AI正在全面深入人们的生活和生产。
11月2日，阿里最年轻的副总裁陈宇森做客李佳琦直播间，二人同台直播约30分钟，售出近10万份千问办公个人会员月卡，累计约2万亿Token（词元）。“双11”卖Token，释放了一个明确的信号：“Token经济”正直抵消费层，AI（人工智能）应用已渗透到消费者的日常生活。
产业端同样在加速。“影视、短剧、空间设计等行业是当下群核科技更现实的增长面。”11月3日，群核科技董事长黄晓煌在接受《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）采访时表示。
同日，阿里巴巴集团联合创始人、董事会主席蔡崇信在2026年世界互联网大会乌镇峰会开幕式上称，AI只有开源才能普及，只有普及才能创造可持续普惠的时代智能。他还强调，开源可以让全球开发者生态繁荣起来，有效降低中小企业的研发成本。
每经记者注意到，在互联网之光博览会现场，AI应用正在进入消防救援、交通治理、大宗商品交易等实战场景和数字化程度较低的产业。AI应用全面渗透生活和生产背后，数据的价值正在凸显，而企业对于数据开放的顾虑也随之上升。
“数据就是根，如果数据毫无保留地流出，便是教会了徒弟，饿死了师傅。”每日互动董事长方毅在接受每经记者采访时表示，当前AI浪潮中，数据价值正在被重新认知。在底层算力端，变化正在发生，数据安全风险和推理需求激增，也正在催生市场对边缘算力及一体机私有化部署的需求。
Token经济爆发 AI开源重构生态
AI耳机、智能眼镜、人形机器人、智能斑马线……在2026年互联网之光博览会上，每经记者注意到，AI应用产品底层大多搭载国内开源大模型，以软硬件结合的方式，呈现出更丰富的应用形态。
西湖机器人工作人员向每经记者透露，此次参展的人形机器人西湖o1，搭载了通用大脑基础模型WR1，定位为通用大模型实体载体，搭建全域运动基底、原生开放架构、AI深度协同一体化全栈智能平台，打通底层算法、自研具身大模型与人形硬件本体的技术闭环。
“过去一年，全球人工智能发展的步伐加速，把这场生产力变革推向纵深，AI的使用场景不断丰富。”蔡崇信认为，中国科技企业加大模型开源和生态开放的力度，开源模型下载量、衍生模型数等关键指标保持领先，已成为当前全球开源智能的领导者。
开源开放，既是本届乌镇峰会的核心主题之一，也是与会企业的共识所在。
群核科技董事长黄晓煌表示，模型的开源、权重的开源是大势所趋，目前算力部署的成本非常高，对大部分用户而言，并不需要性能最强的顶配模型，如果模型公司都闭源，绝大部分人享受不到便利——所以开源是普惠问题，不只是技术问题。
开源推动了AI生态的繁荣，Token狂飙反映了当前国内AI的发展热度。
国际数据公司（IDC）于近日发布的《中国AI软件市场半年度追踪，26H1》报告显示，2026年上半年，中国MaaS（模型即服务）市场延续并放大了2025年以来的高增长态势。按营收口径统计，市场规模达到106.3亿元，同比增长889.4%。
这一增速意味着市场在一年内扩张近9倍体量，MaaS正式迈入百亿元级赛道。按调用量口径统计，2026年上半年全市场Token消耗量达到2857.9万亿，同比增长约432.5%。IDC分析认为，增长背后主要得益于模型升级、场景放量、模态扩容三方面因素。
各行业加速AI转型 数据为何变得重要？
值得注意的是，各行业AI转型仍在进行中。
世界互联网大会秘书长任贤良指出，以自主决策、持续学习、跨域协同为特征的产业智能体，正成为人工智能与实体经济深度融合的关键载体。
11月4日，万联易达集团商贸平台副总经理周家宇向每经记者表示，大宗商品行业此前数字化基础相对薄弱，但这也意味着在AI时代存在跨越式发展的机会。要让AI真正服务产业，不仅需要将行业Know-how（专业知识或技能）融入智能体训练，还要建立可信数据空间，从数据质量和专业决策逻辑两方面降低AI幻觉风险。
当然，需要正视的是，数据仍是影响AI发展的关键。
谷歌对此表达得很直接：领先模型可能每隔几个月就会更换，企业长期积累的上下文、技能和数据才是关键。陈宇森此前也强调“上下文就是一切”。模型不再是长期壁垒，办公AI的竞争开始转向上下文争夺。
眼下角逐火热的物理AI，同样缺乏数据。黄晓煌表示，大语言模型之所以最强，是因为上一次信息化革命留下了开放的互联网，海量文字数据可以免费抓取，空间智能需要来自物理世界的数据，只能靠人或机器人去采集，成本仍然非常高。
宇树科技董事长王兴兴在乌镇峰会上则表示，行业机器人数据的利用率仍然较低，大量数据没有得到充分使用。
一方面，AI对高质量数据的需求仍然旺盛；另一方面，随着AI向产业端渗透，越来越多企业意识到了数据的重要性。
方毅在和每经记者交流时透露，无论是AI智能体所需的企业背景知识，还是具身智能所需的真实物理交互数据，稀缺性都推高了数据的价值。过去两年，AI应用从浅层场景渗透至制造端和产业端，企业对于数据开放并未减少顾虑，反而因涉及核心资产而更加谨慎。
方毅指出，未来的趋势是，企业将把自身的私有数据在本地“喂”给模型，让AI理解企业的独特需求，同时确保数据不泄露，让数据留在本地，智慧源于内部。
面向智能体 算力供给新变化
在此次乌镇峰会上，每日互动展示了面向政企的智能工作站，该工作站以软硬一体的“云边端库”为核心架构，提供了集算力、存储、数据、应用于一体的AI解决方案，能通过“数据私有，模型专有”有效解决企业的难题。
在方毅看来，随着芯片成本飙升，摩尔定律在硬件价格上似乎失效，但模型效率的提升使得单 Token消耗价格在下降，AI普惠化指日可待。企业对数据安全的考量，催生了“边端”算力市场。
“由于AI的理解能力极强，数据若全放云端存在安全风险，因此面向企业和个人的端侧工作站，可以让数据相对隔离，在端侧进行处理。通过MCP（模型上下文协议）等协议，AI可以连接旧的‘烟囱式’系统，无需迁移数据，只需让AI能够‘访问’。”方毅表示。
嘉兴交警在此次峰会中展示了一款名为路口边缘计算小站的硬件设备。嘉兴交警向每经记者透露，依托这款设备，可以融合各类交通数据，实现交通状态实时可视化。
边缘算力之外，Agent带动的推理算力需求爆发也带来了新的算力供给。
在英特尔的展台，每经记者注意到，英特尔针对智能体推出了高密度CPU（中央处理器）算力的开放Agent机柜平台，以及适合本地推理的词元一体机。
英特尔工作人员现场介绍：“开放Agent机柜平台内置128颗CPU，面向大规模Agent使用场景。例如，当上万名客户同时使用Agent时，可采用高密度CPU超节点。Agent的爆发式增长，也带动了CPU用量的增长。”
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