Agent開始“卷”執行力，云廠商的錢包準備好了嗎？

　　作者：呂倩 責編：劉佳

　　本周又是Agent(智能體)熱度持續的一周。北京時間6月19日，國內大模型初創企業Minimax發布能夠完成長程(Long Horizon)復雜任務的通用智能體MiniMax Agent，多步規劃專家級解決方案、拆解任務需求、執行多個子任務從而交付最終結果。

　　同日，OpenAI CEO 山姆·奧爾特曼(Sam Altman)在官方播客Podcast上表示，或將于今年夏天發布的GPT-5 將整合 o-Series 與 GPT-Series，搭建跨模態、跨任務的“通用執行層”，并披露公司在底層算力方面的進展情況，明確了今年大模型產品強執行與高算力需求的屬性特征。

　　此前談及Stargate設立5000億美元規模原因時，山姆·奧爾特曼表示，因為GPT-4和ChatGPT上線后，服務器被擠爆。雖然數據中心從芯片級優化到整體架構創新持續進步，但推理需求的增長仍令算力供給捉襟見肘。5000億美元是基于對未來幾年算力增長趨勢預測得出的數字。

　　北美四大云廠商中，AI基礎設施投入力度最大的當屬亞馬遜云，計劃2025年全年支出超過1000億美元，微軟與谷歌分別計劃投入800億與750億。對比各自百億規模季度營收，雖有核心業務支撐，利潤率層面仍將面臨一定壓力。

　　大模型干活更強了

　　在山姆·奧爾特曼的表述中，新模式的顯著特性已不是性能多么好，而是干活多么強。

　　即將發布的GPT-5將不再是一個單一功能的產品，而是一個經過架構融合的綜合性產物，該變化折射的是山姆對AGI(通用人工智能)定義理解的變動，他表示，現在AI的發展已遠遠超過五年前行業根據軟件認知能力而提出的AGI定義。當下更需要考慮的是，AGI需要什么？山姆認為是能夠自主發現新科學或極大提高人們使用工具發現新科學的能力，例如當下正火的AI編程產品。

　　一位二級市場券商分析師對記者表示，大模型真正產生價值始于Agent開始為人類工作，雖然行業還處于非常早期的階段。過去的AI也具備提效功能，但存在功能單一且依賴人類指導、缺乏通用性和自主性等問題。Agent將自然語言轉化為具體指令并實際操作，將AI能力從被動響應升級為主動執行。

　　“干活”或“強執行”是今年行業對大模型的重要期許，背后是Agent與多模態技術的逐漸成熟。年初，智源研究院披露，2025年，更通用、更自主的智能體將重塑產品應用形態，多智能體系統將在更多場景中落地。

　　智源研究院院長王仲遠對記者表示，現在的Agent相當于移動互聯網的APP，而Agent正是產業界可以開始發力的領域。當下大模型的思考能力和智能化程度已使得部分Agent做得很好。

　　一旦AI開始干活，大模型就不再是單純的軟件產品，需要算力端，尤其推理算力層面的支持。

　　據中信建投研報分析，Agent與深度思考推理的結合大幅提高推理算力需求增加，兩者的結合可提高Agent執行任務準確率。同時，多Agent協作群體智能也已開始逐步商用化，過去復雜、多步驟的任務可通過Agent實現。

　　干活需要強算力支撐

　　除了Agent對算力的拉動，各家互聯網大廠加速推動AI與原有業務結合，以及多模態技術的發展，也是拉動算力需求增長的重要因素。多方影響下，算力基礎設施的投入規模逐漸擴大。

　　此次山姆透露OpenAI數據中心項目Stargate進展：首期項目已在美國得州阿比林開工，占整個計劃的10%。5000億美元的賬款雖未全部到賬，但他認為可以分階段完成。從戰略層面來看，Stargate利于OpenAI提前鎖定訓練窗口期，避免算力荒。如果項目能夠順利完成，OpenAI或將不再租用云服務，但當下，OpenAI仍需通過與云廠商及算力廠商合作的方式，緩解算力壓力。

　　2025年1月之前，微軟是OpenAI的獨家云服務供應商。1月Stargate項目披露后，微軟“卸任”這一特殊身份，OpenAI先后與甲骨文、CoreWeave、AMD、Google等平臺建立合作關系。愈加多元化的合作版圖背后，是Agent時代更旺盛的算力需求，以及云服務行業借此重塑競爭格局的野心。獨立TMT分析師付亮也認為，大模型行業的競爭會進一步拉開頭部與中腰部云廠商之間的差距。

　　格局重塑壓力下，多家頭部廠商披露將投入更多預算籌備AI算力建設。美國市場研究機構Synergy Research Group數據顯示，2025年一季度，全球企業在云基礎設施服務上的支出約940億美元，同比增長23%；北美四大云廠商資本開支合計為765億美元，同比增長64%。

　　國內市場中，今年1月，DeepSeek R1以極低成本實現接近GPT-4o級別的性能后，頭部云廠商迅速將R1集成至平臺內，加快AI部署與落地，并先后披露AI對業務增長的拉動作用與投入計劃。阿里巴巴集團CEO吳泳銘表示，阿里未來三年在基礎設施上的投入會超過過去十年的總和。騰訊總裁劉熾平表示，公司正以資本開支和運營費用形式加碼AI投入，部分 GPU與AI投資已開始創收，包括將GPU和AI技術部署于計算基礎設施、API及平臺解決方案以產生云收入。

　　雖然大模型時代云行業尚處于增量市場，但基于客戶認知、付費習慣、技術成熟度等因素影響，云廠商之間仍需依靠低價策略爭奪客戶。以寄望于通過豆包產品與Agent浪潮進一步挖掘市場空間的火山引擎為例，本月豆包系列模型產品價格進一步下探，采訪中，火山引擎總裁譚待表示，未來云服務市場中，以GPU為基礎的AI云服務將至少占一半份額，產業技術主體也逐漸變為Agent，降價可以促進AI智能體的普及。

　　需注意的是，高增長態勢下的安全合規與行業適配問題仍需警醒，阿里巴巴董事長蔡崇信提出的全球數據中心興建超需求警告仍言猶在耳。真正走向成熟之前，一定程度的發展泡沫或許是行業企業成長的必由之路。