Agent开始“卷”执行力，云厂商的钱包准备好了吗？

本周又是Agent（智能体）热度持续的一周。北京时间6月19日，国内大模型初创企业Minimax发布能够完成长程（Long Horizon）复杂任务的通用智能体MiniMax Agent，多步规划专家级解决方案、拆解任务需求、执行多个子任务从而交付最终结果。

同日，OpenAI CEO 山姆·奥尔特曼（Sam Altman）在官方播客Podcast上表示，或将于今年夏天发布的GPT-5 将整合 o-Series 与 GPT-Series，搭建跨模态、跨任务的“通用执行层”，并披露公司在底层算力方面的进展情况，明确了今年大模型产品强执行与高算力需求的属性特征。

此前谈及Stargate设立5000亿美元规模原因时，山姆·奥尔特曼表示，因为GPT-4和ChatGPT上线后，服务器被挤爆。虽然数据中心从芯片级优化到整体架构创新持续进步，但推理需求的增长仍令算力供给捉襟见肘。5000亿美元是基于对未来几年算力增长趋势预测得出的数字。

北美四大云厂商中，AI基础设施投入力度最大的当属亚马逊云，计划2025年全年支出超过1000亿美元，微软与谷歌分别计划投入800亿与750亿。对比各自百亿规模季度营收，虽有核心业务支撑，利润率层面仍将面临一定压力。

大模型干活更强了

在山姆·奥尔特曼的表述中，新模式的显著特性已不是性能多么好，而是干活多么强。 

即将发布的GPT-5将不再是一个单一功能的产品，而是一个经过架构融合的综合性产物，该变化折射的是山姆对AGI（通用人工智能）定义理解的变动，他表示，现在AI的发展已远远超过五年前行业根据软件认知能力而提出的AGI定义。当下更需要考虑的是，AGI需要什么？山姆认为是能够自主发现新科学或极大提高人们使用工具发现新科学的能力，例如当下正火的AI编程产品。

 一位二级市场券商分析师对记者表示，大模型真正产生价值始于Agent开始为人类工作，虽然行业还处于非常早期的阶段。过去的AI也具备提效功能，但存在功能单一且依赖人类指导、缺乏通用性和自主性等问题。Agent将自然语言转化为具体指令并实际操作，将AI能力从被动响应升级为主动执行。

“干活”或“强执行”是今年行业对大模型的重要期许，背后是Agent与多模态技术的逐渐成熟。年初，智源研究院披露，2025年，更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，多智能体系统将在更多场景中落地。

智源研究院院长王仲远对记者表示，现在的Agent相当于移动互联网的APP，而Agent正是产业界可以开始发力的领域。当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开始干活，大模型就不再是单纯的软件产品，需要算力端，尤其推理算力层面的支持。

据中信建投研报分析，Agent与深度思考推理的结合大幅提高推理算力需求增加，两者的结合可提高Agent执行任务准确率。同时，多Agent协作群体智能也已开始逐步商用化，过去复杂、多步骤的任务可通过Agent实现。 

干活需要强算力支撑

除了Agent对算力的拉动，各家互联网大厂加速推动AI与原有业务结合，以及多模态技术的发展，也是拉动算力需求增长的重要因素。多方影响下，算力基础设施的投入规模逐渐扩大。

此次山姆透露OpenAI数据中心项目Stargate进展：首期项目已在美国得州阿比林开工，占整个计划的10%。5000亿美元的账款虽未全部到账，但他认为可以分阶段完成。从战略层面来看，Stargate利于OpenAI提前锁定训练窗口期，避免算力荒。如果项目能够顺利完成，OpenAI或将不再租用云服务，但当下，OpenAI仍需通过与云厂商及算力厂商合作的方式，缓解算力压力。

2025年1月之前，微软是OpenAI的独家云服务供应商。1月Stargate项目披露后，微软“卸任”这一特殊身份，OpenAI先后与甲骨文、CoreWeave、AMD、Google等平台建立合作关系。愈加多元化的合作版图背后，是Agent时代更旺盛的算力需求，以及云服务行业借此重塑竞争格局的野心。独立TMT分析师付亮也认为，大模型行业的竞争会进一步拉开头部与中腰部云厂商之间的差距。

格局重塑压力下，多家头部厂商披露将投入更多预算筹备AI算力建设。美国市场研究机构Synergy Research Group数据显示，2025年一季度，全球企业在云基础设施服务上的支出约940亿美元，同比增长23%；北美四大云厂商资本开支合计为765亿美元，同比增长64%。

国内市场中，今年1月，DeepSeek R1以极低成本实现接近GPT-4o级别的性能后，头部云厂商迅速将R1集成至平台内，加快AI部署与落地，并先后披露AI对业务增长的拉动作用与投入计划。阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，阿里未来三年在基础设施上的投入会超过过去十年的总和。腾讯总裁刘炽平表示，公司正以资本开支和运营费用形式加码AI投入，部分 GPU与AI投资已开始创收，包括将GPU和AI技术部署于计算基础设施、API及平台解决方案以产生云收入。

虽然大模型时代云行业尚处于增量市场，但基于客户认知、付费习惯、技术成熟度等因素影响，云厂商之间仍需依靠低价策略争夺客户。以寄望于通过豆包产品与Agent浪潮进一步挖掘市场空间的火山引擎为例，本月豆包系列模型产品价格进一步下探，采访中，火山引擎总裁谭待表示，未来云服务市场中，以GPU为基础的AI云服务将至少占一半份额，产业技术主体也逐渐变为Agent，降价可以促进AI智能体的普及。

 需注意的是，高增长态势下的安全合规与行业适配问题仍需警醒，阿里巴巴董事长蔡崇信提出的全球数据中心兴建超需求警告仍言犹在耳。真正走向成熟之前，一定程度的发展泡沫或许是行业企业成长的必由之路。

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吕倩

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