2026年信息通信业发展趋势研判

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中移智库

2026年以来，随着通信、算力、智能服务深度演进，信息通信业迈入价值重构新阶段，增长逻辑、需求模式和供给结构发生深层变化，总体呈现三大趋势。从增长逻辑看，增长引擎由资源规模变现，转向AI驱动的能力变现，产业价值加速向智能连接、Token调用、智能体订阅等产业链后端延伸。从需求模式看，客户偏好由浅层体验转向价值落地，按量按效、场景闭环和持续运营成为主流，全链路一体化综合服务能力成为竞争制胜的关键。从供给结构看，产业加速向重资产模式演进，投资重心全面转向智能算力。市场机构测算，2026年谷歌、微软、Meta、亚马逊资本支出合计将达7000亿美元，远超全球电信行业约3000亿美元的资本开支。

通信服务

受传统流量计费边际效应递减影响，通信服务量收剪刀差矛盾日益加剧。根据工信部数据，2025年移动互联网流量同比增长17.3%，但流量收入下降3.1%。通信服务需求在AI的驱动下加速重构，连接价值正由传统的流量消费，向智能体交互、人机协同和空天地一体覆盖等多元场景延伸。

（一）通信服务范式发生根本性变革，网络的价值锚点向高品质体验与智能化供给跃升

一是基础通信核心需求并未走弱，但用户正在向OTT音视频通话和实时互动迁移。据第三方统计，2026年，WhatsApp用户每天音视频通话时长超过20亿分钟。Analysis Mason预测，全球移动语音通话时长将从2023年的26.0万亿分钟增长至2028年的27.6万亿分钟，但运营商市场份额将从79%降至72%。二是通信服务加速向差异化、场景化、智能化升级。德国电信2026年发布Magenta AI Call Assistant，用户无须下载APP即可在通话中调用大模型，实现实时翻译与智能代办，推动语音连接升级为融合智能服务。新加坡电信推出基于5G网络切片的5G+Priority服务，针对高并发、易拥塞场景，为用户提供最高4倍速率提升与低时延保障。2026年6月《爱立信移动市场报告》显示，全球基于5G SA网络切片的差异化连接产品在半年内由118个增至151个，其中正式商用产品达84个，增长近30%。

（二）AI加速规模化落地，推动移动流量进入总量增长与结构重塑的新阶段

一是AI应用流量占比将快速提升，成为网络新增流量的重要来源。Omdia预测，未来五年全球移动数据流量将以22.4%的复合年增长率持续增长，基于AI的流量五年复合年增长率将达65.4%，占比从不足2%提升至44%。二是AI的规模应用将显著提升上行流量占比。随着多模态AI、智能体交互和AI终端加速普及，向云端上传的音视频、图像、位置和环境感知数据持续增加，带动交互范式从以内容下载为主的单向传输，转向终端感知、云端推理、实时反馈的上下行协同，预计2031年全球网络上行流量将增加至2025年的3倍以上[1]。

（三）新技术和新场景驱动连接范畴持续扩大，成为通信服务全新增长极

一是物理AI打开网络连接对象新空间。智能机器人、车联网等具身智能实体，高度依赖网络完成感知共享、协同控制与数据同步。IoT Analytics预测，2026年全球蜂窝物联网连接数将达到54亿，2030年达到92亿，复合增长率14.3%。在规模实现跨越的同时，2026年将成为“物联网价值－成熟度曲线”的关键拐点，连接范式由设备在线向由物理AI驱动的智能协同新阶段深层演进。二是卫星通信商业化进程明显加速，成为无缝连接、全域覆盖的重要补充性能力。2025年10月，Virgin Media O2推出O2 Satellite服务，将英国陆地移动覆盖率从89%提升至95%。2026年3月，沃达丰与亚马逊卫星业务合作，为欧洲和非洲偏远地区的通信基站提供网络连接。Omdia预测，2030年全球手机卫星直连服务用户数将达到约4.11亿，2026年—2030年复合增长率达80.1%。

算力服务

随着人工智能跨越式发展，算力产业进入结构性重塑阶段。需求侧推理算力需求爆发，token成为衡量算力价值的新标尺；供给侧规模快速扩张，但先进算力紧缺与低效闲置并存，多元化新模式、新业态得以催生。

（一）需求侧，Token运营重构商业范式，算力服务加速走向精细化、标准化、可流通

一是Agent爆发带动算力需求指数级增长，推理算力收入首度超越训练算力。在规模上，2026年3月，我国日均Token调用量已超过140万亿，较2024年初增长了1000多倍。据IDC预测，2025—2030年，全球活跃Agent数量将从2860万攀升至22.16亿，年均增长139%；年执行任务数将从440亿次暴涨至415万亿次，年均增长524%；年度Token消耗量将从0.0005 Peta (10^15) Tokens暴增至152667 Peta Tokens，年均增长3418%。在结构上，根据第三方算力行业监测机构数据，2026年二季度国内算力租赁市场中推理算力营收占比已达58.2%，正式超越训练算力成为核心收入来源。英伟达首席执行官黄仁勋判断，AI推理负载规模将增长十亿倍，推理时代全面到来。二是行业盈利重心转向Token运营，分层计费、合作分成等模式成为主流。分级QoS Token计费广泛普及，AWS、Azure等科技巨头已形成成熟的多等级服务体系，国内云厂商、运营商也纷纷推出高优先级的Token产品。例如，阿里云百炼平台为企业客户提供“专属推理集群”服务，承诺99.99%可用性与毫秒级时延，Token单价为普通集群的3倍。同时，头部厂商率先落地峰谷定价模式，利用夜间闲置算力让利，高峰时段保障实时业务并收取溢价。例如，DeepSeek V4高峰时段API价格定为非高峰时段的2倍，Anthropic非高峰时段调用可获得双倍使用额度。此外，“保底租金+Token流水分成”的商业模式得到验证。例如亚马逊作为Anthropic的主力云服务商，除了收取保底算力租赁费用，还能从Anthropic的模型调用营收中抽取一定比例的利润分成，其利润率显著高于传统云服务。三是推理时代算力需求呈现弹性化、碎片化、高频化特征，催生算力卡、算力豆、算力银行、算力超市等新型商业模式。算力卡、算力豆是算力零售化、权益化的典型落地，例如运营商推出的Token套餐卡、Kimi联合某国有银行推出的AI原生信用卡等产品，将大颗粒、高门槛的算力资源，转化为轻量化、可交易、可兑换的标准化商品。算力银行借鉴金融存贷逻辑，吸纳企业闲置算力并向需求方按需调度，实现算力跨周期、跨区域灵活调配与价值转化，目前中国银行已在雄安新区启动算力银行试点。算力超市汇聚各类标准化、模块化算力产品，支持企业按需选购、即用即付，大幅降低算力使用门槛，同时可对接算力券、存力券、Token券等政策工具，目前地方政府主导的算力超市已在内蒙古和林格尔、浙江杭州、上海等地落地。

（二）供给侧，产业竞争正告别单卡算力堆叠，转向以全局效率为核心的生态构建

一是算力规模大幅扩张，但供需结构性失衡依然存在。根据工信部数据，截至2026年3月，中国智能算力规模达1882EFLOPS（FP16），为去年同期的2.5倍，智能算力在全国总算力中的占比突破80%。据IDC预测，未来三年中国智能算力规模年均增速约39%，智算服务收入年均增速约50%。但算力资源利用分化显著，行业监测数据显示全国算力综合利用率不足70%，多地新建智算中心实际利用率不足30%。高时效推理算力持续紧缺、跨区域跨平台算力调度能力不足、建设节奏超前于应用需求释放等导致“建而不用”“用而不优”问题突出。二是硬件层面，通用GPU与专用ASIC双轨演进，CPU、内存等供应链重要性大幅提升。GPU方面，通用GPU在模型训练端仍保持统治地位，但推理市场专用芯片（ASIC）正加速增长。上半年，谷歌推出第八代TPU，OpenAI、Anthropic均启动自研专用芯片。据彭博预测，未来十年定制ASIC市场规模年均增速达44.6%，远高于通用GPU 16.1%的增速。同时，2026年上半年，全球服务器CPU和内存巨头产能告急、价格上涨。CPU方面，AMD首席执行官苏姿丰判断，“AI基础设施中CPU与GPU配比正由1:4至1:8向1:1演进，智能体的逻辑编排、多任务流转与环境交互需要大量通用算力支撑，服务器CPU市场年复合增速将超35%，2030年市场规模突破1200亿美元”。内存方面，超大规模云服务商在采购市场启动罕见的长期供应协议。摩根士丹利预计，全球内存供应不足将持续到2026年底，2027年AI和算力行业将新增75-100EB内存需求，2028年进一步翻倍。三是系统架构层面，超节点成为系统级效率提升的重要方向。依托光互联技术和协同调度算法，显著提升算力集群的线性加速比和整体吞吐量。华泰证券预测，2028年国产超节点市场规模有望达3414亿元，2026—2028年CAGR为194%。四是投资建设层面，伴随资本开支激增，AIDC建设规模和速度提升。根据Benedict Evans数据，谷歌、微软、Meta、亚马逊四大科技巨头的资本开支占收入比从2010年代的不足10%，增长到2026年的超50%，其中微软、Meta达到约55%[2]。规模上，根据AI Data Center Index数据库，截至2026年4月，全球344个AIDC项目中，500MW及以上项目达90个，规模占比达78%，其中GW级项目46个，5GW级项目5个。据华为预测，未来三年，国内AIDC市场规模将翻番达10-15GW，未来五年将达20-30GW。速度上，预制模块化方案将AIDC建设周期由12-18个月压缩至5个月以内，现场土建工作量减少70%，安装工作量减少80%。算电协同仍是核心约束，信通院测算显示，2025年我国算力中心用电量达1960亿千瓦时，到2030年预计达8000亿千瓦时，占全社会用电量之比将从1.6%提升至6%左右。部分智算项目中，电力成本占运营成本的比例甚至高达70%至80%。

智能服务

当前，随着AI加速向通用人工智能（AGI）演进，智能服务正从能力展示、单点试点走向全域渗透的价值创造阶段，消费端依托AI入口重构交互体验，企业端依托智能体一体化服务实现价值提升，软硬件产业链协同驱动具身智能向物理世界延伸，孕育智能服务广阔市场空间。IDC预测，2027年中国对AI的投资规模超过50亿美元，年均增速约30％。

（一）C端智能体从问答走向自主执行，AI入口争夺加剧，推动AI内置应用、打造细分高价值场景成为竞争焦点

一是超级应用入口全面AI化，智能体从功能集成体向智能生态中枢演进。微信、支付宝等尚在测试阶段的“小微”“阿宝”等内嵌AI助手，可自主完成购物、创作、办公等全链路任务；同时，微信正联合手机厂商推进智能体互通，建设一键唤起通讯能力。科技巨头计划通过构建覆盖需求、决策、交易的统一AI入口，将用户全流程锁定在自有生态内。未来，智能体将深度嵌入各类App并实现跨端互通，软件边界将日趋模糊。Gartner预测，2028年三分之一的用户交互体验将从原生应用转向智能体前端界面；行业竞争焦点转向智能体生态的协同与执行能力，平台以全闭环服务构筑留存壁垒；商业模式转向Token调用、智能体定制、订阅、插件分成等智能体原生收入。归根结底，这场变革一方面要求产品开发能更好被智能体理解与调用，让智能体“用得上”产品；另一方面要求产品整合能聚焦智能体入口强化跨系统协同与任务闭环，让产品“留得住”用户。二是C端付费需求集中于垂直刚需和高价值增值类AI服务。根据智联、QuestMobile的调研显示[3]，通用型大模型留存率仅为12%；垂直场景（如语言学习、音乐创作）的付费转化率是通用应用的4.6倍；56.1%的职场人愿意为AI服务付费，23.4%已实现付费转化。Kimi凭借在长文档处理上的高阶能力，成为国内第一个在亿级月活应用上跑通的小额付费模型，2026年1月支付订单环比增长约83倍。

（二）企业AI服务从“技术叠加”转向“价值交付”，按效付费模式加速普及，集成智能体、模型、算力的一体化长周期服务成为新增长点

一是企业智能体进入规模扩张期，投资规模和智能体数量持续增长。德勤预测，到2026年底，多达75%的企业会投资智能体[4]。中国通信工业协会预测，2026年我国企业级AI智能体市场规模预计达449亿元、较2025年翻倍。IDC预测，中国企业活跃智能体数量将在2031年突破3.5亿规模，年复合增长率达135%以上。二是用户需求从零散工具采购转向体系化服务，全链路服务能力成为竞争关键。Gartner预测，到2027年采用复合型AI的企业将比只依赖大模型的企业领先2年实现AI落地；摩根士丹利提出，企业通过统一全域数据层、行业域知识、全域分发渠道重构新三重护城河（3D）[5]。OpenAI和Anthropic均面向企业AI市场部署子公司，计划提供从场景设计、系统构建到工作流程重塑的AI落地一体化服务；阿里正整合旗下智能体产品线，打造面向企业生产力场景的统一AI产品。三是供给服务从一次性交付转向持续运营，按效果付费将成为订阅制和项目制的重要补充。IDC调研显示，66%的中国企业倾向按业务成果购买AI能力；按可量化业务效果付费将优先在软件服务、客服、营销等业务逻辑明确、产出易量化‌的领域落地，30.9%的企业已在AI软件采购中采用基于结果的定价模式；2028年预计70%的软件供应商将转按业务结果或交易量计费。

（三）具身智能进入“GPT时刻”前夜，依托半结构化场景的率先落地与RaaS模式创新，将孕育出人机共生的广阔空间

一是具身智能普及提速，人形机器人进入早期商业化。国务院发展研究中心预判，国内具身智能市场规模2030年达2500亿元、2035年突破万亿元。摩根士丹利将2026年中国人形机器人出货量上调至5万台、市场规模20亿美元，预计2030年出货量为44.6万台、市场规模为150亿美元。二是应用场景呈现从工业级向消费级、从高回报率向长尾场景延伸的趋势。目前半结构化的工业场景率先量产突破，商业服务、家庭和极端环境等非结构化场景仍待突破。国内超60%机器人落地工业装配、物料转运、智能巡检等厂区场景，其中汽车制造行业是全球最成熟的落地场景，2025年国内汽车制造行业的具身智能机器人安装量占整个工业级场景的比重超过40%。三是商业模式从硬件转向硬件、软件及服务的一体化服务体系。随着世界模型落地、机器人成本下降，未来盈利方式将从整机销售转向机器人即服务（RaaS）订阅、全产线系统集成、云端仿真平台运营等综合模式，仿真训练服务、具身模型授权成为核心增量。

启示

面向通、算、智深度融合发展大势，建议运营商把握AI重构价值链的战略窗口期，立足基建底座与用户触点两大核心禀赋，布局“通算智”协同生态，构建差异化竞争优势。其中，通信服务要把握“人机物智”多元流量主体演进趋势，跳出传统管道思维，前瞻构建面向智能交互的融合网络底座，抢占全场景连接的价值高地；算力服务要抢抓Token经济新机遇，依托资源优势建立标准化的Token计费与流通体系，探索算力柔性变现及收益分成新模式，提升推理时代的产业话语权；智能服务要着眼深耕场景落地和价值提升，聚焦C端高价值场景，优化适配智能体调用的产品，提升B端智能体、模型、算力一体化服务能力，培育增长新动能。

作者：

李毅君

就职于中国移动研究院战略与产业所，主要从事ICT产业、企业战略领域研究工作。

邓璐

就职于中国移动研究院战略与产业所，主要从事企业战略、数字经济领域研究工作。

鲁涤非

就职于中国移动研究院战略与产业所 ，主要从事ICT产业、企业战略领域研究工作。