Grayscale解讀智能體趨勢：更便宜的AI 更多算力需求

來源：Zach Pandl，Grayscale研究主管；編譯：金色財經

AI的需求正在不斷增長，這得益於成本的下降以及該技術自主運行能力的提升。

這意味著對計算能力和支撐AI運行的物理基礎設施的需求也在不斷增加。例如，據 Anthropic 公司稱，其最新的 Sonnet 模型每次任務的成本降低了高達 30%。而 OpenAI 最近推出的「dots」（一種全天候在線的智能體，可以全天候為用戶實現目標）可能會大幅增加對計算能力的需求。

降低成本可以釋放更多AI潛力。來自價格更低的開放權重模型的競爭正在給Token價格帶來壓力——Token價格是開發者為AI模型處理和生成的文本支付的費用。正如我們在《投資應對計算瓶頸》一文中討論的那樣，更低成本的智能技術可以使更多應用程序和自動化工作流程在經濟上可行。

智能體可能會放大這種需求。聊天機器人回答問題；而智能體則需要完成多個步驟才能達成目標。例如，準備客戶會議可能包括查看筆記、分析投資組合變化以及起草議程。根據任務的不同，這些工作流程消耗的Token數量可能是聊天機器人交互的 5 到 50 倍。而全天候在線的智能體可以將這種處理方式擴展到單個對話之外。

推理——即運行AI模型所需的計算——已經快速增長（見圖表 1）。高盛預測，到 2030 年，Token消耗量可能增長 24 倍，這主要由智能體推動。即使AI的效率不斷提高，如果其使用量增長速度更快，總計算需求仍可能上升。

這些數字化活動仍然依賴於物理基礎設施。電力、數據中心和GPU都需要時間才能交付。因此，更便宜的AI可以與緊張的計算資源供應並存：CoreWeave最近宣布簽署了計算價格更高的新合約。我們認為，更便宜的智能和更強大的智能體可以擴展人工智慧的應用場景和使用範圍，其帶來的收益足以超過效率提升——從而支撐對稀缺計算能力的需求，並使計算能力的擁有者受益。

關鍵要點：更便宜的AI和更強大的智能體可能會加速計算需求，從而使支持人工智慧擴展的稀缺物理基礎設施的所有者受益。

圖表1：從聊天機器人到智能體，推理需求正在激增

來源：金色財經

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