"今年才是大众真正认可 Token 商业价值的元年。"曦望 Sunrise 董事长徐冰表示，当前市场已开始大规模为顶尖大模型付费，不少用户每月在模型上的支出达到上千元，甚至频繁耗尽 Token 额度。
"今年才是大众真正认可 Token 商业价值的元年。"曦望 Sunrise 董事长徐冰表示，当前市场已开始大规模为顶尖大模型付费，不少用户每月在模型上的支出达到上千元，甚至频繁耗尽 Token 额度。
7 月 17 日，2026 WAIC「清华朋友圈之夜」论坛上，徐冰在与图灵奖得主 Richard Sutton 等顶尖学者、创业者、投资人共话 AI 未来，发表了《与 Agent 共生，与同路人共造——Agent 时代的推理基础设施与创业地图》的产业演讲。
在他看来，顶尖智能长期是稀缺资源——依赖高校多年培养专业人才，高端智力如同"奢侈品"；而今天，顶级智能第一次成为可按需采购的标准化商品，智能正式转型为一种数字基础设施。
为 Agent"造房子"：推理基础设施是未来十年最大机遇
演讲中，徐冰提出了一个观察："Token 的主人正在换人。过去三年，Token 是人买的、人看的；从今年开始，越来越多的 Token，人都不会看一眼——那是 Agent 在规划、调用工具、写代码、自我检查时，机器烧给机器的。"
买单主体从人切换到 Agent，改变了需求的计算方式。人消耗智能受注意力和工作时长的生理约束，而 Agent 实现了智能任务与人类时间的完全解耦——7×24 小时在岗、可无限并行复制，未来数量有望达到数百亿，远超全球 80 亿人口。但徐冰特别强调："Agent 数量超过人类只是表象，真正的经济拐点，是 Agent 的工作小时数超过人类的工作小时数。"推理需求由 Agent 数量、活跃时长、行动步骤、每步 Token 与验证重试倍数五个变量连乘决定，呈指数叠加式增长。
AI Agent 被普遍定义为继工业革命、信息革命后的第三次生产力革命：工业革命放大了人类的肌肉与体力，信息革命放大了注意力与信息传播效率，而 Agent 时代则彻底解放了人类的时间。在徐冰看来，"Agent 并非切分存量的蛋糕，而是创造历史上不存在的增量市场。
换道超车：当内存成为"数字员工的工位"
AI 算力竞争正从追求性能峰值，转向推理时代的性价比与 TCO（总拥有成本）。以存储为例，高通、英特尔等全球头部企业的推理产品正在采用 LPDDR（低功耗内存）方案——LPDDR 工艺成熟、供应链充足，易于扩产。这一技术路径的切换，为产业提供了"换道超车"的战略窗口。
徐冰用一个比方解释曦望押注大容量内存路线的逻辑："在 Agent 系统里，内存容量不只是显卡的一个配置参数，它是数字员工的工位。工位越大，一台机器养得起的 Agent 越多，每个 Agent 记得住的事越久。"他同时强调：极高带宽场景与训练负载仍更适合 HBM，曦望要证明的是，在长上下文、高并发等容量敏感的 Agent 负载上，大容量内存加全栈协同能够做出更低的真实任务成本。
端侧拐点：引爆推理需求的第二波浪潮
如果说云端 Agent 的爆发是推理需求的第一波浪潮，那么端侧拐点的到来，将引爆推理需求的第二次大爆发。
徐冰指出，云端 AI 正从"野蛮生长"进入"高成本稳态"。全球云厂商投入数万亿美金 Capex 建设 AI 数据中心，Token 账单已成为企业最需要关注的成本项。
与此同时，端侧正在迎来三个关键拐点：算力跃升，内存扩容，智能密度提升。 清华大学"密度法则"揭示大模型能力密度每 3.5 个月翻番，如今还在提速，这预示一两年内 200-300B 模型可比肩当前云端旗舰。
这意味着，用户目前每月花费上千元订阅的云端模型能力，未来可直接部署到终端设备上。
"如果推理成本能降低 90%，很多历史上不赚钱的应用场景将转变为可盈利的商业模型，进而带动推理需求和算力需求的爆发性增长。"徐冰强调。
端侧 AI 的杀手级应用场景将集中在"数据不出端"的需求上，尤其是隐私敏感型任务，其天花板由内存容量和内存价格决定，而 LPDDR 方案正在持续推高这一天花板。推理成本的大幅下降，将让海量过去不经济的场景变为现实——这正是推理需求第二波爆发的引擎。
三重产业红利：把"Agent 工作时间"变成中国给世界的新供给
徐冰系统阐述了中国 AI 产业的三重优势：位居全球第一梯队的开放权重大模型、可大规模扩产的内存、价格低且供应充足的电力。三重优势叠加，使国内 Token 量产成本极具优势。
在他看来，这套组合最终交付的产品不是一张芯片，而是"可负担、可拥有、可部署"的 Agent 基础设施。这与"算力普惠"的宏观导向一脉相承；他在演讲中提出的算力调度、软硬协同模型优化、闲置智算集群盘活等创业赛道，正是将普惠愿景转化为可操作商业实践的具体路径。
曦望将以推理基础设施为核心方向，从芯片、解决方案到生态多维布局，"为 Token 工厂装上 Agent 原生的发动机"，致力于为 AI 产业构建可负担、可信赖的基础设施底座。
