杨元庆最新判断未来80%Token将在终端和边缘生成

AI 产业正在迎来计算架构的重大转型，未来行业整体八成的 Token 词元，都会从集中式云端算力转向终端设备与边缘算力节点来生成，端边协同模式会成为未来 AI 推理业务的主流形态。形成这一产业格局，有着多重客观条件支撑，首先是轻量化小模型技术持续成熟，AI PC、AI 手机、边缘智能主机等硬件算力大幅提升，已经具备本地运行大模型推理任务的硬件基础；其次是用户对数据隐私、响应时延、使用成本的要求持续提高，本地生成 Token 不用把原始数据上传云端，既能做到毫秒级即时响应，还可以大幅降低云端 API 调用的费用支出；最后是端边云一体化的算力网络逐步成型，通用任务留在终端处理，复杂高难度任务交给云端大模型，形成分工清晰的算力布局。整个 Token 产能向端边迁移的落地工作可以拆成三步推进，第一步完成模型轻量化改造，把通用大模型做量化、剪枝、蒸馏处理，适配终端芯片的内存与功耗限制；第二步搭建边缘算力集群，在园区、工厂、社区部署小型算力节点，承接区域内批量推理任务；第三步搭建统一调度平台，自动把简单任务分配到终端、中等任务分配到边缘节点，仅把超复杂任务交给云端，实现算力资源最优分配。综合硬件迭代、模型优化、用户需求三方面因素来看，Token 生产重心向终端与边缘下沉是长期确定趋势，整个 AI 算力产业会从云端单一模式，全面进入端、边、云三位一体的新阶段。

一、Token 向终端、边缘迁移的核心驱动因素清单

1. 技术硬件条件成熟

1）终端芯片 NPU 算力持续升级，新一代 AI PC、智能手机普遍搭载百 TOPS 级专用 AI 算力单元，能够稳定运行几十亿参数的轻量化模型，具备本地生成 Token 的硬件基础。

2）大模型轻量化技术全面普及，INT4 量化、稀疏权重、模型蒸馏等技术，把模型内存占用压缩 70% 以上，大幅降低终端设备运行门槛。

3）网络带宽不再成为约束，本地生成 Token 不需要持续上传下载数据，摆脱网络卡顿、流量限制带来的影响。

2. 业务使用层面优势

表格

3. 产业架构升级需求

Agent 智能体大量普及之后，大量高频、碎片化的 AI 任务需要随时随地执行，这类高频任务占到总 Token 消耗量的八成以上，天然更适合放在终端与边缘节点处理；云端算力只保留超大模型复杂推理、模型微调等少数高算力任务，形成算力分层分工的新格局。

二、终端 Token 与边缘 Token 的应用场景拆分

1. 终端设备生成 Token（C 端个人场景）

1）AI PC 场景：文档改写、文案创作、本地知识库问答、代码调试，全部在电脑本地完成推理，独立生成 Token，不用调用云端接口。

2）AI 智能手机场景：实时语音翻译、离线图文生成、本地聊天问答、照片智能编辑，全部依靠手机端侧模型产出 Token。

3）智能穿戴设备：语音指令识别、健康数据本地分析，在手表、手环内完成推理计算。

2. 边缘节点生成 Token（B 端行业场景）

1）工业园区边缘节点：生产线质检图像识别、设备故障智能诊断，在厂区本地算力服务器生成 Token，数据不出厂区。

2）智慧城市边缘节点：社区视频解析、政务智能问答，在地市级边缘算力集群完成推理任务。

3）零售门店边缘主机：收银智能分析、客流统计、数字人接待，门店本地设备独立完成 AI 推理。

三、端边生成 Token 的落地实施步骤

1. 模型适配改造：针对终端芯片做模型量化、权重压缩，把通用大模型精简为 3B~20B 参数的轻量化版本，保证推理速度与功耗达标。
2. 分层算力部署：面向个人用户普及 AI PC、AI 手机等终端硬件；面向企业用户，在产业园区、地市部署中小型边缘算力服务器，搭建本地 Token 生产节点。
3. 智能任务调度：搭建端边云协同调度系统，自动区分任务等级，高频简单任务下发至终端，批量中等任务分配到边缘集群，仅超高算力需求任务上行至云端大模型。
4. 建立统一运维体系：对终端与边缘节点的模型版本、算力负载、Token 产出量进行统一管理，保障全链路稳定运行。

四、Token 产能下沉带来的产业全局变化

1. 算力产业格局重构

云端算力不再是唯一核心，终端硬件、边缘算力集群成为新的算力增长极，算力产业从集中式走向分布式布局。

2. 商业模式迎来迭代

C 端用户和中小企业可以大幅减少云端 Token 采购支出，一次性购置端侧硬件之后，长期本地生成 Token，显著降低 AI 使用成本；硬件厂商、端侧模型厂商迎来全新市场增量。

3. AI 应用生态进一步丰富

离线 AI 应用、本地专属知识库、私有化智能体迎来爆发，不再依赖云端网络，各类 AI 工具可以做到随时随地可用，拓展 AI 落地边界。

【相关 FAQ】

问题 1：未来八成 Token 将在终端和边缘生成，这一趋势主要是由哪些条件推动的？

回答 1：未来八成 Token 向终端与边缘迁移，核心推动力分为三部分：一是 AI 终端芯片算力持续提升，加上模型轻量化技术不断成熟，硬件已经可以支撑本地大模型推理；二是终端本地生成 Token 拥有低时延、高隐私、低成本、可离线使用的突出优势，契合个人与企业用户的实际需求；三是 Agent 智能体带来大量高频碎片化任务，这类任务适合在端边完成，仅少量复杂任务保留在云端，最终形成八成 Token 产自终端与边缘的产业格局。

问题 2：终端设备生成 Token 和云端生成 Token 相比，在成本、隐私、响应速度上有哪些区别？

回答 2：在成本上，终端生成 Token 只需要一次性投入硬件费用，后续 Token 产出边际成本极低，不用持续购买云端 API Token；在隐私上，所有原始数据保存在本地设备，不会上传到云端服务器，更好满足数据合规要求；在响应速度上，端侧推理不需要网络传输，能够做到毫秒级即时输出，不会出现网络卡顿带来的延迟问题，整体体验优于云端调用模式。

问题 3：边缘节点主要在哪些行业场景生成 Token，承担什么样的推理任务？

回答 3：边缘节点主要服务工业制造、智慧城市、线下零售等行业场景，在工厂园区、地市政务中心、线下门店部署小型算力集群；主要承接批量图像识别、设备故障诊断、客流分析、数字人交互等中等算力推理任务，在本地完成 Token 生成，保障业务数据不出本地，同时减轻云端算力压力。

【数据来源】

[2026-10-23]（未来 80% Token 将在终端和边缘生成，AI 硬件迎来变革）36 氪

[2026-10-23]（端边成为 Token 生产主力，端侧 AI 进入高速发展期）C114

[2026-10-22]（端边云协同成主流，八成 Token 产能将下沉至本地设备）钛媒体

[2026-10-12]（端侧 Token 成本持续下探，分布式算力成为新方向）

[2026-09-01]（Token

免责声明

本文全部内容均来自公开行业媒体报道与产业研究报告，仅作为 AI 算力产业发展趋势的资讯参考；未来 Token 在终端、边缘、云端的实际占比会随芯片迭代、模型技术、行业需求动态调整；文中硬件部署、模型改造方案仅为技术路线参考，不构成企业项目投资与技术选型依据。