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　　华为相关负责人表示，当前，中国互联网企业在AI领域的投资规模仅为美国的十分之一。与此同时，国内大模型的推理体验与海外相比仍存在差距——而推理体验的不足会直接导致用户流失，进而减缓企业的投资节奏；投资收缩又会使企业难以承担高昂的推理成本，反过来进一步限制推理体验的提升，形成恶性循环。UCM能够在算力基础设施投入保持不变的前提下，显著优化推理体验，推动AI推理进入“体验提升—用户增长—投资加大—技术迭代”的商业正循环。

　　随着AI应用向各类实际场景深度渗透，用户规模和请求量急剧攀升，模型分析和生成的Token数更呈现指数级增长态势，最大化单Token智能承载力、优化其成本成为厂商核心目标，Token经济时代来临，训练、推理效率与体验量纲都以Token为表征。以火山引擎为例，2025年5月日均Token调用达16.4万亿，较2024年同期激增137倍。巨大的Token处理量意味着高昂运营成本——服务器维护、电力消耗持续攀升；而保障流畅推理体验又需加大算力投入。如何在两者间找到平衡，成为全行业亟待破解的难题。