2030年token需求上看天文数字 高通Amon：AI新货币将改写云端与边缘运算 https://www.ctee.com.tw/news/20260601701268-430502 6/1 工商时报 张珈睿 高通（Qualcomm）总裁暨执行长 Cristiano Amon 於COMPUTEX主题演讲指出，随着 AI 从 对话式应用迈向推理与代理式 AI（Agentic AI），全球token需求正以惊人速度成长，预 估至2030年，全球AI token需求将进入「quintillions」等级，成为AI时代的新货币，也 将推动云端与边缘运算架构全面重整。 Amon表示，AI代理人正在改变使用者与装置互动的方式。过去软体、作业系统与应用程式 商店，主要是为「人类操作」而设计；但在代理式AI时代，AI agent 将能自主与软体互 动，并以远高於人类的速度跨多个服务执行任务。这代表每一个工作流程都将以「机器速 度」产生token，而非过去由人类逐步输入指令。 他以AI发展阶段说明，第一阶段的对话式AI，单次提示与回应约消耗1万个token；第二阶 段推理型AI，因涉及多轮互动与复杂推论，每项任务约消耗10万个token；到了第三阶段 代理式AI，因具备自主、多步骤、可调用多工具等特性，每项任务约可消耗100万个token ，短短两代演进，token使用量已放大约100 倍。 Amon进一步指出，2026 年全球每10秒token需求约为317亿个，但到2030年，同样每10秒 需求将暴增至 1.27兆个，等於增加约40倍。他形容，2030年全球token需求将是「天文数 字」，token将成为AI世界的新货币，主导未来 AI 经济模型与基础建设投资方向。 随着token需求激增，高通认为，单靠云端资料中心无法承担所有AI工作负载，未来AI运 算势必走向云端与终端装置协同运作。Amon强调，该由云端处理的任务会留在云端，该在 边缘装置执行的任务则会在装置端完成，重点不是「云端或边缘二选一」，而是透过智慧 调度，让所有可用运算资源都被有效利用。 他举例，程式码开发是目前最消耗token的应用之一，若透过分散式代理式AI架构，由装 置端负责部分运算、云端处理必要工作，可节省约140万个token，成本降低约60%。另一 项建立Snapdragon网页的任务，在智慧分配云端与装置端运算後，也能在结果相同情况下 ，减少30% token使用量，成本降低达4倍。 Amon表示，这正是分散式AI的关键价值。随着AI agent成为token需求主要来源，未来每 一个运算引擎都将变得重要，从智慧手机、AI PC、智慧眼镜，到汽车、机器人、工业系 统与6G网路基础设施，都会成为 AI运算网路的一部分。 在高通布局中，边缘AI不只存在於个人装置，也会延伸至车用、机器人与工业场域。Amon 指出，未来车辆将从软体定义车进一步迈向AI定义车，车舱内的个人AI agent将与使用者 互动，车外则由实体AI透过摄影机、雷达、感测器与地图执行感知、规划与行动。机器人 同样需要分层运算，包括即时执行、动作控制与推理能力，对低延迟、低功耗与高度整合 提出更高要求。 他并表示，6G将是第一个为AI时代设计的无线通讯世代，三大支柱包括连接、分散式运算 与感测。6G网路不只是传输资料，也将具备AI原生能力，透过基地台、中央机房与资料中 心形成分散式AI运算架构，并利用无线讯号进行情境感测，为城市、交通、无人机与实体 AI提供即时资料。 Amon强调，AI将成为新的运算形式，并在所有装置与场域中运行。随着token成为AI经济 核心，未来AI 基础建设竞争不只在云端资料中心，也会全面延伸至终端、网路与边缘装 置。对高通而言，这代表手机、PC、车用、XR、工业与机器人平台都将迎来新一波AI运算 需求，也将是公司未来成长的重要机会。 评论: AI agent 会让 token 使用量爆炸，云端算力不够用，所以运算必须分散到终端装置。 未来若 Agentic AI 普及，手机、AI PC、车子、眼镜、机器人、 基地台都可能需要本地 AI 运算能力。 --

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