一份行业统计显示，中国 AI 的推理数据量在近期首次超过训练量，日均词元（token）调用量突破 175 万亿。这个拐点含义直接：算力的“大头”正从模型训练转移到模型推理，AI 产业的商业模式重心也从“卖模型”转向“卖任务完成度”。

支撑这一判断的还有一组参照数据。开源智能体框架 DeepSeek Harness 单日活跃用户达到 154 万，日均消耗 92 万亿 token，第三方插件数量约 3.5 万个；腾讯 WorkBuddy 累计完成的任务请求已达 90 亿次。这些数字说明，智能体不再停留在发布会演示，而是开始稳定嵌入真实工作流并承担实际任务。

推理超过训练，也意味着企业选型逻辑改变。过去比的是“谁的模型分数高”，现在比的是“谁能把 token 转化为可靠交付的结果”。按席位收费正在被按任务收费取代，谁能在大模型基础上构建可信、可控、可复核的执行层，谁就握住了推理经济的第一批红利。

对 IT 决策者而言，这一趋势提示两件事：一是推理侧的成本与稳定性将成为新的工程重点，模型服务、缓存与调度能力变得和模型本身一样重要；二是智能体编排、权限治理与可观测性会成为企业 AI 落地的“新基建”。

来源：AI 前沿日报、行业公开统计数据