技术变革所带来的商业价值，并非同步显现。
经济学家卡萝塔·佩蕾丝在《技术革命与金融资本》一书中，将技术革命的进程划分为“导入期”和“展开期”。前一阶段聚焦于新技术及其基础设施的构建，而后一阶段则伴随着技术向各行各业的渗透，生产方式与组织结构随之调整，更广泛的生产效率提升才得以实现。
人工智能正在跨越这个时间差。中国的日均Token调用量已从2024年初的1000亿，飙升至2026年6月的500万亿，两年间增幅超过千倍。随着智能体开始执行连续性任务，模型调用正逐步融入业务流程。使用规模越大，对稳定供应和服务成本的控制就越发关键。
如何让现有的智能能力以可负担的成本真正融入实际业务，正成为众多企业面临的共同挑战。
这或许能解释为何2026年云栖大会的议程重点落在了“Agentic AI”上。“智以致用”的主题，聚焦于如何将智能融入生产流程。作为阿里云的长期合作伙伴，中兴通讯以“AI同兴，智绘万象”的主题亮相，其在智算基础设施和AI原生终端方面的布局，有了更具体的观察视角。
中兴与阿里云的合作已进入第十四个年头，双方的协作已深入到AI供应和应用的多个环节。中兴积累的“连接+算力”能力因此有了明确的衡量标准：将技术突破转化为可规模化部署的服务，缩短AI抵达产业的时间。
AI既是快速迭代的技术，也是一项需要在运营中逐步回收的投资。这种时间维度上的错位，正是AI落地过程中一道现实的门槛。
智能体的广泛应用让成本核算变得更加复杂。一项任务可能涉及多轮推理和工具调用，计算需求随之波动。云服务商既要关注单位能耗下的Token产出，也要考虑完成一次有效任务的总成本。总拥有成本（TCO）的竞争，将从设备采购延续到系统运行，直接影响AI应用能否成为一门可持续的生意。
产业投入的规模也在持续攀升。阿里巴巴集团2025年发布的自愿公告（港交所披露）显示，未来三年将至少投入3800亿元人民币用于云计算和AI基础设施建设。海外方面，Alphabet、亚马逊、Meta和微软2026年的资本开支预计将超过7000亿美元。当投入以如此速度累积，竞争焦点已从购买多少算力卡，转向每一笔投入能持续产出多少智能。
这也让中兴长期积累的通信能力，在AI时代找到了新的应用场景。大规模AI系统的运行效率，不仅取决于单颗芯片的性能，还取决于GPU、CPU与网络芯片之间能否高效协同。
机内互联和机间通信越高效，芯片性能就越能转化为可用算力，数据传输中的等待和损耗也越少。中兴过去在通信网络中积累的连接与系统协同能力，迎来了新的用武之地。
在云栖大会现场，中兴展示了基于正交无背板互联（Orthogonal Electrical eXchange，OEX）架构的超节点，其核心特征可概括为开放解耦与灵活扩展。
中兴通讯云栖大会展台：智算超节点计算柜
开放解耦首先体现在芯片层面。OEX架构不绑定单一厂商，并与国内芯片伙伴深度协同，支持CPU、GPU、DPU等多芯片灵活组合，释放“1+1>2”的集群效能。
同时，中兴基于OEX架构打造了“算力集装箱”，通过前置开发模式将共性工作预先完成、个性化适配后置，将商用适配周期压缩至3到6个月，显著降低了国产GPU的商业化试错成本，也为企业保留了技术路线的选择权。
灵活扩展依托于中兴通讯的正交架构。正交无背板互联交换设计实现了柜内“三零线缆”，缩短了SerDes链路，降低了插损，显著提升了信号完整性。此外，基于OEX超节点，可构建万卡的Matrix集群超节点。企业可以随业务增长逐步投入，为后续升级留出空间。
集群扩大后，这种协同还需延伸到网络层面，而中兴的思路是“以网强算”。其Scale-Out方案面向机间网络，通过稳定运行和调优提升算效；Scale-Across面向跨域互联，服务于更大范围的算力协同。改善网络效率，有助于减少规模扩展中的通信损耗。
数据中心建设与运营能力，决定了这些设备能否按期上线，以及以何种能耗水平运行。中兴人工智能数据中心（AIDC）方案统筹了算力、供配电、制冷和管理系统，通过模块预制缩短交付周期，并为后续扩容留出空间。
这套系统级能力已进入市场验证。2025年，中兴通讯算力业务营收同比增长约150%，占整体营收的24.6%，其中服务器及存储营收同比增长超200%。智算服务器已进入国内多家头部互联网企业的核心业务场景，并在国际市场实现规模商用。
AI产业的互联和调度标准仍在演进，芯片路线也尚未收敛。能够同时优化芯片、网络、能源和软件，是中兴进入互联网企业核心业务场景的重要条件之一。
AI进入终端，互联网服务的入口也开始发生变化。
中兴与阿里的合作已延伸到终端侧。部分中兴终端接入了Fun-ASR、Qwen3.8等Qwen系列模型及联网搜索智能体等能力，支持图文理解与通用问答，也可生成人像写真。终端提供了现成的用户触点，让云端模型与智能体获得了深入用户日常的使用机会。
互联网服务的分发逻辑也可能随之改变。用户表达一个目标，由智能体寻找和调用服务，应用便需要考虑如何参与任务，而终端有机会承担更重要的服务组织角色。中兴在软硬件协同上的积累，为其参与新一轮入口演进提供了条件。
中兴还将AI带入了不同形态的设备。以本届云栖大会中展示的产品线来看，自由屏、云笔电与云PAD组成了AI云电脑矩阵，以弹性算力支撑多屏使用，覆盖个人、家庭和政企场景。
中兴通讯云栖大会展台：全栈智算与AI终端展示
此外，还有智慧中屏围绕康养和伴学等家庭需求组织服务，AI宠物iMoochi则探索情感陪伴。设备形态的差异为模型带来了办公之外的多元化场景。
中兴通讯云栖大会展台：AI宠物iMoochi
AI走向用户普惠，最终要回归到人们日常使用的设备上。手机、电脑和家庭大屏仍是最直接的入口。模型能否与硬件、操作系统和应用顺畅协同，决定了AI能力能否变成稳定、易用的日常服务。这也让具备终端整合能力的厂商，在新一轮AI竞争中获得了新的位置。
对中兴而言，长期积累的软硬件与系统整合能力，也因此有了新的价值。
技术扩散还需跨越产业的边界。
云栖大会所呈现的完整产业链，落到客户手中仍需解决这些衔接问题。合作的深度，也成为观察企业价值的一个尺度。
中兴与阿里云已共同走过其中的多个阶段。2013年，中兴为阿里云搭建了首张光传送网（OTN）。进入合作的第十四个年头，协作已深入产品研发，并延伸至全球市场，目前覆盖超过17个国家和地区。
在公共云领域，双方的合作从通用计算走向智能计算，将融合了成本优化与业务需求的算力设计方案落地，持续构建先进的算力底座。
混合云合作面向行业部署。中兴的服务器和网络设备已与阿里云完成适配，双方以软硬协同的全栈云解决方案实现端云一体，共同服务政企领域。
全球化进一步凸显了工程能力的重要性。模型可以远程更新，基础设施仍需在当地交付。中兴通过海外本地化工厂及全球交付运维体系，为阿里云的业务扩张提供支持。长期积累的本地资源，让联合打造的产品具备了跨市场部署的条件。
在IDC领域，中兴依托海外本地团队与阿里云开展数据中心建设及运维合作。2026年，双方在阿尔及利亚落地了云能力中心，数据中心内部机电建设项目覆盖中东和南美3国，IDC机房运维覆盖亚欧9国，为阿里云海外数据中心的稳定运营提供支持。
这种协作创造的价值，也会随云服务的规模不断扩大。中兴在底层系统中实现的效率改善，经由阿里云的平台传递给更多企业和开发者，客户采用AI所需付出的工程成本也有望降低。
中兴与阿里云能够合作十四年，也意味着双方已形成了长期稳定的协作方式。阿里云的业务需求可以更早地进入产品设计，中兴则将这些需求落实到设备和交付方案中。最终，这套在中国市场跑通的算力工程，还能变成可在海外复制的方案。
从2013年的光传送网到今天的AI基础设施，中兴与阿里云的合作已从连接延伸到算力、终端和海外交付。技术与产业之间的时差，正是在一次次适配、建设和运维中被缩短。模型能力只有以可控成本稳定运行，才可能真正进入企业经营。
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