇傳遞出了一個(gè)信號(hào)：中國AI產(chǎn)業(yè)正告別“一窩蜂做大模型”的粗放階段，邁入更加理性、務(wù)實(shí)、場景驅(qū)動(dòng)的新周期。

未來，行業(yè)競爭的核心或許不再是單一技術(shù)指標(biāo)，而是系統(tǒng)化的工程能力與生態(tài)協(xié)同。