Grayscale解读智能体趋势：更便宜的AI 更多算力需求

来源：Zach Pandl，Grayscale研究主管；编译：金色财经

AI的需求正在不断增长，这得益于成本的下降以及该技术自主运行能力的提升。

这意味着对计算能力和支撑AI运行的物理基础设施的需求也在不断增加。例如，据 Anthropic 公司称，其最新的 Sonnet 模型每次任务的成本降低了高达 30%。而 OpenAI 最近推出的“dots”（一种全天候在线的智能体，可以全天候为用户实现目标）可能会大幅增加对计算能力的需求。

降低成本可以释放更多AI潜力。来自价格更低的开放权重模型的竞争正在给Token价格带来压力——Token价格是开发者为AI模型处理和生成的文本支付的费用。正如我们在《投资应对计算瓶颈》一文中讨论的那样，更低成本的智能技术可以使更多应用程序和自动化工作流程在经济上可行。

智能体可能会放大这种需求。聊天机器人回答问题；而智能体则需要完成多个步骤才能达成目标。例如，准备客户会议可能包括查看笔记、分析投资组合变化以及起草议程。根据任务的不同，这些工作流程消耗的Token数量可能是聊天机器人交互的 5 到 50 倍。而全天候在线的智能体可以将这种处理方式扩展到单个对话之外。

推理——即运行AI模型所需的计算——已经快速增长（见图表 1）。高盛预测，到 2030 年，Token消耗量可能增长 24 倍，这主要由智能体推动。即使AI的效率不断提高，如果其使用量增长速度更快，总计算需求仍可能上升。

这些数字化活动仍然依赖于物理基础设施。电力、数据中心和GPU都需要时间才能交付。因此，更便宜的AI可以与紧张的计算资源供应并存：CoreWeave最近宣布签署了计算价格更高的新合同。我们认为，更便宜的智能和更强大的智能体可以扩展人工智能的应用场景和使用范围，其带来的收益足以超过效率提升——从而支撑对稀缺计算能力的需求，并使计算能力的拥有者受益。

关键要点：更便宜的AI和更强大的智能体可能会加速计算需求，从而使支持人工智能扩展的稀缺物理基础设施的所有者受益。

图表1：从聊天机器人到智能体，推理需求正在激增