“未來趨勢應該是只有智能體，沒有APP，智能體把APP都顛覆掉了。以后可能不需要軟件公司，就都是智能體公司了�！比A鯤振宇金融系統(tǒng)部總經(jīng)理孔亮近日對第一財經(jīng)表示。
華鯤振宇是一家以國產(chǎn)算力為根基的服務(wù)器提供商，用戶分布在互聯(lián)網(wǎng)、金融以及醫(yī)療等領(lǐng)域。據(jù)孔亮觀察，中國各行各業(yè)都在落地人工智能，而智能體正成為標配。亞馬遜全球副總裁儲瑞松近日同樣表示，如今AI的發(fā)展又來到了一個拐點，“我們正處在Agentic AI爆發(fā)的前夜。”
手機用戶每次與豆包進行交互，醫(yī)生每次在AI助手上進行知識查詢，都是通過智能體對大模型推理能力的調(diào)用。在大模型訓練階段，本土算力供應商略顯捉襟見肘；智能體爆發(fā)帶來的推理需求，則落在中國算力的能力范圍之內(nèi)。
爆發(fā)前夜
各行各業(yè)似乎都在擁抱智能體。
今年2月份，復星醫(yī)藥發(fā)布PharmAID決策智能體平臺，這一平臺底層既有海外領(lǐng)先的大模型，也接入了中國本土的Deepseek-R1大模型。這一智能體已接入全球多個臨床資訊及管線數(shù)據(jù)平臺，該公司稱其醫(yī)藥健康領(lǐng)域內(nèi)容生成準確率比通用大模型提升了50%。
PharmAID決策智能體平臺包含了復星醫(yī)藥自己決策的風險偏好，也包含了存量的管線，舊管線、新管線匹配的關(guān)系。因此，這一平臺目前是面向內(nèi)部使用，復星醫(yī)藥首席數(shù)智官林錦斌說：“目前這個階段，我們還是自己的狗糧自己先吃�！�
人工智能已經(jīng)滲透進入醫(yī)療的方方面面。近日，中山醫(yī)院周儉教授、楊欣榮教授團隊與鹍遠生物聯(lián)合開展的研究成果在國際期刊Molecular Cancer發(fā)布。這項研究基于高通量測序平臺，通過小型靶向甲基化測序Panel，捕獲血漿游離DNA的甲基化特征和片段組學特征，構(gòu)建出融合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架的多模態(tài)人工智能模型，實現(xiàn)對多種消化道癌癥的無創(chuàng)檢測與組織溯源。強大的人工智能，使得基于液體活檢的無創(chuàng)的消化道多癌早篩從概念走向現(xiàn)實邁出關(guān)鍵一步。
中國每年有數(shù)億人次出行，差旅是智能體落地的重要場景。
2025年1月，OpenAI展示其智能體Operator，演示的核心能力之一就是一鍵式訂票。今年6月份，滴滴企業(yè)版也推出內(nèi)測的AI小滴差旅助手、管理助手、解決方案助手智能體。
對于商務(wù)出差的人來說，智能體最終也許能像一個行政助理那樣工作：分析企業(yè)差旅政策如飛機火車標準、酒店金額限制，結(jié)合員工偏好，銜接大小交通，生成一站式行程規(guī)劃，并以“購物車”結(jié)算方式交給用戶進行預訂。
“效率成生存剛需的當下，技術(shù)也在倒逼商旅行業(yè)變革�！钡蔚纹髽I(yè)服務(wù)事業(yè)群總經(jīng)理蔡曉鷗說，這些智能體是基于70萬企業(yè)累積的B端服務(wù)數(shù)據(jù)，采用開源模型Multi-Agent架構(gòu)來實現(xiàn)的�！暗蔚纹髽I(yè)版希望用技術(shù)重構(gòu)商旅效率，更精確地管理差旅路上的每一公里。”
智能體的應用，也會逐漸穿透，從用戶的交互層，深入到企業(yè)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫。
“過去我們一直在用AI來賦能數(shù)據(jù)庫的運維。過去這個事情比較難做，過去我們用的都是小模型，它基于規(guī)則的方式來去觸發(fā)，泛化性是很差的�，F(xiàn)在有了大模型，它的學習能力特別強，后續(xù)我們把智能體的技術(shù)嵌入存儲，嵌入數(shù)據(jù)庫，運維體驗會發(fā)生翻天覆地的變化。”華為存儲閃存領(lǐng)域總裁謝黎明近日表示。
醫(yī)藥研發(fā)、商旅出行、數(shù)據(jù)庫運營等，上述這些不同案例顯示，人工智能與智能體正在進入各行各業(yè)，并改變內(nèi)部運行效率。
過去幾年間，大模型帶動了新一輪的人工智能浪潮。如今人工智能發(fā)展，又來到了新的階段。
“我們正處在Agentic AI爆發(fā)的前夜�！眱θ鹚稍趤嗰R遜云科技中國峰會上表示。
推動的力量
智能體的爆發(fā)，技術(shù)基礎(chǔ)是日新月異的大模型。
第一次工業(yè)革命時期的蒸汽機，解放了人和動物的肌肉力量，改變了紡織、采礦、交通等領(lǐng)域的效率�，F(xiàn)在的人工智能革命，芯片企業(yè)和大模型企業(yè)前赴后繼，放大和解放了人類的智力。
在美國，谷歌、OpenAI等企業(yè)不斷迭代，推出性能更強大，效率更高的模型。在中國，阿里通義千問、DeepSeek等模型你追我趕，不斷提升性能。
成本的下降，是一項技術(shù)得以商用的前提。儲瑞松援引斯坦福大學2025年人工智能報告稱，過去兩年推理成本下降，已經(jīng)不到原來的百分之一。
“像DeepSeek這樣的模型一經(jīng)推出就極大提升了推理效率。這是非常令人振奮的事情，同時也促使很多模型提供商開始想盡辦法優(yōu)化自己的成本和運行效率�！眮嗰R遜云科技全球技術(shù)總經(jīng)理Shaown Nandi評價說：“推理成本的降低，既包括芯片性能的改進，也包括模型本身在結(jié)構(gòu)和功能上的提升�！�
人工智能的能力之所以令制藥企業(yè)激動，是因為它解決了一直困擾企業(yè)的問題——如何達成方向大致正確的選擇。在研發(fā)管線紛繁復雜，動輒10億美金起步的新藥研發(fā)上，制藥企業(yè)極度渴望確定性�！皼Q策智能體，不可能一蹴而就，是需要持續(xù)投入的�！绷皱\斌說。投資回報是管理者不得不考慮的事情，他負責復星醫(yī)藥的整個數(shù)字化的投資決策。在投資回報上就要“給到我們管理層一個比較滿意的結(jié)果�！�
“在DeepSeek之前，大家門檻比較高，投入產(chǎn)出比特別低。有了DeepSeek之后，大家可以有當期的回報了,比如說一年就見效果�！笨琢翆Φ谝回斀�(jīng)表示。華鯤振宇是華為的戰(zhàn)略合作方，它以國產(chǎn)的鯤鵬和昇騰算力為基礎(chǔ)，為國有大型銀行客戶，互聯(lián)網(wǎng)用戶等提供服務(wù)器，并幫助這些企業(yè)搭建起其智能體。
兩家美國公司谷歌和Anthropic推動了智能體標準的確定。
大模型公司Anthropic首倡的模型上下文（MCP）協(xié)議，得到越來越多企業(yè)認可，中國企業(yè)阿里巴巴等也已經(jīng)支持這一協(xié)議。
對于智能體來說，MCP是一個強大的解鎖器和解碼器。它就像是通用的USB-C接口，智能體可以通過這個標準化接口，更便捷地訪問任何一項服務(wù)、數(shù)據(jù)，并幫助用戶按其需要來執(zhí)行一些任務(wù)。
谷歌推出的開源標準A2A（Agent-to-Agent）協(xié)議，旨在解決不同AI智能體之間的互操作性問題。通過統(tǒng)一的通信標準，A2A協(xié)議支持智能體之間的高效協(xié)作和任務(wù)管理。
“所有這些因素疊加在一起，讓Agentic AI的爆發(fā)幾乎不可避免�！眱θ鹚杀硎�。
中國算力的舒適區(qū)？
3月份，山西省人民醫(yī)院上線私有化模型平臺，算力底層是鯤鵬+昇騰的組合，搭配DeepSeek-R1的70B大模型，再上面一層的智能體“省醫(yī)AI助手”則內(nèi)嵌到門診醫(yī)生、住院醫(yī)生、護理和醫(yī)技系統(tǒng)。
“山西人民醫(yī)院IT維護可能二三十個人，但是懂AI的可能就沒幾個人。”孔亮說。醫(yī)院需要控制預算，也需要合作方提供完整的落地方案，以及人員AI培訓。
山西人民醫(yī)院有“數(shù)據(jù)不出院”要求，因此只能做人工智能的本地化部署。這是相當普遍的需求。“現(xiàn)在金融機構(gòu)面臨著數(shù)據(jù)安全的問題，它要求數(shù)據(jù)保密性和不能夠流出，所以我們建議由監(jiān)管機構(gòu)，或者有監(jiān)管背景的機構(gòu)，來成立一個大模型平臺，成立這樣的一個運營主體�！崩顺奔瘓F副總裁吳超表示，“現(xiàn)在大模型大家都在去做，頭部客戶有資金有實力，可以自己構(gòu)建一套平臺和資源，但中小企業(yè)沒有那么多資金去構(gòu)建平臺�！�
財富五百強的企業(yè)中，超過七成的工作負載仍然運行在本地，而非在云上。金融、教育等產(chǎn)業(yè)對數(shù)據(jù)保護極度重視，他們在許多場景搭建AI能力的時候，同樣更愿意本地化部署。
山西省人民醫(yī)院的AI部署方案，是中國人工智能閉環(huán)能力的一個代表：底層算力、中間的模型、上層智能體，以及使用場景都是本土化的。
DeepSeek出現(xiàn)之后，帶動了一大批模型開源和降價。而且大參數(shù)的模型，開始部署在中國本土芯片之上。國產(chǎn)算力如華為的昇騰、摩爾線程、沐曦等搭上發(fā)展的快車。沐曦、摩爾線程等都開啟了上市的進程，而華鯤振宇的收入迅猛增長。
對于中國芯片企業(yè)來說，芯片產(chǎn)品在訓練過程中略顯捉襟見肘，但在推理環(huán)節(jié)可能綽綽有余。
大模型的訓練過程，相當于把小孩培養(yǎng)成教授；使用大模型進行推理，就像是教授向成百上千的學生傳道授業(yè)解惑。手機用戶每次與豆包進行一次交互，醫(yī)生每次在AI助手上進行知識查詢，就是通過智能體對大模型推理能力的一次調(diào)用。日常億萬次的智能體互動，使得推理所需算力逐步壓過訓練所需算力。
據(jù)孔亮預計，今后的四五年內(nèi)，華鯤振宇出貨的服務(wù)器，將有八成是用于推理，而只有兩成是用于訓練。市場需求的爆發(fā)，也會推動底層芯片技術(shù)的進步。
“就像以前大家都是用的紙和筆來辦公，用了電腦之后會提升辦公效率，但是這需要一個過程。我們現(xiàn)在就是把各行各業(yè)的一個個的業(yè)務(wù)場景全部智能體化，它是個很長的過程�！笨琢琳f。
謝黎明認為，智能體發(fā)展會變革人機交互的模式，自然語言交互會成為主流。
“未來的萬事萬物，不管你是什么樣的公司，你生產(chǎn)任何一個產(chǎn)品，你的產(chǎn)品一定會對應一個智能體。就像一輛自動駕駛的汽車，它一定會配一個自駕系統(tǒng)一樣�！敝x黎明說。
