资本正沿着基础设施链条，依次对从大语言模型到支撑其运转的算力、再到驱动算力的电力等AI发展的每一个瓶颈节点进行投资。那么，下一个节点又会是什么呢？

在2026年夏季达沃斯论坛期间，爱立信全球高级副总裁、东北亚区总裁蓝尚立（Chafic Nassif）在接受第一财经记者采访时阐述了一个观点：他指出，AI领域的首波投资流向了芯片制造与数据中心建设。基于此，他进而分析认为，人工智能赛道下一阶段的领军者，很可能会是那些负责铺设光缆与建设基站的电信运营商。

蓝尚立对此进行了解释。他指出，智能技术最终需要被应用于实际场景，因此必然会朝着"物理AI"（Physical AI）的方向发展，涵盖了从智能眼镜、机器人、无人机再到自动驾驶汽车等具象化的应用形态。要使AI具备物理形态并真正"动起来"，就需要依赖网络连接。他用了一个比喻来说明：在物理AI的框架中，大语言模型充当大脑的角色，机器人和无人机则构成身体，而网络将成为连接二者、传递指令的神经系统。如果没有网络，大脑就无法驱动肌肉，也就无法驱动整个身体运转。

美银同样在5月发布的一份报告中指出，随着AI集群规模持续扩大，网络带宽正逐渐成为新的瓶颈，从而导致AI的网络需求存在严重低估。该报告预计，到2030年，AI网络市场规模将达到3160亿美元，超过了先前预测的2400亿美元。

蓝尚立指出，此前资本市场将主要精力投向了“智能”本身的构建，即专注于使模型能力变得更强。他认为，第一阶段将投资集中于“构建大脑”的方向是合理的，但若要使这部分投资获得实际回报，就必须让AI“动起来”。这意味着，需要将AI模型的智能输出与强大的算力，实质性地嵌入现实物理世界中的各类终端设备之中，其范围涵盖了诸如智能眼镜、无人机、机器人乃至自动驾驶汽车在内的广泛设备。

他进一步阐释道，其核心瓶颈在于设备端的算力受限于固有的物理约束。这是因为设备的本地运算需要消耗大量电力，并要求配备更大容量的电池；对于智能眼镜这类对轻量化有极高要求的终端设备而言，这条技术路径几乎行不通。所以，必须将部分算力卸载到网络侧来完成，也就是说，由运营商在网络边缘提供所需的实时推理能力。

他对第一财经记者阐述道，当前的网络是按照“将数据从一个地点传输到另一个地点”的逻辑进行设计的，但未来的网络必须具备了“搬运智能”的能力，也就是说，它需要能够在网络边缘侧完成推理工作。可以说，这正是未来“价值增量”将要产生的地方，也是投资必然会并且已经开始涌入该领域的原因所在。否则的话，物理AI的开发商就不得不在设备中塞入巨大的算力，这会令机器人、车辆以及工厂侧的成本急剧地增长。

他指出，在今年举行的世界移动通信大会（MWC）上，爱立信展示了一项与机器人公司开展合作的案例，通过将机器人的部分计算能力卸载到网络当中，使得该公司能够以更低的成本和更快的速度把产品推向市场。

同时，AI系统也无法在每一次都依赖将数据传输至远程数据中心进行处理，而是需要具备在边缘侧直接执行推理计算的能力。针对这一情况，他提供了一个更为具体的案例加以阐释：在未来自动驾驶的应用场景中，车辆的智能系统必须在极短的时间内做出决策；倘若相关信息需要往返于一个遥远的数据中心，那么可能会耗费数秒钟的时间，届时将很难避免交通事故的发生。

蓝尚立也在采访中坦率地指出，通往物理AI的道路依然存在关键瓶颈，其中最核心的挑战是“系统割裂”。这具体表现为不同设备与不同通信协议之间难以实现互联互通。他举例说明，比如一个执行园艺修剪任务的机器人，与一架负责区域巡逻的安防无人机，一旦相遇，由于两者可能运行在完全不同的通信协议之上，很可能难以识别对方身份并有效协调以避免碰撞。这一问题也正是爱立信此前收购Vonage，并着手打造名为Aduna的API平台的初衷所在。其目的在于，致力于通过构建一层“翻译层”，使遵循不同协议的设备能够顺畅地交互与协同。

从卖流量到卖Token

在AI时代，词元（Token）的消耗量已逐渐演变为一项关键的宏观经济指标。基于今年5月Google I/O 大会上所披露的数据，谷歌处理的Token数量已超过3.2千兆，全球范围内已出现了375家每年投入超过1万亿Token的大型企业。

蓝尚立认为，对于电信运营商而言，计价单位从“流量”转向Token，这一转变预示着更为广阔的行业增长潜力。通常所见的“不限量”数据套餐，虽然意味着用户消耗的数据量在持续攀升，但其固定不变的收费模式实际上在一定程度上压缩了运营商的收入增长曲线。而Token作为一种新的计价方式，则为运营商提供了一条能够借势而上的增长轨迹。

根据他的观察，中国市场已经开启了对“Token经济”的探索与实践。今年5月，中国电信、中国移动以及中国联通相继面向个人与家庭用户推出了Token套餐服务，首次将AI大模型的计算能力以“Token套餐”的形式，类似于电信流量包那样，进行了明码标价的商业化销售。

蓝尚立对此评论道："这一趋势十分令人鼓舞。特别是随着业务逐步向可穿戴设备以及无人机等应用场景扩展，相关的投资回报也将从这些领域逐步回笼。这实质上构成了一个按序推进、逐级深入的投资逻辑链条，并最终将带动相应的回报产生。"

不过，蓝尚立进一步强调指出，人工智能发展所带来的变革实际上远非“Token与流量的对比”那样简单，其真正的收入增长源泉在于积极发展“差异化连接”服务。他对此进行了解释，指出当前的3G、4G以及5G网络在本质上仍然属于“尽力而为”类型的服务，虽然其传输速率确实相当可观，但未来业务的关键则在于能够针对特定应用场景提供可靠的“保障”。他进一步阐述道，在面对关键任务通信、智慧城市、低空经济以及自动驾驶等新兴应用场景时，运营商有必要开始针对时延、吞吐量与安全等级等指标，提供分级的“保障型”连接能力，这有望催生出一种全新的、具有差异化特征的服务模式。

蓝尚立指出，在未来的服务模式中，率先实现上述差异化能力的企业，将能在同质化的价格竞争全面爆发前，率先获取相应的溢价回报。他认为，电信运营商同时掌握着AI智能资产、网络基础设施能力，以及面向企业与消费者两类群体的客户关系，其角色恰好处于整个价值链多个关键环节的交汇之处，因而具备了成为最终赢家的显著机会。

来源：作为物理AI的“神经系统”，网络是AI投资的下一个风口？ | 证券时报网