截至2026年10月29日的热榜上三条消息挤在一起，头条有一条讲算力网加速织就，八大枢纽各展所长，抖音那边一条叫一张全国算力网重塑生产生活，还有一条说我国智能算力规模已居全球第二。三条都在讲算力变大变强，但没有一条讲清楚另一件事，为什么突然就不够用了。

答案不在芯片上，在智能体上，这件事在一份刚发布的报告里被算得很清楚。

9月21日，IDC和浪潮信息在北京的2026人工智能计算大会上联合发布了《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》。这份报告里有一组数字挺吓人，全球活跃智能体数量将从2026年的7940万个，涨到2030年的22.16亿个，五年复合增速129.8%。中国这边从495万个涨到1.97亿个，复合增速151.2%，智能体部署渗透率今年就到81.0%，比全球领先水平的78.1%还高一点。

光看智能体数量还不够，真正带动算力的是另一条曲线。同期全球Token消耗量的复合增速是4822.6%，差不多是智能体数量增速的37倍。这两个数字放在一起，才解释了为什么算力会被抢空。

37倍这个差从哪来，报告给的解释是单任务Token消耗变了。以前问一句答一句，单任务几十个Token就够了；现在让智能体去办一件事，它要拆任务、要调用工具、要在几个系统之间来回查，一轮下来几万甚至几十万个Token。

举个例子更直观，你跟它说把这个月的报销单整理一下交上去，它得先登录系统找单据，识别发票金额和日期，对上预算科目，发现有一张缺附件就回头问你，你补了它再核一遍，最后填表提交。这一个链条里藏着几十次模型调用，每一次都在烧Token。以前我们说AI是回答问题的，现在它是干活的，干活比回答贵得多。

这就带出第二个变化，算力的重心从训练转到了推理。10月22日在成都开的2026中国计算机大会上，中科曙光高级副总裁李斌讲了一句挺准的话，随着人工智能从内容生成走向任务执行，推理不再是偶发、短时的请求，而是长期运行、持续交互的生产型进程。他还有个判断，算力系统要从单机峰值能力转向系统有效算力，围绕Token产出效率重构。

说白了，以前买卡是为了把模型练出来，练完就告一段落；现在买卡是为了让模型天天上班，一天二十四小时都在跑。前者是一次性投入，后者是持续开销，性质完全不同。

数字上也对得上，今年上半年我国智能算力规模达到2185EFLOPS，同比增长177%，已经建成万卡级智算设施52个，首个全国产10万卡的人工智能超集群也已经投用。全年看，中国智能算力规模预计达到2576.5EFLOPS，同比增长87.9%，到2030年是10524.3EFLOPS。同期通用算力的复合增速只有27.7%，差了快一倍。

供给在猛涨，需求涨得更猛，中间的缝就叫缺口。这份报告提到，全球人工智能算力的需求满足率从2024年的79%一路往下走，2027年预计跌到71%的低点，2030年才回升到77%。缺口金额从2024年的389亿美元，扩大到2030年的3809亿美元。

缺口最直接的表现是价格，报告预计2026年Token和云服务的调价频率会明显加快，全年涨幅可能到30%到50%。这句话对普通用户的意义是，你现在用得很顺手的那些免费额度，接下来大概率会缩。

企业为什么是抢而不是等，看订单就明白了。并行科技一家子公司跟客户签了含税不超过19.13亿元的算力服务框架协议，康惠制药的子公司签了约17.20亿元的算力服务合同。一家做生物医药的公司要花十七亿买算力，这在三年前是不可想象的事。这笔钱买的不是好奇心，是排队的资格。

政策侧也在往这个方向推，北京出了《关于加快智能体引领发展的若干措施》，对符合条件的智能体创新项目给最高1亿元支持。10月16日的国务院常务会议听取人工智能加行动进展汇报，明确以落地应用牵引技术创新，加大场景培育力度。工信部还发了一张导航图，覆盖20个细分领域、1000余个场景。

不过有几句泼冷水的话也该说，抢算力不等于一定要自建，绝大多数企业自己建机房是算不过账的，租、按Token付费、混合部署才是常态。报告里那组数据也说明了这个趋势，94.3%的受访企业认为超节点是人工智能基础设施的重要能力，单机柜功率今年底要突破300千瓦级，原生液冷正在成为核心设计，这些都不是中小企业玩得起的。

还有一个更根本的提醒，算力产业正在从建算力转向用好算力，同样一批卡，调度得好和调度得差，产出的有效Token能差出几倍。所以接下来真正分胜负的地方，可能不在谁买得多，而在谁的每瓦产出更高。

回到最开始那个问题，企业抢的不是卡，是明年能接活的资格。这件事跟我们普通人也不是没关系，你手机里那些用起来很顺的AI功能，背后都在这条链条上，链条紧了，免费的部分就先紧。

你最近有没有发现哪个常用AI工具开始限次数或者变慢了？评论区说说，我看看是不是同一个原因。