智能体驱动的算力基础设施重构，核心并不是简单增加服务器数量，而是把基础设施的优化目标从“训练更大的模型”转向“支撑智能体持续执行任务并稳定创造价值”。当智能体从回答问题进入生产流程、交通系统和物理设备，其资源消耗将由一次性训练转为高频推理、工具调用、数据读写与结果验证，算力、存储、网络和安全机制必须围绕任务链重新组织。
从模型中心转向任务中心
我国Token需求预计在2026年达到10亿亿，智能体应用将成为主要消耗来源。这一变化意味着，算力利用率不能只看峰值性能，还要评估任务完成效率、调用成本、响应稳定性以及不同模型之间的调度能力。生产力智能体往往需要连续运行，单一模型绑定会放大成本和供应风险，因此基础设施应支持多模型接入、弹性调度和按量计费，让资源随业务负载动态分配。
河北已披露智能算力规模达556EFLOPS，在钢铁、化工、交通、医疗等26个领域研发垂直大模型和智能体，并推出算力券、词元券、模型券。其意义不只是扩大供给，更在于把算力、模型和Token转化为可配置的生产要素。首批普惠算力服务清单采用容器化租赁、按量计费等方式，有助于中小企业降低初始投入，但真正的考验仍是任务交付质量，而非资源挂牌规模。
安全成为基础设施能力
智能体拥有更强的执行权限后，安全边界将从模型输出扩展到工具调用、身份权限和外部系统。中央网信办指出，当前风险涵盖技术脆弱性、能力跃迁、智能体被攻击利用、误用滥用以及风险向物理世界延伸。由此，基础设施必须具备权限隔离、过程审计、能力检查点和人工接管机制；安全评估也不能只测模型会不会答错，还要验证其在真实任务中是否越权、失控或影响生产系统。
具身智能进一步说明，算力基础设施正在从云端延伸到物理世界。北京具身智能训练中心构建“采集—建模—训练—验证—回流”闭环，表明数据采集、仿真训练和现场反馈需要统一连接。未来竞争的关键，不是单点算力规模，而是能否把算力、数据、模型、权限和验证体系组织成可持续运行的闭环。智能体越接近真实生产，基础设施就越必须同时具备高效、普惠与可控三种属性。