一个看似枯燥的统计数字，正在宣告中国人工智能产业进入新阶段。

中国电子信息产业发展研究院10月31日发布报告称，中国人工智能系统产生的推理数据量，首次超过了用于训练这些系统的数据量。

报告援引的最新官方数据显示，截至今年6月，中国日均Token调用量已突破175万亿，较2024年初增长超过1000倍。

这个时间节点颇具象征意义，它标志着AI在中国不再只是实验室里的竞赛，而是真正走进了千行百业的日常运转。

这家研究机构隶属于工业和信息化部。这一判断意味着，中国AI的重心正在从“造模型”加速转向“用模型”。

对于观察中国AI产业的人来说，这或许是比任何单一模型发布都更值得关注的信号。

Token是什么，推理又是什么

要理解这个里程碑，先得认识两个概念。Token是大模型处理信息的基本单位，可以粗略理解为一个字、一个词或一段字符的碎片。

训练，是让模型“读书上学”的过程。

工程师需要投喂海量数据，让它从中学会语言规律和各类知识。

推理，则是模型“毕业上岗”后的工作状态。每当用户提问、让它写代码或总结文档，模型都要处理输入的Token，再逐个生成输出的Token。

尤其是智能体时代到来后，一个复杂任务往往需要模型反复思考、调用工具、检查结果，单次任务消耗的Token可能是普通问答的数十倍。

打个比方，训练像是一位厨师在烹饪学校苦练数年，推理则是他在餐馆里每天为成千上万的食客炒菜。当炒出的菜远远多于练习时用掉的食材，说明这家餐馆真正火了。

训练决定了模型的能力上限，推理则决定了这些能力能否被大规模兑现为实际价值。

175万亿是什么概念？如果把一个汉字粗略折算为一到两个Token，全国AI系统每天读写的文字量，足以填满数以亿计的书籍。

换一个角度看，这相当于中国每位网民平均每天都在与AI交换着数以十万计的Token。

从训练驱动到应用驱动

推理数据反超训练数据，并非突然发生，而是一条持续上扬曲线的必然结果。

1000倍的增长，意味着在两年多时间里，中国AI的使用强度提升了三个数量级。

这种增速在全球范围内都十分罕见，也从侧面反映出中国庞大的用户基础和丰富的应用场景。

今年早些时候发布的《全国数据资源调查报告（2025年）》显示，2025年中国用于人工智能训练和推理的数据总量达到199.48艾字节，同比增长42.86%。

其中推理数据量达到101.34艾字节，首次超过训练数据量。同期，全国智能算力规模达到159万PFlops。

两份报告相互印证，指向同一个结论：中国AI产业已经走过以模型训练为主导的研发密集期，进入训练与推理并重、由应用牵引迭代的新阶段。

背后的推动力来自多个方向。大模型价格持续下降，智能体应用快速普及，企业纷纷把AI嵌入客服、编程、办公和制造等环节，每一次调用都在贡献Token。

从聊天助手到代码生成，从智能客服到工业质检，AI正在像水和电一样渗透进经济社会的毛细血管。

值得一提的是，这份报告并未披露中国目前用于训练AI系统的数据规模。

因此，外界暂时还无法精确比较两者之间的差距。

算力需求的结构性转变

推理崛起首先改变的是算力账本。训练是一次性的大额投入，推理则是持续不断的日常开销。

一个模型可能只训练一次，却要被调用数十亿次。

随着使用量爆发，累计的推理成本迟早会超过训练投资。

国家数据局今年4月曾估算，未来AI推理所需的算力，最终可能达到训练需求的三倍。

业内常把这种变化概括为从训练为王走向推理为王。

这意味着数据中心建设的逻辑也要随之调整。训练追求的是超大规模集群的峰值性能，推理更看重每一枚Token的成本、响应速度和能耗效率。

对于国产芯片而言，这或许是一个难得的机会窗口。推理任务对单卡极限性能的要求相对较低，更讲究性价比和规模化部署，国产加速芯片有更大的施展空间。

对于云计算厂商而言，推理服务正在成为新的利润增长点，价格竞争与服务质量之争也将随之加剧。

谁能以更低的单位成本提供稳定、快速的推理服务，谁就能在这场新竞赛中占据主动。

对于普通用户，这一变化的意义在于AI正在从新奇玩具变成日常工具。日均175万亿Token的背后，是无数人用AI查资料、改文案、写程序的真实场景。

当然，Token数量多并不自动等于价值高。如何让每一次调用都产生真实生产力，而不是在低质量的重复调用中空转，将是下一阶段产业需要回答的问题。

此外，推理规模的急速扩张也对电力供应、网络带宽和数据安全提出了更高要求。基础设施能否跟上应用的脚步，同样是一道必答题。

尤其是在电力层面，推理负载全天候运行的特点，使得数据中心的能源保障和绿色转型变得更加紧迫。

从“炼大模型”到“用大模型”，中国AI正在跨过一道看不见的门槛。门后是更广阔的应用天地，也是更激烈的效率竞争。