就在剛剛，我們看到了不少令人意外的資料。

到2031年，人工智慧預計將累計創造22.5兆美元的全球經濟價值。

預計到2030年，全球AI算力缺口將達到驚人的3809億美元（近3兆人民幣）！

另外，2026年中國智能體部署的滲透率高達81.0%，全球領先！

而且，令人意外的是，2026年，中國人工智慧城市排行榜大變樣了。

北京、杭州、深圳，處於TOP 3。

這些硬核資訊，都來自於一份重磅報告。

就在最近，IDC與浪潮資訊聯合發佈了首份智能體基礎設施研究報告——《2026年中國人工智慧計算力發展評估報告》。

從這份研究報告可以看出：Agent正在重塑一切，而它帶來的直接後果，就是算力的一場大饑荒，隨之而來的就是一場大洗牌。

Agent爆發之年，或將迎來算力荒

就在今天，OpenAI官宣：他們內部的神秘模型，在24天內攻破了超100個世界級數學難題。解題的背後，完全是一群智能體在協作。

OpenAI聯創Andrej Karpathy曾斷言：「AI智能體真正落地還需要10年。」

如今看來，這並非一句悲觀的預測，而恰恰宣告了Agent「黃金十年」的正式開啟！

據OpenAI披露，為瞭解決NS方程相關問題， 10,000個並行智能體耗時約88個小時。

它們相互傳送了490萬條消息，總共消耗了約3000億個輸出Token！

單單在解決NS問題的核心階段，這些智能體就傳送了270萬條消息，耗費了1300億個Token。隨後耗時17小時，完成了Lean形式化與驗證。

3000億Token相當於超過2200套《三體》 的內容量，或者大約相當於中國國家圖書館的文字資源總量的一半。

而普通人一輩子說完的話，大約只有 6 億 Tokens。也就是說，500個人一輩子「生成」的Token，這群智能體只要88小時。人類或許最終能更優美地解決NS方程，但在速度上和思考規模上，卻難以跟這些智能體匹敵。

這是一個標誌性的數字。例如，GPT-3模型在訓練時使用了3000億個Token，而現在，一個多智能體科研任務的累計Token消耗量，就達到了同樣等級。

但這只是世界Agent經濟的冰山一角。

年初OpenClaw風靡一時。隨後，在輝達GTC大會，黃仁勳定下了基調，實質上宣告：

現在世界上每一家公司都需要智能體戰略。

而在中國智能體部署滲透率上，中國領跑世界，今年已達81.0%，高於全球領先水平的78.1%。

但可惜的是，昔日大廠和資本瘋狂囤積的舊算力卡，如今可能要變「廢鐵」了。

過去兩年，所有人都在卷「AI訓練」，算力中心拔地而起，成千上萬張GPU被塞進機房。

但今天，智能體（Agent）正將這些投資無情地拍在沙灘上。

AI算力的評價標準和競爭邏輯，已經在短短一年內發生了天翻地覆的改變。

如果說大模型發展的1.0階段是「千模大戰」的算力囤積，那麼現在的2.0階段，計量單位已經從「算力規模」變成了「Token的生產效率」。

Token狂飆37倍，大模型開始「用不起」了

為什麼說Agent是新變數，徹底改變了潮水的方向？

我們需要先理解Agent與過去聊天機器人的根本區別。

以前的大模型是一次性問答，幾十個Token就搞定了；但Agent是一個「數字員工」，它需要多輪推理、呼叫工具、跨系統協作，還要時刻保存「記憶」（上下文）。

這帶來了一個極其恐怖的乘數效應：

IDC給出了一組讓人倒吸一口涼氣的資料：

預計到2030年，全球活躍智能體數量複合增長率將達到129.8%，但同期的Token消耗量複合增長率，卻高達駭人聽聞的4822.6%！

Token消耗的增速，是智能體數量增速的整整37倍！

換句話說，AI不再只是偶爾聊天的玩具，而是7x24小時全天候在後台瘋狂運轉的「耗電/耗算力巨獸」。

未來4年，智能體的數量可能是幾十倍的增長，但Token的消耗是數百萬倍的增長。

當所有的企業都在邁向OPC，試圖用Agent替代傳統人力時，算力的需求呈現出了指數級的暴漲。

這也直接導致了一個極其殘酷的現實：算力不僅不夠用，而且越來越貴。

舊卡變「廢鐵」，AI算力不止缺芯

IDC資料顯示，2025年到2030年我國智能算力和通用算力增速預期分別從46.2%上調到50.3%、從18.8%上調到27.7%。

中國智能算力規模2025年達1,371.1 EFLOPS，2026年預計增至2,576.5 EFLOPS、同比增長87.9%，2030年將達10,524.3 EFLOPS，2025—2030年複合增長率50.3%，較上一版本預測的46.2%顯著上調。同期，通用算力規模2025年為85.8 EFLOPS，2026年預計增至102.1 EFLOPS、同比增長19.0%，2030年將達291.2 EFLOPS，復合年均增長率27.7%，亦高於上一版本預測的18.8%。

既然需求這麼大，前兩年各地建了那麼多智算中心，囤了那麼多卡，難道派不上用場嗎？

答案是：錯配，嚴重的結構性錯配。

現實很殘酷——有GPU，絕不等於有適合智能體的算力。

過去兩年，大公司買的算力卡、各地建的智算中心，絕大多數面向「訓練」場景。

訓練追求的是算力的峰值，但Agent時代的「推理」場景，追求的是超大容量的上下文保存（KV Cache）、低時延和極高的吞吐量。

這就像你買了一支頂配的衝刺接力隊，現在卻要求他們去跑一場永無止境的馬拉松，而且還要邊跑邊解複雜的微積分。

此外，還有一些被淘汰下來的中低端算力卡，算力值本就不高，視訊記憶體容量更是可憐，根本存不下Agent動輒幾十萬Token的長鏈路記憶。除了給初學者測試練手，真正的商業價值幾乎為0。

既然存量資源存在「結構性錯配」，那直接砸錢，按需增加新供給、去買適合Agent的算力卡不就行了？

這正是目前行業面臨的第二個困境：物理世界的供給增速，根本追不上數字世界的需求增速。

儘管當下整個AI產業的算力投資力度空前，動輒百億千億，但供給擴張卻難以同步。

因為高端晶片、HBM（高頻寬記憶體）、伺服器CPU等核心部件的產能擴張周期，普遍遠遠長於人工智慧需求的爆發節奏。投資額的成倍增長，並不能在當下等比例轉化為真實的算力供給。

以Agent極度渴求的HBM為例，隨著Agent對長上下文記憶的要求越來越高，KV Cache 既吃容量又吃頻寬，記憶體成為關鍵瓶頸。

雖然記憶體大廠們都在瘋狂鎖定產能，但半導體產線的建設與擴容有著不可踰越的物理時間規律。 你今天砸下百億美金，新建一條先進封裝或記憶體產線到真正上線投產，也需要極其漫長的周期。

在當前的算力賽道上，有錢，你也買不到當下的時間。

更致命的是，能源約束正在讓這一供需矛盾雪上加霜。

資料中心的用電需求，正隨著智能體的規模化、7x24小時全天候運行而激增。

但電力供給受制於電網擴容與關鍵電力裝置交付的長周期。

一個智算中心可能幾個月就能封頂，但支撐它運轉的區域變電站和電網擴容，卻需要數年之久。電力擴容的節奏，已經顯著慢於算力建設的周期。

IDC預測，到2027年，全球AI算力需求滿足率將跌至71%的谷底，這意味著有近三成的算力需求根本得不到滿足。

算力供給錯配，疊加電力短缺等多種其他因素，全球AI行業或恐迎來智能體算力荒。

單卡稱王時代結束，Token新基建來了

既然Agent如此飢渴，我們該如何拯救算力荒？

答案是：徹底拋棄過去的「堆卡」思維，AI基礎設施正在經歷系統性重構。

智能體不再捲「峰值算力」，而是卷「持續的任務執行」，這就要求基礎設施的最佳化目標，必須從「單點性能最佳化」轉向「任務級系統協同最佳化」。

這一轉變，負載變了，焦點變了，採購變了，最後部署變了。

過去，GPU等算力階段性打短工，現在更多是具備長期穩定、高並行特徵的7x24小時「生產型負載」。

Agent時代AI基礎設施的競爭核心是「高效持續生產Token」，實現計算、記憶體、網路/資料中心、終端以及模型、調度和Token營運的全系統協同。

客戶的採購對象，正在從單純買伺服器、買GPU時長，升級為購買「模型能力與Token產出」。

跳出集中式的智算中心，雲-邊-端協同上陣，終端裝置正式成為Agent的運行節點。

為了適應這種重構，報告指出，未來的計算產業競爭將徹底裂變為兩條路線——「能力型智算」與「容量型智算」。

「能力型（Capability）智算」，生來就是為了捅破智能的「天花板」。

就像OpenAI用1萬個Agent破解數學難題一樣，依靠超節點、高速互連等系統級創新，提升算力承載超大模型和複雜任務的能力，不斷突破智能上限。

「容量型（Capacity）智算」，則是為了讓智能越來越便宜、豐富、易獲得。

通過多元算力協同、推理解耦、全鏈條效率提升，把Token產出效率拉滿，降低單位智能的成本，實現智能的規模化普惠供給。

圍繞這兩條路線，整個硬體生態都在發生系統級突變：

因此，AI基礎設施不再只是一個跑訓練或推理的鐵盒子，而是一座圍繞Agent開發、運行、治理的「全端智能工廠」。

程式碼開發、辦公智能體一騎絕塵，

報告中的《各行業智能體落地成熟度與長期生產力影響分佈矩陣》，體現了一條深不見底的鴻溝。

在成熟度的最右端，Coding（程式碼開發）和Work（辦公任務）智能體遙遙領先，已經全面進入規模化應用。這很容易理解，程式碼世界的規則是百分之百數位化的，結果可驗證（跑得通就是跑得通，報錯了AI可以自己改）。

但在鴻溝的另一端，製造、醫療、能源、電力等實體行業，真正進入核心業務並形成完整閉環的比例，依然是尷尬的0%。

為什麼傳統行業落地這麼難？「試錯成本」與「結果驗證」。

你不能讓一個醫療Agent直接在病人身上試錯，然後再把結果反饋給模型去最佳化；你也不能讓一個製造Agent在沒有絕對安全保障的情況下，去接管一條價值上億的真實物理流水線。

但這並不意味著傳統行業沒有機會。

1998年，因為《泰坦尼克號》的轟動效應，主題曲《我心永恆》傳遍大街小巷。次年，席琳·迪翁在香港舉辦了一場演唱會，門票很快售罄，那是她與華語世界最早的現場交集之一。

2008年4月，她首次在中國大陸開唱。4月11日的上海體育場，五萬人到場，最後以《我心永恆》收尾。

2013年2月，她還登上中央廣播電視總台春節聯歡晚會。

值得一提的是，這次復出並非傳統意義上的全球巡演，而是一場駐場演出（Residency）——全部安排在巴黎的豐盛競技場。

由於情緒激動，席琳·迪翁在演唱前幾首歌曲時，某些時刻略顯走調。但很快，她便掌控了全場。當晚的首場音樂會上，迪翁演唱了27首英、法語代表作，演唱會時長約兩個半小時。迪翁數次哽咽：“我向自己保證不會哭……這是喜悅的淚水。”

據每日經濟新聞報導，粉絲也對迪翁的回歸報以極大的熱情，她住的酒店門口一直有大量粉絲守候，不少粉絲不遠萬里前來支援這位傳奇歌手的復出，希望能親眼見到“心目中的女王”。

當地時間2026年9月11日，法國巴黎，粉絲們參與“巴黎歌唱席琳”大型卡拉OK活動，以此致敬席琳·迪翁。

為了迎接席琳·迪翁，巴黎不僅在杜樂麗花園重新點燃了奧運聖火，在氣球上投影“席琳”字樣，還把演唱會附近的地鐵站名臨時改成了“席琳站”。

當地時間2026年9月17日，法國巴黎郊區皮托，拉·德方斯（大拱門）地鐵站及區域快鐵站被更名為加拿大歌手席琳·迪翁站。地鐵車廂可見寫有“我們不會丟下你”的標識，該標語源自席琳·迪翁的歌曲。

首輪16場已從2026年9月12日開跑，一直排到10月。由於歌迷反應遠超預期，席琳·迪翁又宣佈在2027年5月8日至29日加演10場，使總場次達到26場，這成為法國歷史上規模最大的演唱會活動之一。考慮到席琳·迪翁的身體狀況，演出沒有安排連續場次，而是集中在每周三、五、六進行，給她留出足夠的恢復時間。

售票情況只能用“瘋狂”來形容，首輪16場48萬張門票在四天內被搶購一空。票務平台多次因流量過大而癱瘓。據統計，通過抽籤系統嘗試搶票的註冊人數高達約900萬人，遠超門票數量，創下了同類演唱會活動的紀錄。

據法國“歐洲第一電台”報導，迪翁的巴黎演唱會預計將給法國帶來10億歐元（約合人民幣77億元）的經濟價值，這個數字遠超碧昂絲等其他歌手，相當於2024年巴黎奧運會收益的1/5，有媒體直呼“拉動法國GDP”。法國《解放報》甚至用迪翁的照片作為周末版封面，並配文“席琳·迪翁——她會拯救2027年的預算嗎”，足見這位歌手對法國社會的巨大影響力。

據中國新聞周刊，當晚在舞台上，席琳·迪翁說：“這條道路比預期更坎坷，但我始終在遙遠的山間深處，緊握著一絲微弱的光亮。”

據瞭解，“僵人綜合徵”是一種罕見的、嚴重的中樞神經系統疾病，大約每百萬人中僅有1人發病，患者通常表現出軀軸和下肢肌肉的過度收縮，以及肌痛性肌肉痙攣。

這是一種無法治癒的絕症，世界上至今沒有任何一種特效藥可以治好她。“我每一天都非常努力，但我不得不承認這是一場鬥爭 ，我太想念所有的朋友，想念他們（歌迷）。”她堅定表示，絕不會放棄：“如果我不能跑，就走向你們，如果連走都不行，我就用爬的。我不會放棄。”

席琳·迪翁說，這個病引起的肌肉痙攣影響了她生活的方方面面，有時讓自己走路困難，有時會讓自己無法像之前那樣歌唱。在這之後，席琳·迪翁漸漸淡出了公眾視線。

作為當之無愧的傳奇歌手，席琳·迪翁獲得過五次格萊美獎、十二次世界音樂獎、21次朱諾獎，而這還只是她眾多獎項中很小的一部分。即便數十年來歌手不斷迭代，也幾乎無人能夠撼動她傳奇歌手的地位。她的全球專輯銷量累計超過兩億張，其中有連續兩張專輯售出超過3000萬張。

而這一次，在巴黎，在這座她唱了二十多年的城市，故事又翻開了新的一頁。她說：“太陽就在我面前。”

中國歌迷最熟悉的《我心永恆》！

再次聽到經典歌曲依然震撼人心

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