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当前位置:主页 > 财经要闻 > 股票基金 > Google的TPU奇袭 完整供应链全解析:AI变现的开端

Google的TPU奇袭 完整供应链全解析:AI变现的开端

时间:2026-05-05 12:06 来源:未知 浏览: 次

AI的发展正式从工具化为主体,代理型AI正式来临,未来的AI将能自主规划、决策到任务执行。AI真的能在部分重复、繁琐的工作上取代人力,AI推论能不断产生需求,将会是AI变现的开端。

【文/魏圣峰】

AI的价值重心,已经从生成内容转向执行任务。四月下旬举行的Google Cloud Next 2026会议上明确释出这样的产业讯息。AI发展的重心正在从工具进化为主体,产业正式迈入第二阶段的竞争模式,就是代理型AI(Agentic AI)的时代正式来临。未来的AI将能自主规划、决策与执行任务,收费模式也可能跟著改变,并可能从现有的订阅制演变成任务型收费制。

代理型AI需求涌现

生成式AI从二○二二年底,由OpenAI推出的ChatGPT,掀起生成式AI发展风起云涌,代表性的产品包括ChatGPT、Copilot等,市场关注焦点集中在模型能力、参数规模以及训练成本。从今年开始的AI发展,产业聚焦的重点在于代理型AI。什么是代理型AI?简单来说,就是一个具备自主规划任务、多步骤执行、即时决策以及与外部系统互动的能力。过去生成式AI,这阶段的AI功能在于回答问题和生成内容。它的主要角色作为辅助的工具。在代理型AI的发展上,能够从规划、决策到执行完成任务,并且这个流程能不断地重复。此时,AI的角色已不再只是辅助工具而已,而是一个能完成任务的个体。如果在企业内,此时AI的角色就是扮演员工的角色。很多不断重复且繁杂的工作任务,就交给这个代理型AI来完成。

这样的转变点出AI发展的关键性转型,AI正从单纯对话,进化到实际行动。生成式AI阶段,AI主要是生成文字或图片,这对企业来说虽然有趣,但很难直接转化为实际的产值。Google Cloud Next 2026强调的代理式AI,具备连结企业内部资料(ERP/CRM)并执行动作的能力(例如:自动处理订单、调整供应链、完成报帐)。

当AI能完成工作而不再只是建议工作内容时,企业会更愿意支付高额费用,因为它直接节省人力成本并提高精确度。为了让这些AI代理能真正随处可用且降低成本,技术上将逐渐向边缘端或更灵活的架构靠拢。最近微软、Meta宣布要透过优惠退休方案减少员工数量,显然是AI逐渐替代掉部分人力,让企业可以更优化员工。留下来的员工属于技术含量较高,或者是执行更高阶决策任务的人力。不仅如此,微软、Meta甚至谷歌最近几年也都有固定裁员的计划,而这些大型企业这几年获利都很好却还是裁员,这些都是AI已经在现实上替代人力的结果。

谷歌抢攻更强的AI话语权

谷歌发表专为推论(Inference)优化的TPU v8i晶片是这次大会的重头戏之一。推论是AI运算的下半场,也就是AI在现场(可能是云端边缘或设备端)做决定的过程。如果所有运算都要回传到昂贵的超大型伺服器,将会造成变现成本高的问题。若能将推论过程移往更靠近使用者的边缘端或优化后的推论架构,就能大幅降低运作成本。这样的模式,代表AI进入应用的红利期,在资料中心的云端主机,负责重型训练和大规模代理的调度。在边缘或是推论端,负责低成本和高效率的执行动作,这样的分类才能让AI成为真正规模化变现的获利模型。(全文未完)

全文及图表请见《先探投资周刊2402期精彩当期内文转载》

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