[新聞] 2030年token需求上看天文數字 高通Amon:AI新貨幣將改寫雲端與邊緣運算
2030年token需求上看天文數字 高通Amon:AI新貨幣將改寫雲端與邊緣運算
https://www.ctee.com.tw/news/20260601701268-430502
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工商時報 張珈睿
高通(Qualcomm)總裁暨執行長 Cristiano Amon 於COMPUTEX主題演講指出,隨著 AI 從
對話式應用邁向推理與代理式 AI(Agentic AI),全球token需求正以驚人速度成長,預
估至2030年,全球AI token需求將進入「quintillions」等級,成為AI時代的新貨幣,也
將推動雲端與邊緣運算架構全面重整。
Amon表示,AI代理人正在改變使用者與裝置互動的方式。過去軟體、作業系統與應用程式
商店,主要是為「人類操作」而設計;但在代理式AI時代,AI agent 將能自主與軟體互
動,並以遠高於人類的速度跨多個服務執行任務。這代表每一個工作流程都將以「機器速
度」產生token,而非過去由人類逐步輸入指令。
他以AI發展階段說明,第一階段的對話式AI,單次提示與回應約消耗1萬個token;第二階
段推理型AI,因涉及多輪互動與複雜推論,每項任務約消耗10萬個token;到了第三階段
代理式AI,因具備自主、多步驟、可調用多工具等特性,每項任務約可消耗100萬個token
,短短兩代演進,token使用量已放大約100 倍。
Amon進一步指出,2026 年全球每10秒token需求約為317億個,但到2030年,同樣每10秒
需求將暴增至 1.27兆個,等於增加約40倍。他形容,2030年全球token需求將是「天文數
字」,token將成為AI世界的新貨幣,主導未來 AI 經濟模型與基礎建設投資方向。
隨著token需求激增,高通認為,單靠雲端資料中心無法承擔所有AI工作負載,未來AI運
算勢必走向雲端與終端裝置協同運作。Amon強調,該由雲端處理的任務會留在雲端,該在
邊緣裝置執行的任務則會在裝置端完成,重點不是「雲端或邊緣二選一」,而是透過智慧
調度,讓所有可用運算資源都被有效利用。
他舉例,程式碼開發是目前最消耗token的應用之一,若透過分散式代理式AI架構,由裝
置端負責部分運算、雲端處理必要工作,可節省約140萬個token,成本降低約60%。另一
項建立Snapdragon網頁的任務,在智慧分配雲端與裝置端運算後,也能在結果相同情況下
,減少30% token使用量,成本降低達4倍。
Amon表示,這正是分散式AI的關鍵價值。隨著AI agent成為token需求主要來源,未來每
一個運算引擎都將變得重要,從智慧手機、AI PC、智慧眼鏡,到汽車、機器人、工業系
統與6G網路基礎設施,都會成為 AI運算網路的一部分。
在高通布局中,邊緣AI不只存在於個人裝置,也會延伸至車用、機器人與工業場域。Amon
指出,未來車輛將從軟體定義車進一步邁向AI定義車,車艙內的個人AI agent將與使用者
互動,車外則由實體AI透過攝影機、雷達、感測器與地圖執行感知、規劃與行動。機器人
同樣需要分層運算,包括即時執行、動作控制與推理能力,對低延遲、低功耗與高度整合
提出更高要求。
他並表示,6G將是第一個為AI時代設計的無線通訊世代,三大支柱包括連接、分散式運算
與感測。6G網路不只是傳輸資料,也將具備AI原生能力,透過基地台、中央機房與資料中
心形成分散式AI運算架構,並利用無線訊號進行情境感測,為城市、交通、無人機與實體
AI提供即時資料。
Amon強調,AI將成為新的運算形式,並在所有裝置與場域中運行。隨著token成為AI經濟
核心,未來AI 基礎建設競爭不只在雲端資料中心,也會全面延伸至終端、網路與邊緣裝
置。對高通而言,這代表手機、PC、車用、XR、工業與機器人平台都將迎來新一波AI運算
需求,也將是公司未來成長的重要機會。
評論:
AI agent 會讓 token 使用量爆炸,雲端算力不夠用,所以運算必須分散到終端裝置。
未來若 Agentic AI 普及,手機、AI PC、車子、眼鏡、機器人、
基地台都可能需要本地 AI 運算能力。
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