编者按：他们创办的公司或已是独角兽，或刚启动种子轮，或已家喻户晓，或长期身居幕后，或正起于微末，但他们都是中国新经济的微观脉搏，是这轮产业和技术升级的微观主导者和实践者，不同行业成千成万的他们的身影汇聚，投射变革的洪流。

由财联社和《科创板日报》联合发起的 “连线创始人/CEO”栏目，主要关注创新创业型企业，以企业创始人/CEO的访谈为一手信源，让成长中的创业公司走入公众和市场视野，并发掘最新技术和产业趋势。

《科创板日报》6月11日讯（记者 李明明）当中央政治局会议将算力网与水网、新型电网并列，正式纳入国家“六张网”战略核心的那一刻，边缘算力这个曾经藏在机房深处的技术名词，站上了万亿级新基建的聚光灯下。日前，工信部进一步印发《“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）》，明确提出“增强网络边缘推理能力”，降低推理时延与终端算力需求——政策信号与产业落地的共振，正在加速边缘算力从蓝图走向现实。

踏入云天畅想北京总部展厅，跳动的数字与闪烁的屏幕构成一幅独特的算力地图：30万+可调度GPU实时运行，覆盖全国300余座城市的加速网络，让AR沉浸体验、AI智能试衣、云电竞、自动驾驶仿真测试等毫秒级交互从容运转。

在这片被算力浸透的空间里，《科创板日报》记者见到了云天畅想创始人茅晓东。他刚从一场技术评审会中抽身，语速较快，目光在数据屏之间来回切换，仿佛大脑里也跑着并行进程。这份精准与高效，或许源于他跨越中美的三十年技术生涯：从英特尔GPU研发，到主导索尼PS3、PS4、PSVR芯片架构设计。他完整经历了图形算力从桌面到移动、从集中到离散的变迁，也目睹了最深的结构性矛盾——终端越做越小，用户对高清渲染和AI算力的渴望却只升不降。

2016年，他找到答案：将海量GPU集中部署到靠近用户的边缘节点，用高速网络将算力以极低时延输送到千家万户，让千元机也能跑出旗舰体验。这便是云天畅想“超级终端”模式的起点。

如今，这个判断正被时代加速验证。茅晓东在访谈中不止一次强调：“算力网是水电、新型电网等传统基建的核心服务对象。而边缘算力，是实现AI普惠、支撑百亿级终端实时交互的必由之路。”他预判，未来2-3年，Token将成为运营商基础计费类目，边缘算力将在智能体、具身智能、自动驾驶等场景催生“黄金十年”。

“深耕场景落地，拒绝纯基建同质化竞争的企业，才有望在万亿蓝海中突围。”他说这话时，屏幕上的节点图正无声闪烁——那是一个算力织网人，用三十年技术积淀与国家战略共振的轨迹。

算力网成六张网核心，边缘算力承接万亿投资

《科创板日报》记者：今年4月中央政治局会议将算力网和水网、新型电网并列纳入国家六张网，政策落地后，对边缘算力行业和云天畅想带来哪些实质性机遇？

茅晓东：在我看来，算力网是六张网的核心底座，未来水电等传统基建的核心服务对象就是AI算力。此前算力行业投资集中在中心大模型训练，各大厂商扎堆建设万卡训练集群；从去年四季度开始，市场风向明显切换，AI推理需求爆发，算力由过剩转向紧缺，全行业算力报价出现逆势上涨，这在国内制造业和科技行业十分罕见。

据测算2026年六张网相关投资超7万亿元，其中过半资金最终会流向边缘算力，长期训练与推理算力配比或将达到1:9，14亿用户产生的海量AI使用需求，绝大多数依托边缘推理落地。政策红利下，运营商、头部云厂商加速共建边缘节点，我们凭借场景落地能力深度参与全国算力一张网建设。

《科创板日报》记者：国家数据局将边缘计算列为算力基建四大方向之一，请问边缘计算的市场规模有多大？公司在边缘计算领域有哪些核心技术突破与布局？

茅晓东：上一代传统公有云的全球市场规模约7000-8000亿美金，而华为的行业报告显示，AI时代的算力市场将在现有基础上实现十万倍增长，未来将达到百万亿级的规模。

从市场结构来看，当前边缘算力的渗透率不足10%。英伟达最新发布的2026年第一季度财报首次将收入分为数据中心与边缘计算两类，其中边缘计算收入占比仅8%，但英伟达明确向投资人表示，未来超大规模数据中心的建设将受限于电力等资源，而边缘计算的天花板远高于数据中心——未来所有通电的设备，包括机器人、家电、汽车、通信基站，都将成为边缘算力的载体。

云天畅想的算力节点已经覆盖全国300多个城市，是国内边缘算力领域的头部企业。公司的核心业务覆盖视频、直播、云游戏、智能座舱、Agentic AI、Physical AI等终端场景，其中智能座舱业务今年已实现数百倍增长，未来预计每年保持1-2倍的爆发式增速。从产业链分层来看，黄仁勋将AI产业比作"五层蛋糕"（能源-芯片-AI基础设施-模型-应用），云天畅想聚焦AI基础设施、模型调优与应用服务三层。

《科创板日报》记者：行业普遍提出“算力像水电一样普惠”，如今算力网上升国家战略，你认为算力水电化落地的标志性节点是什么？

茅晓东：Token成为运营商基础计费类目可能成为未来普惠落地的核心标志。现阶段三大运营商已上线Token增值选配套餐，参考黄仁勋测算，普通百万Token定价1~3美元，低时延实时互动Token单价可达150美元，价差源于边缘就近部署带来的超低时延。

预计2~3年内，用户手机、宽带账单会拆分普通Token、高端实时Token两类资费，运营商收入重心从传统语音、流量，逐步转向智能算力计费。

当前行业尚处于配套建设期，算力全面普惠仍需依托6G落地、全行业AI渗透率提升。

《科创板日报》记者：在全国算力一张网架构中，边缘算力定位如何？

茅晓东：边缘算力与中心云是互为刚需的协同关系，绝非补充角色。受物理光速限制，网络时延无法无限压缩，未来百亿级智能终端、机器人、智能家居、工业设备无法全部依托远端中心云获取算力。中心云承接大模型训练等重型任务，边缘算力承接终端实时交互、本地推理、毫秒级操控需求，二者分工明确。缺少边缘算力，智能驾驶、人形机器人、实时AI交互等落地场景无从实现，全国算力网络只能停留在集中式训练层面，无法实现AI走进千行百业。

全栈优化实现毫秒级时延，Stack GPU破解算力成本难题

《科创板日报》记者：云天畅想国内落地超上百个边缘算力节点，端到端时延实现毫秒级，优于行业平均百毫秒水平，实现低时延需要攻克哪些工程难题？

茅晓东：10毫秒已是我们两年前的指标，当前新建节点普遍实现数毫秒级响应，6G落地后有望突破1毫秒。

超低时延是全栈系统性优化结果，分为三层改造：第一，底层和三大运营商协同，对骨干链路、网关、路由交换机做定制化硬件改造；第二，重构通信协议栈，跳出通用标准化协议框架；第三，定制服务器操作系统与自研调度引擎。通用互联网架构受标准化约束，天然难以压低时延，这也是互联网大厂与我们合作的关键原因。在云游戏这类对延迟最敏感的赛道，我们市场占有率处于行业领先。

《科创板日报》记者：公司核心自研Stack GPU技术，通过软件聚合多块GPU等效单卡算力，能否用通俗逻辑解释技术原理，该技术解决行业什么痛点？

茅晓东：Stack GPU本质是并行计算架构，依靠软件调度，将多块异构GPU资源整合，对外呈现单张高性能显卡的算力效果。早年研发初衷是破解高端GPU采购成本高、海外受限采购难题，用存量中端显卡拼凑超高算力，适配云游戏、超高清渲染需求；进入AI时代，大模型分层推理天然需要多卡协同运算，这项十年沉淀的技术恰好适配大模型边缘推理。

依托该技术，我们可以灵活调度异构芯片，不管国产芯片还是通用GPU，都能最大化算力转化效率，降低客户AI落地硬件成本，也是我们能给耳机、AR眼镜硬件厂商提供超高性价比算力的技术根基。

智能体与具身智能催生新需求，边缘算力迎来黄金十年

《科创板日报》记者：智能体产品快速出圈，AI从对话生成迈向自主决策、实时感知，这一变革对边缘算力提出哪些新需求？

茅晓东：当前通用智能体热潮存在阶段性虚火，多数产品停留在Demo层面，落地痛点集中在用户体验不足，无法深度联动硬件、场景实现闭环。智能体想要落地必须依托边缘算力实现毫秒级交互，实时联动手表、家居、车载硬件采集生理、环境数据。美国企业擅长前沿概念研发，国内厂商立足海量消费场景落地迭代，我们聚焦头部客户真实落地需求，不盲目跟风热点研发通用产品，深耕垂直行业定制化智能体算力底座。

《科创板日报》记者：人形机器人、自动驾驶被视作边缘算力下一轮核心场景，当前具身智能落地最大瓶颈在哪？边缘算力扮演什么角色？

茅晓东：现阶段具身智能瓶颈不在算力，核心短板是AI对现实物理世界的认知能力，现有模型依靠样本拟合学习动作，无法理解物体物理规律，落地极易出现环境适配故障。等到世界模型技术突破后，算力将成为关键约束：机器人、车载硬件受体积和电池限制，无法内置巨型算力芯片，全部感知决策依赖就近边缘节点输出算力，也是5G MEC、未来6G建设的核心应用场景。自动驾驶和人形机器人底层技术同源，都依靠边缘算力完成实时决策。

《科创板日报》记者：未来3至5年，哪些产业会迎来边缘算力需求爆发？

茅晓东：消费电子、电商广告、金融投研、企业数字化将率先爆发。当下不带AI属性的PC、手机、智能穿戴硬件已经很难打开销路；全行业中小企业依靠数字员工降本增效成为刚需。

中长期，农业、重工等传统产业数字化改造落地后，也会逐步释放海量边缘算力订单。

《科创板日报》记者：大量创业企业涌入边缘算力赛道，行业最终会形成怎样的竞争格局？会不会复刻中心云“头部垄断”格局？

茅晓东：纯基建型边缘算力赛道格局已定，三大运营商、头部公有云厂商依托资金和网络优势占据主导；但基建+场景服务的复合型企业能够走出差异化路线，诞生一批新兴龙头。大厂商没有精力深耕各行各业细分需求，垂直场景壁垒依靠长期项目沉淀形成，无法依靠资金快速复制。单纯拼硬件、拼算力报价的厂商极易陷入亏损，只有绑定产业落地、创造实际价值的服务商才能长期立足。

（科创板日报记者 李明明）