Agent重构一切：看得见的波涛汹涌与看不见的河床变迁

Agent“接管”世界的时刻，似乎越来越近了。与当年互联网、云计算“重新定义一切”的演进轨迹类似，Agent正驱动AI变革走出概念炒作、投资先行的野蛮生长阶段，加速跨越价值兑现的关键节点。

“看得见”的是Agent掀起的一波又一波浪潮：从Coding Agent颠覆代码开发范式到Work Agent引爆智能办公需求，从一人公司（OPC）开创新局到行业智能体应用遍地开花，再到当下Muse、Instinct等Personal Agent打破云边端边界、降低任务执行门槛，汹涌而至的波涛令人应接不暇。

“看不见”的是Agent对整个AI底座的重构：与大模型训练为主导的需求特征和运行模式不同，Agent将单次模型调用扩展为持续任务执行，使基础设施优化目标由改善单一性能转向提升完整任务执行效率。这意味着计算、存储、网络等AI基础设施的各个环节必须实现系统级跃迁，Token经济顺畅运行的底层逻辑亟待重塑。

当“看得见”的浪花与“看不见”的河床融为一体，Agent才能最大限度地释放出全部潜能。然而，AI变革的速度实在太快，人们难免沉浸于“乱花渐欲迷人眼”的纷繁现象，而忽视对潮流走向更具决定性作用的河床演变。近日，国际数据公司（IDC）与浪潮信息联合发布《2026年中国人工智能计算力发展评估报告》（下简称《报告》），开创性地提出并阐释了Agent重构人工智能基础设施的深刻背景与可能路径，有助于填补认知鸿沟、探索实践道路，推动中国AI产业链引领Agent进化方向。

杰文斯悖论叠加乘数效应：Agent显著放大算力缺口

关于AI是否存在泡沫，一直是业界争论的热点话题。在以对话为主的大模型应用阶段，“杰文斯悖论”时常被提及——提高资源利用效率，反而会导致该资源的总消耗量上升，而不是减少。蒸汽机时代的煤炭消耗走势证明了上述判断，AI算力的供不应求更打消了最初的担忧。

伴随Agent渗透进程的加快，对Token账单的焦虑愈发明显，但用户拥抱Token的热情已如决堤的洪水不可阻挡。据《报告》预测，全球活跃Agent数量将从2026年的7940万个增长至2030年的22.16亿个，Token消耗量的复合增长率更高达4822.6%，约为活跃智能体数量增速的37倍。

不难看出，Agent时代Token消耗总量的增速因“乘数效应”而持续加码，任务执行次数、单任务Token消耗、多智能体协同放大系数，三者共同作用，刺激算力需求呈现非线性的指数级增长。

从某种意义上讲，Agent正驱动算力跃升为与水利、电网、铁路同等层级的国家战略基础设施。作为十五五核心基建任务，包含国家水网、新型电网、全国一体化算力网、新一代通信网、城市地下管网、现代物流网的“六张网”建设，即代表了顶层设计与市场需求共振的演进方向，为Agent底座的实质性跃迁创造了必要条件。

不过，尽管算力投资规模以远超预期的速度扩张，但受制于核心部件产能扩张周期、能源约束等因素的影响，物理世界的供给增速难以匹配数字世界的需求增速，算力供需缺口将不可避免地长期存在。当总量缺口与结构性矛盾交织在一起，AI基础设施就不可能在“堆量”的既有道路上闷头狂奔，探索系统性的破局路径迫在眉睫。

双线进化×全栈升级：Agent重塑AI基础设施演进范式

在改变世界之前，先重塑基础底座——这几乎是每一轮技术变革的普遍规律。从具体路径来看，到底是追求极致的性能表现，还是致力于降低普惠的应用门槛，不同企业往往会做出迥异的路线选择。

躬逢AI时代，这种选择更趋复杂：大模型训练阶段就有“大力出奇迹”与“系统性创新”之争，到了Agent新纪元，又面临进化方向的抉择。与面向模型训练和单次推理不同，Agent以完成任务为目标，需要在一个业务流程中进行多轮任务规划与模型推理，执行数据处理、工具调用、代码运行和多模态信息解析等操作，并持续管理任务状态、更新上下文，根据执行结果动态调整后续步骤，对AI基础设施提出更高的复合型诉求。

显而易见，支撑单次训练或推理的算力底座已无法满足Agent加速渗透的要求，唯有围绕Agent的开发、部署、运行和治理形成综合基础设施体系，方能达成规模化智能生产的目标。《报告》指出，AI基础设施正从规模扩张转向系统效率竞争，通过计算、存储、网络、数据中心、终端以及模型、调度和Token运营的全系统协同，有望为Agent大行其道铺平道路。

为了化解Agent在复杂任务执行方面的诸多挑战，AI计算必须从多维度增强系统竞争水平，采取双线进化路径堪称明智之举：一是基于Capability Al Compute（能力型智算）突破智能上限， 通过超节点、HBM、高速互连等系统级创新，提升单机模型承载和复杂任务处理能力；二是借助Capacity Al Compute（容量型智算）实现智能充分供给，以PD/ AF分离、多元算力协同和全链条优化，提高资源利用效率，降低单位Token成本。

如果说AI计算的双线进化解决了Agent攻坚与普惠难以兼顾的痛点，那么AI基础设施其他环节的协同演进则开辟了全栈升级的崭新范式。存储需从数据保存向持续供给上下文、记忆和任务状态演进，网络要支撑模型、数据、工具和业务系统之间的实时协同，数据中心重点保障高密度、持续运行的智能生产，终端推动云、边、端根据任务需求动态分工；与此同时，Agent框架将模型能力转化为可执行任务，调度与MaaS负责组织异构资源和智能服务。

尤值一提的是，在“Token为王”的背景下，Token运营是整个AI基础设施能否顺利完成跃迁的胜负手，更是从资源投入迈向智能产出的转换器。面对Agent落地的严峻考验，Token运营要在业务场景和服务等级约束下，通过模型、算力和调度动态配置，找到交互性与吞吐量的最佳平衡，实现资源利用效率与用户体验的综合优化。

场景丰富×普惠优先：开辟Agent时代的“中国道路”

毋庸置疑，AI基础设施已成为国家战略布局的重要组成部分，Agent正成为新一轮角力的主战场。在这场关乎经济全局和市场格局的较量中，中国胜算几何？

《报告》显示，2026年，中国智能体部署渗透率为81%，高于全球领先水平的78.1%；预计中国的活跃智能体数量将从2026年的495万个增长至2030年的1.97亿个，复合增长率达151.2%。一方面，中国拥有全球最丰富的数字化应用场景，制造、金融、电商、政务、医疗等领域正成为Agent落地的重点行业，这为智能体提供了持续的迭代数据和价值验证环境；另一方面，开源生态降低了中小企业和个人的应用门槛，成熟工程化进一步减少部署成本，有助于企业从试点验证向Agent规模化应用迈进。

令人欣喜的是，这种竞争优势正逐步转化为开疆扩土的强劲动力，不少区域已为Agent生根发芽做好了充分准备。《报告》首次将智能体应用落地、推理算力基础设施等纳入城市人工智能算力发展水平的关键评价指标，北京、杭州、深圳位列2026年中国人工智能算力城市排行榜的前三，上海、广州、成都、南京、武汉、济南、苏州进入前十，还有更多城市在加速奔跑。

以双线进化为牵引，寻求效率与普惠的均衡，并依托丰富行业场景和巨大市场容量，为Agent营造最适宜的发展环境——这也许就是“中国道路”的核心竞争力，新的征程已从脚下起步。

作者关健，《IT创事记》合伙人、主笔：曾任《电脑商报》常务副社长兼执行总编、《中国计算机报》助理总编。

他长期关注科技产业动态及趋势，与逾百位高科技公司领导者进行过对话，亦在众多科技会议与论坛中担任嘉宾主持。

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