在算力網絡的發展版圖中，邊緣算力正從邊緣角色走向核心位置，成為支撐未來智能社會的重要基礎設施。云天暢想創始人茅曉東在接受專訪時指出，隨著AI推理需求的爆發式增長，邊緣算力已從“可選配置”轉變為“必需配置”，其重要性日益凸顯。

“2026年以來，算力市場經歷了從過剩到緊缺的劇烈轉變，甚至出現‘一機難求’的局面。”茅曉東分析稱，AI Agent推理應用的普及，如年初引發熱議的“小龍蝦”項目，推動算力需求呈現指數級增長。日均Token處理量從幾億躍升至上百億，普通用戶日常使用的AI編程、會議總結、內容生成等場景，均對算力提出了更高要求。他預測，未來推理需求將遠超訓練需求，算力供應的核心矛盾已從“有無”轉向“夠不夠”。

云天暢想通過智能調度技術，將邊緣算力利用率提升至超過100%。茅曉東介紹，公司根據不同場景的時間分布特點，實現算力資源的錯峰利用：游戲用戶集中在晚間和周末，AI推理則集中于工作日白天。同一臺服務器白天運行AI PC推理任務，晚間切換至云游戲服務，通過動態調配最大化資源效率。國家數據局數據顯示，2025年推理數據量已達101.34艾字節，首次超過訓練數據量，未來推理算力需求與訓練算力需求之比可能達到3:1甚至更高。為此，國家正推動邊緣算力在城市場景的合理布局，以實現“東數西算”與城市算力的高效協同。

茅曉東強調，邊緣計算是破解算力“不可能三角”——功耗、算力與機動性難以兼顧——的唯一路徑。他以移動機器人為例：“無法讓機器人攜帶幾百瓦的GPU運行，電池續航會成為致命短板。因此，必須將大部分計算任務卸載至邊緣層。”相比中心云，邊緣計算在時延和成本方面具有天然優勢。以北京到張家口的數據中心為例，即使傳輸速度再快，往返時延仍達幾十毫秒；而云端芯片的高昂成本也限制了算力網絡的普及。茅曉東認為，要使算力像水電一樣無處不在，邊緣計算不是補充，而是必需環節。

全球科技巨頭的戰略調整印證了邊緣計算的價值。茅曉東特別提到英偉達最新財報將收入劃分為數據中心（92%）和邊緣計算（8%）兩部分。英偉達CEO黃仁勛明確表示，數據中心需求可能在某個時間點達到峰值，但邊緣計算——包括機器人、自動駕駛、醫療設備等物理AI場景——將成為未來增長的核心引擎。中國則依托成熟的5G網絡、龐大的應用市場和豐富的邊緣節點，走出了一條“以網絡補芯片”的獨特發展道路。

云天暢想的StackGPU技術通過軟件堆疊將多塊消費級顯卡的算力聚合為“超級GPU”，顯著降低了綜合成本。目前，公司已在全國部署超過150個算力加速節點，將該技術應用于AI大模型、智能機器人、智能汽車、游戲娛樂、直播電商和云電腦等多個領域。茅曉東透露，公司內部設立了代號為“Lab 12K”的戰略實驗室，聚焦物理AI、下一代邊緣計算和具身智能等前沿方向。“這個實驗室不以短期收入為目標，而是致力于原始創新，為未來5到10年的技術變革埋下種子。”

展望算力網絡的未來，茅曉東用“無處不在”和“普惠”兩個關鍵詞概括。他預測，人工智能發展將經歷三個階段：2022至2024年的“Chat”階段（聊天機器人）、2025至2026年的“Agentic”階段（任務執行），以及最終的物理AI階段。在物理AI時代，AI將跳出數字空間，進入倉庫、工廠、農田、醫院和家庭，操作工具、搬運貨物、駕駛車輛、照護人類，真正改變生產生活方式。這一變革依賴低時延、高可靠的算力支撐，而邊緣計算正是物理AI時代的“神經末梢”。