摘要：从2G到3G、4G、5G，技术升级带来的体验差异十分明显：2G时代仅能发送信息、拨打电话；3G时代可有限度使用手机上网；4G时代支持观看直播；5G时代能实现更多复杂应用；6G时代则可传输全息投影，呈现立体画面。

什么是“毫秒用算”？算力升级的战略布局又是什么？2027年以前要实现城市范围内的“毫秒用算”，可通过类比通讯领域的发展来理解。

早期通讯从2G发展到当前的5G，部分区域会显示“5GA”信号。

“5GA”并非标注错误，而是代表5.5G，即接近6G的技术水平。

从2G到3G、4G、5G，技术升级带来的体验差异十分明显：2G时代仅能发送信息、拨打电话；3G时代可有限度使用手机上网；4G时代支持观看直播；5G时代能实现更多复杂应用；6G时代则可传输全息投影，呈现立体画面。

通讯领域的核心是信号传输，AI时代的核心则是算力。

以智能驾驶为例，当前智能驾驶存在一个关键问题：车辆行驶中需即时判断前方物体是否为人、人是否可能移动、前方车辆急刹车该如何应对。

显然，车辆计算能力越强，判断精准度越高，但仅依靠车辆自身搭载完全独立的强大算力并不现实。

因此，智能驾驶通常采用“车-云协同”模式：

一方面依赖车辆自身算力，另一方面将相关信息传输至算力基地，由算力基地的庞大算力提供支持。

4G、5G技术普及后，云计算与云存储成为主流。若传输速度过慢，云存储的实用性会大幅降低——尽管云存储优势显著，但上传、下载、调取数据均耗时过长，用户自然不愿使用。

正是由于5G技术实现了高速传输，用户无需在本地存储大量数据，可将数据全部存于云端。有时在云端打开文件的速度甚至快于本地，且云端计算速度与信息处理量远高于本地设备。

AI应用同样依赖高速传输，以智能驾驶为例，车辆需做出精准且即时的判断，这就要求传输延迟极低，不能出现明显延迟。

“毫秒用算”中的“毫秒”，即指传输延迟需控制在毫秒级别。

这种延迟速度已超出人类感知范围，但对高要求场景而言，即使几毫秒、十几毫秒的延迟也无法接受。不过，在低要求算力场景中，延迟影响较小，例如向AI（如豆包）提问时，等待十几秒、二十秒用户通常可以接受。

当前部分深度思考类AI应用，用户提问后可先处理其他事务，待回答生成后再查看，无需像早期无深度思考功能的AI那样即时等待——早期AI回答生成速度快，提问后可立即获得回复，而当前深度思考类AI生成回答通常需要10秒左右，部分复杂问题甚至需要20秒左右。

这种延迟虽能被用户感知，但用户一般不会在意。然而，在精度要求极高的领域，延迟是不可容忍的，例如AI辅助远程手术。

目前已有机器人远程手术案例，例如医生在北京，无需前往重庆，只需借助相关设备、佩戴感应手套，即可完成重庆的手术。该技术已应用于实际手术，但仍存在较大延迟问题。

此外，智能驾驶从当前的L2级、2.99级，向未来L3级、L4级升级过程中，对路面情况的反馈精度要求越来越高，同样需要达到毫秒级延迟，这正是“毫秒用算”的核心需求。

“毫秒用算”的性质类似当年铺设光纤，属于基础设施建设，无法由企业单独完成，需由国家主导推进。

以新能源汽车为例，中国新能源汽车产业比欧美国家更发达，核心原因之一是中国充电桩数量远多于其他国家。

在日本，充电桩数量极少，肉眼可见范围内难寻踪迹；而在中国，充电桩分布广泛，且仍在加速安装。完善的充电桩基础设施消除了用户的充电顾虑，进而推动新能源汽车渗透率提升。

基础设施建设历来由国家主导，而非个人或企业。早年间美国因网络基础设施完善，成为互联网发源地且最早实现普及；中国互联网普及始于2000年后，但在5G领域已逐步追平美国，6G领域更是开始领先。

算力领域的基础设施建设，除算力数据中心外，还需构建高效传输系统，“毫秒用算”正是这类传输系统的核心目标。未来在各大城市内部，需实现1毫秒内的数据传输，且2027年该技术的覆盖率需不低于70%。

无论股市走势如何，国家始终在大力推动人工智能基础设施建设，这也是中国在AI领域与美国形成“两强并立”格局的重要原因。

其他国家甚至在建设数据中心时都需长时间讨论，而中国已启动全国范围的毫秒算力网络建设。

正是这些科技领域的基础设施投入与突破，为市场情绪提供了支撑。一旦“毫秒用算”基础设施建成，相关产业链将获得明确的发展目标与业绩需求，上下游企业均会受到积极带动。

来源：翼峰说历史