从AI搜索的普及到AI智能体的爆发，人工智能正经历从“会想”到“会做”的关键进化。
在2026节点增长大会上，白山云科技董事长兼CEO霍涛指出，智能体时代的到来，不仅是一场应用层的革命，更将驱动一场基础设施的结构性重构。
他判断，智能体正从概念走向产业，其交互将呈现“泛在、实时、碎片化”的特征。传统的中心云架构将难以应对由此产生的海量推理需求，时延与成本挑战日益凸显。因此，支撑智能体经济的算力底座必须进化，遵循“算力追随数据”的原则，从中心向边缘智能下沉。
在他看来，2025年不仅是智能体爆发的元年，也是边缘AI Infra的机遇之年。未来的竞争不仅在于模型的智力，更在于谁能提供更低延时、更低成本、更安全的推理服务。此外，他还特别强调了“信任基础设施”的重要性：在体验之上，信任才是决定智能体能否大规模落地的生死壁垒。
为了完整呈现霍涛的思考，在不改变原意的基础上，节点财经对演讲内容进行了整理编辑，希望能提供新的视角与洞察。
核心观点梳理：
1.2025年是智能体爆发元年 ：智能体已从概念走向价值兑现，从“会想”进化到“会做”。
2.基础设施面临结构性革命 ：智能体的交互特性（泛在、实时、碎片化）导致传统中心云架构在推理场景下成本飙升、时延增加。未来的算力必须"追随数据"，向边缘端(Edge)下沉。
3.推理将超越训练 ：未来AI的主战场在推理(Inference)，预计其算力消耗将远超训练阶段，且增量巨大。
4.语音交互被低估 ：目前的AI擅长语义理解，但对语气、语调等"副语言"理解不足，这是未来的重要技术高地。
5.信任比体验更重要： 没有“信任基础设施”，再好的体验也会被“封杀”。安全、合规与伦理问题是智能体落地的先决条件。
以下是霍涛演讲精编：
01 智能体(Agent)从概念走向价值兑现
又到了一年一度节点增长大会。去年我分享的主题是“出海”，而今年的命题则是“智能体时代”。首先问大家一个问题：现在谁还单纯依赖传统的搜索引擎？
IDC数据显示，已有78%的消费者因生成式AI减少了传统搜索引擎的使用；在企业端，84%的B2B客户正用AI在多个渠道之间搜索、整合并总结信息。
我们看到了很多生动的案例，比如美国一位17岁的高中辍学生，靠ChatGPT“手把手”教成了Open AI的研究员，甚至成为Sora的核心技术贡献者；再比如最近火爆的豆包AI手机，智能体开始接管我们的手机，能够完全自主式地帮用户完成比价、下单的全流程，成为用户意图的高效执行者。
2025年被公认为是AI智能体爆发的元年，它已经从概念走向了价值兑现。
最近一位曾在IBM、阿里任职，后来担任传统企业CEO的朋友告诉我，他正在进行智能体创业。基于其对传统产业研发与运营的深刻理解，通过智能体技术转化为可落地的企业智能化赋能方案，这非常有价值。当看到这样的大咖都投身其中，我们深切感受到概念落地的真实性。
从技术演进来看，AI已从“模型能力建设”转向“代理能力普及”，从“会想”进化到了“会做”。Agent不再仅仅提供思路，更能执行任务，比如帮你制定并落实一个出行计划。在商业闭环上，它已从单一工具转变为创造价值的生产力单元，并开始渗透到千行百业。完整的产业生态也正在形成，涵盖从底层大模型、中间层Agent框架，到上层应用和平台市场，各大科技公司和创业公司纷纷推出Agent开发平台，降低创作门槛，汇聚开发者生态。
我们正在迈入一个以智能体为基本运行单元的全新阶段，而这不仅是市场驱动，更有国家战略的强力支撑。 国家“十五五”规划明确提出全面实施“人工智能+”行动，计划到2027年新一代智能终端与AI智能体的普及率达到70%，2030年达到90%，并于2035年建成全面智能化的社会经济体系。
产业数据也同样惊人：2025年全球预计有2880万个智能体，到2029年这一数字可能会增长40倍。更关键的是智能体的“行动”——它是指Agent在完成特定任务过程中，所执行的独立、可观测的操作步骤总数。2025年智能体每天的行动数量约为1.2亿次，而四年后的2029年预计将达到惊人的2170亿次。
作为AI时代最基本的消耗单位，Token的数量也在激增。据国家数据局披露，截至今年6月底，中国Token的日消耗量已达30万亿次，在短短一年半的时间里增长了300多倍。此外，过去我们关注模型训练的算力需求，但现在推理算力占比正在逐步提升，预计到 2026 年，推理算力占比将达到 62.2%，超过训练算力的 37.8%。这预示着“推理”将成为未来的主战场。
02 基础设施的结构性革命：让算力追随数据，让智能贴近行动
智能体经济时代的到来，给基础设施带来了全方位的压力测试，无论是算力、网络、数据，还是安全与能源，都面临着巨大的挑战。基础设施的升级绝非简单的“更快更多”的线性增强，而是一场应对智能体持续交互与自主行动的结构性革命。
特别是算力层面，推理需求的激增以及其泛在、实时、碎片化的特征，正使算力需求从集中式供给，走向边缘演进的分布式新格局。
在新的范式下，中心云在资源密集性上仍具优势，但其跨地域传输带来的效率、性能、成本以及隐私风险等问题日益突出。在中心云模式下，用户的一个问题，可能需要多个 Agent 协同，引发更多的网页浏览和大模型 API 调用，最终导致时延线性增长、成本指数飙升，以及连带着隐私风险问题。这种 “远水救不了近火” 的架构，难以支撑智能体的实时性、高并发需求。
应对这场结构性革命，必须加快构建智能体时代的“云-边-端”算力协同体系， 将算力下沉到网络边缘，在数据源头就近提供处理能力，让算力追随数据，让智能贴近行动。
目前，白山云作为中国首批将边缘计算设施进行全球部署的企业，已在东南亚、中东、中亚、北非及拉丁美洲等60+快速增长的市场以及国内各省份，基于原有的边缘分发网络升级边缘智算节点，以满足客户日益增长的边缘AI Infra需求，解决其中的实时性、经济性和安全性难题。
举个实际例子，我们服务的一个全球领先的AI虚拟聊天平台，面向全球用户提供个性化智能虚拟对话体验。它的后台并不是单一模型，而是集成了DeepSeek、豆包、ChatGPT等15个主流开源及闭源大模型，而且模型版本更新极其频繁。平台需要确保稳定性和全球实时响应，以及需要快速集成新模型，以维持对话品质和使用者参与度。白山云通过边缘智算云提供给客户多种模型MaaS解决方案，实现统一模型访问、动态路由与高效执行，助力客户实现高频、高吞吐、低延迟的业务能力，强化快速迭代的服务优势。
03 智能体时代的三大趋势洞察
讲完基础设施，我还想谈谈对于智能体时代三个重要趋势的关注。
首先是语音大模型，这是一个被严重低估的交互“灵魂”。
说话是人类最自然且信息密度最高，包含语义、情感、身份等多维度信息的交流方式。智能体要无缝融入人类生活必须掌握这种“母语”。目前的AI虽然对“语义”理解得非常不错，但对“副语言”，比如语气、语调、语速、背景噪音等的理解能力还远远不够。
举个例子，开会时老板生气地说“散会”，AI智能体可能只记录了“老板说散会”，但人类秘书立刻就能听出老板生气了，知道需要补救或重开会议。所以，语音交互不能简单停留在语义理解，真正融入副语言的深度理解将是未来的一个重要趋势。
其次是构建信任基础设施，这是一个比体验更高的壁垒。
现在的AI产品体验已经有了很大提升，但往往因为缺乏“信任”而被卡住。无论是监管机构、企业、还是社会大众，对数据权限、跨域流转和误操作风险都有着深切担忧，这将智能体发展的核心障碍从“技术可实现”转向“社会可接受”， 涉及安全、法律、伦理等多个维度。如果用户或机构不敢用、不能用，再好的体验也无济于事。因此，能否建立起让老百姓和机构放心的信任基础，构建涵盖安全、合规、伦理与透明审计的“信任基础设施”，是AI智能体时代必须关注的重点。
最后，智能体将赋能“超级个体”，成为组织进化的加速器。
目前我们公司35%的代码已由AI生成，部分团队甚至高达90%。我常跟员工讲，未来能活下去的组织，一定是充分使用AI的组织。未来可能会出现一种加速进化的组织形态：由3-5个核心人员作为“超级个体”，指挥几百个智能体协同工作，这种模式的效率将非常之高，也将深刻重塑组织的运营模式、人才招聘和规模化发展路径。
关于智能体爆发带来的管理挑战与风险，我认为主要集中在两个方面。
首先是责任划分的难题。
举个例子，以前医疗事故责任在医院和医生，软件出问题是Bug；但在智能体时代，如果AI误诊导致患者死亡，责任方将变成三方：医院、医生以及提供智能体的公司（例如是否使用了污染数据进行训练）。有专家指出，在复杂情况下，开发者或平台方可能需要承担首要或兜底责任，而这又将极大增加创新者的法律风险。
其次是价值观与伦理问题。
如果我们只畅谈智能体的“能力”而忽视其“心性”，那么这场技术革命将是危险且不可持续的。关于智能体的伦理与价值观问题，我认为这是其从“工具”蜕变为“伙伴”或“生产力单元”过程中，必须跨越的最深鸿沟。当决策涉及人身安全，或者面临“牺牲少数保护多数”等伦理抉择时，AI智能体带来的挑战和风险将是前所未有的。
智能体时代已拉开帷幕，它带来的不仅是生产力的解放，更是一系列基础设施、社会契约和组织形态的连锁革命。在这场宏大的演进中，没有旁观者，只有共建者。我们坚信，唯有当技术突破、产业应用、社会信任与人文关怀协同共进，智能体的潜力才能转化为普惠社会的强大动力。
