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 6/1 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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