国际数据公司（IDC）与浪潮信息9月21日联合发布的《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》（以下简称《报告》）指出，智能体正在重塑算力基础设施，以乘数效应推动Token（词元）消耗激增，带动中国智能算力规模斜率大幅上调，算力跃升为与水利、电网、铁路等同等级的国家战略基础设施。

IDC预测，全球活跃智能体数量将从2026年的7940万个增长至2030年的22.16亿个，复合增长率达到129.8%。Token消耗被指数级放大。同期全球Token消耗量复合增长率达4822.6%，约为活跃智能体数量增速的37倍。2026年至2030年，中国活跃智能体数量复合增长率达151.2%，同期中国Token消耗量的复合增长率高达3499.3%。

智能体数量与Token消耗的快速增长，正带动算力需求持续攀升。2026年，中国智能算力规模预计达到2576.5 EFLOPS，同比增长87.9%，到2030年将进一步达到10524.3 EFLOPS；2025年至2030年，智能算力规模复合增长率由上一版本预测的46.2%提升至50.3%。同时，中国人工智能算力市场规模将在2026年达到515亿美元，同比增长37%，并在2030年达到1501亿美元，2025年至2030年的复合增长率达31.8%。

《报告》首次将智能体应用落地、具身智能产业布局、大模型开发以及推理算力基础设施等纳入城市人工智能算力发展水平的关键评价指标。在2026年中国人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳位列前三。此外，上海、广州、成都、南京、武汉、济南、苏州进入前十。

《报告》首次从智能体当前应用成熟度和长期生产力影响两个维度评估行业智能体发展。评估结果显示，行业当前成熟度与长期生产力价值并不完全同步。这种分化已经体现在实际落地阶段上。代码开发（Coding）和办公任务（Work）凭借更高的数字化程度、更清晰的任务边界和更强的结果可验证性，已率先进入规模化应用阶段。传统行业受业务复杂度与安全约束影响，多数仍处于探索试点阶段。制造、医疗健康、能源/电力等行业真正进入核心业务并形成“执行—反馈—优化”闭环的比例仍为0%；运营商虽然已有70.0%接入部分业务流程，但进入核心业务闭环的比例仍只有3.3%。

与此同时，行业当前成熟度并不等于长期价值。教育、科研与研发、医疗健康等知识密集型领域虽然当前应用成熟度相对有限，但其专业知识密度高、专业判断占比大，可被AI重构的工作环节也更多，因此长期生产力影响更为突出；能源、交通等领域则受到物理系统、实时性和安全责任边界约束，整体推进相对更慢。

由于智能体规模化运行持续推高AI算力需求，但芯片、存储、服务器等关键基础设施扩张周期难以同步，加之能源供给约束，全球算力供需缺口进一步扩大。《报告》预计，全球AI算力需求满足率将由2024年的79%下降至2027年的71%，2030年仅回升至77%，即有23%的需求等不到供应，供需矛盾将长期存在。