編者按：他們創辦的公司或已是獨角獸，或剛啟動種子輪，或已家喻戶曉，或長期身居幕后，或正起于微末，但他們都是中國新經濟的微觀脈搏，是這輪產業和技術升級的微觀主導者和實踐者，不同行業成千成萬的他們的身影匯聚，投射變革的洪流。

由財聯社和《科創板日報》聯合發起的 “連線創始人/CEO”欄目，主要關注創新創業型企業，以企業創始人/CEO的訪談為一手信源，讓成長中的創業公司走入公眾和市場視野，并發掘最新技術和產業趨勢。

《科創板日報》6月11日訊（記者 李明明）當中央政治局會議將算力網與水網、新型電網并列，正式納入國家“六張網”戰略核心的那一刻，邊緣算力這個曾經藏在機房深處的技術名詞，站上了萬億級新基建的聚光燈下。日前，工信部進一步印發《“人工智能+信息通信”創新發展實施意見（2026—2028年）》，明確提出“增強網絡邊緣推理能力”，降低推理時延與終端算力需求——政策信號與產業落地的共振，正在加速邊緣算力從藍圖走向現實。

踏入云天暢想北京總部展廳，跳動的數字與閃爍的屏幕構成一幅獨特的算力地圖：30萬+可調度GPU實時運行，覆蓋全國300余座城市的加速網絡，讓AR沉浸體驗、AI智能試衣、云電競、自動駕駛仿真測試等毫秒級交互從容運轉。

在這片被算力浸透的空間里，《科創板日報》記者見到了云天暢想創始人茅曉東。他剛從一場技術評審會中抽身，語速較快，目光在數據屏之間來回切換，仿佛大腦里也跑著并行進程。這份精準與高效，或許源于他跨越中美的三十年技術生涯：從英特爾GPU研發，到主導索尼PS3、PS4、PSVR芯片架構設計。他完整經歷了圖形算力從桌面到移動、從集中到離散的變遷，也目睹了最深的結構性矛盾——終端越做越小，用戶對高清渲染和AI算力的渴望卻只升不降。

2016年，他找到答案：將海量GPU集中部署到靠近用戶的邊緣節點，用高速網絡將算力以極低時延輸送到千家萬戶，讓千元機也能跑出旗艦體驗。這便是云天暢想“超級終端”模式的起點。

如今，這個判斷正被時代加速驗證。茅曉東在訪談中不止一次強調：“算力網是水電、新型電網等傳統基建的核心服務對象。而邊緣算力，是實現AI普惠、支撐百億級終端實時交互的必由之路。”他預判，未來2-3年，Token將成為運營商基礎計費類目，邊緣算力將在智能體、具身智能、自動駕駛等場景催生“黃金十年”。

“深耕場景落地，拒絕純基建同質化競爭的企業，才有望在萬億藍海中突圍。”他說這話時，屏幕上的節點圖正無聲閃爍——那是一個算力織網人，用三十年技術積淀與國家戰略共振的軌跡。

算力網成六張網核心，邊緣算力承接萬億投資

《科創板日報》記者：今年4月中央政治局會議將算力網和水網、新型電網并列納入國家六張網，政策落地后，對邊緣算力行業和云天暢想帶來哪些實質性機遇？

茅曉東：在我看來，算力網是六張網的核心底座，未來水電等傳統基建的核心服務對象就是AI算力。此前算力行業投資集中在中心大模型訓練，各大廠商扎堆建設萬卡訓練集群；從去年四季度開始，市場風向明顯切換，AI推理需求爆發，算力由過剩轉向緊缺，全行業算力報價出現逆勢上漲，這在國內制造業和科技行業十分罕見。

據測算2026年六張網相關投資超7萬億元，其中過半資金最終會流向邊緣算力，長期訓練與推理算力配比或將達到1:9，14億用戶產生的海量AI使用需求，絕大多數依托邊緣推理落地。政策紅利下，運營商、頭部云廠商加速共建邊緣節點，我們憑借場景落地能力深度參與全國算力一張網建設。

《科創板日報》記者：國家數據局將邊緣計算列為算力基建四大方向之一，請問邊緣計算的市場規模有多大？公司在邊緣計算領域有哪些核心技術突破與布局？

茅曉東：上一代傳統公有云的全球市場規模約7000-8000億美金，而華為的行業報告顯示，AI時代的算力市場將在現有基礎上實現十萬倍增長，未來將達到百萬億級的規模。

從市場結構來看，當前邊緣算力的滲透率不足10%。英偉達最新發布的2026年第一季度財報首次將收入分為數據中心與邊緣計算兩類，其中邊緣計算收入占比僅8%，但英偉達明確向投資人表示，未來超大規模數據中心的建設將受限于電力等資源，而邊緣計算的天花板遠高于數據中心——未來所有通電的設備，包括機器人、家電、汽車、通信基站，都將成為邊緣算力的載體。

云天暢想的算力節點已經覆蓋全國300多個城市，是國內邊緣算力領域的頭部企業。公司的核心業務覆蓋視頻、直播、云游戲、智能座艙、Agentic AI、Physical AI等終端場景，其中智能座艙業務今年已實現數百倍增長，未來預計每年保持1-2倍的爆發式增速。從產業鏈分層來看，黃仁勛將AI產業比作"五層蛋糕"（能源-芯片-AI基礎設施-模型-應用），云天暢想聚焦AI基礎設施、模型調優與應用服務三層。

《科創板日報》記者：行業普遍提出“算力像水電一樣普惠”，如今算力網上升國家戰略，你認為算力水電化落地的標志性節點是什么？

茅曉東：Token成為運營商基礎計費類目可能成為未來普惠落地的核心標志。現階段三大運營商已上線Token增值選配套餐，參考黃仁勛測算，普通百萬Token定價1~3美元，低時延實時互動Token單價可達150美元，價差源于邊緣就近部署帶來的超低時延。

預計2~3年內，用戶手機、寬帶賬單會拆分普通Token、高端實時Token兩類資費，運營商收入重心從傳統語音、流量，逐步轉向智能算力計費。

當前行業尚處于配套建設期，算力全面普惠仍需依托6G落地、全行業AI滲透率提升。

《科創板日報》記者：在全國算力一張網架構中，邊緣算力定位如何？

茅曉東：邊緣算力與中心云是互為剛需的協同關系，絕非補充角色。受物理光速限制，網絡時延無法無限壓縮，未來百億級智能終端、機器人、智能家居、工業設備無法全部依托遠端中心云獲取算力。中心云承接大模型訓練等重型任務，邊緣算力承接終端實時交互、本地推理、毫秒級操控需求，二者分工明確。缺少邊緣算力，智能駕駛、人形機器人、實時AI交互等落地場景無從實現，全國算力網絡只能停留在集中式訓練層面，無法實現AI走進千行百業。

全棧優化實現毫秒級時延，Stack GPU破解算力成本難題

《科創板日報》記者：云天暢想國內落地超上百個邊緣算力節點，端到端時延實現毫秒級，優于行業平均百毫秒水平，實現低時延需要攻克哪些工程難題？

茅曉東： 10毫秒已是我們兩年前的指標，當前新建節點普遍實現數毫秒級響應，6G落地后有望突破1毫秒。

超低時延是全棧系統性優化結果，分為三層改造：第一，底層和三大運營商協同，對骨干鏈路、網關、路由交換機做定制化硬件改造；第二，重構通信協議棧，跳出通用標準化協議框架；第三，定制服務器操作系統與自研調度引擎。通用互聯網架構受標準化約束，天然難以壓低時延，這也是互聯網大廠與我們合作的關鍵原因。在云游戲這類對延遲最敏感的賽道，我們市場占有率處于行業領先。

《科創板日報》記者：公司核心自研Stack GPU技術，通過軟件聚合多塊GPU等效單卡算力，能否用通俗邏輯解釋技術原理，該技術解決行業什么痛點？

茅曉東：Stack GPU本質是并行計算架構，依靠軟件調度，將多塊異構GPU資源整合，對外呈現單張高性能顯卡的算力效果。早年研發初衷是破解高端GPU采購成本高、海外受限采購難題，用存量中端顯卡拼湊超高算力，適配云游戲、超高清渲染需求；進入AI時代，大模型分層推理天然需要多卡協同運算，這項十年沉淀的技術恰好適配大模型邊緣推理。

依托該技術，我們可以靈活調度異構芯片，不管國產芯片還是通用GPU，都能最大化算力轉化效率，降低客戶AI落地硬件成本，也是我們能給耳機、AR眼鏡硬件廠商提供超高性價比算力的技術根基。

智能體與具身智能催生新需求，邊緣算力迎來黃金十年

《科創板日報》記者：智能體產品快速出圈，AI從對話生成邁向自主決策、實時感知，這一變革對邊緣算力提出哪些新需求？

茅曉東：當前通用智能體熱潮存在階段性虛火，多數產品停留在Demo層面，落地痛點集中在用戶體驗不足，無法深度聯動硬件、場景實現閉環。智能體想要落地必須依托邊緣算力實現毫秒級交互，實時聯動手表、家居、車載硬件采集生理、環境數據。美國企業擅長前沿概念研發，國內廠商立足海量消費場景落地迭代，我們聚焦頭部客戶真實落地需求，不盲目跟風熱點研發通用產品，深耕垂直行業定制化智能體算力底座。

《科創板日報》記者：人形機器人、自動駕駛被視作邊緣算力下一輪核心場景，當前具身智能落地最大瓶頸在哪？邊緣算力扮演什么角色？

茅曉東：現階段具身智能瓶頸不在算力，核心短板是AI對現實物理世界的認知能力，現有模型依靠樣本擬合學習動作，無法理解物體物理規律，落地極易出現環境適配故障。等到世界模型技術突破后，算力將成為關鍵約束：機器人、車載硬件受體積和電池限制，無法內置巨型算力芯片，全部感知決策依賴就近邊緣節點輸出算力，也是5G MEC、未來6G建設的核心應用場景。自動駕駛和人形機器人底層技術同源，都依靠邊緣算力完成實時決策。

《科創板日報》記者：未來3至5年，哪些產業會迎來邊緣算力需求爆發？

茅曉東：消費電子、電商廣告、金融投研、企業數字化將率先爆發。當下不帶AI屬性的PC、手機、智能穿戴硬件已經很難打開銷路；全行業中小企業依靠數字員工降本增效成為剛需。

中長期，農業、重工等傳統產業數字化改造落地后，也會逐步釋放海量邊緣算力訂單。

《科創板日報》記者：大量創業企業涌入邊緣算力賽道，行業最終會形成怎樣的競爭格局？會不會復刻中心云“頭部壟斷”格局？

茅曉東：純基建型邊緣算力賽道格局已定，三大運營商、頭部公有云廠商依托資金和網絡優勢占據主導；但基建+場景服務的復合型企業能夠走出差異化路線，誕生一批新興龍頭。大廠商沒有精力深耕各行各業細分需求，垂直場景壁壘依靠長期項目沉淀形成，無法依靠資金快速復制。單純拼硬件、拼算力報價的廠商極易陷入虧損，只有綁定產業落地、創造實際價值的服務商才能長期立足。