AI Agent：模型迭代方向？20250503 摘要 • AI 商业化进展缓慢，To B 端尤为明显，微软 Copilot 未达预期，OpenAI 产品仍以 chatbot 为主，未进入 agent 阶段。Agent 准确率受限于大模 型能力，工程化手段成为完善产品的重要途径。 • Deepseek Prover V2 版本为解决 agent 产品化问题提供新思路，其核 心作者已公开相关信息，并在 GitHub 上提供论文，为提升 agent 执行复 杂任务的准确率提供了新的方向。 • OpenAI 和 Anthropic 在 autonomous AI system 研究方面均有进展， Anthropic 在技术积累上更超前，其 ComputeUse 系统运行时间早于 OpenAI 相应产品至少一个季度，在 agent 产品化和模型能力方面 Anthropic 或更具优势。 • 大型科技公司通过技术研发和工程化手段推动大模型发展， Deepseek、OpenAI 和 Anthropic 专注于技术研发，其他公司则采用工 程化手段完善产品，共同促进下一代 AI 产品的发展。 • Chatbot 和 Agen ...

• Agent 与 Chatbot 不同，Agent 任务复杂度高，交互量大，所需 TOKEN 量远高于 Chatbot，对存储和内存要求更高，影响因素包括任务复杂度、 多模态处理、用户量等。 • 优化模型访问和推理方法包括使用低精度计算、模型蒸馏，以及硬件优化 如 KV 缓存优化，Salesforce 等公司 Agent 产品通常采用百亿参数规模模 型。 展。 综上所述，AI Agent 对算力的需求不仅包括新应用开发，还包括大量老 业务改造，这部分需求容易被忽略但实际非常重要。 如何拆解训练与推理环节中的具体算力需求？ AI Agent：算力需求空间？20250505 摘要 • AI 应用逐渐渗透，算力推理需求快速增长，大厂改造现有业务而非开发全 新 APP，导致被忽略的算力需求非常重要，微软、谷歌等公司推理需求占 比可能达 60%-70%。 • 训练环节市场预期悲观，但实际情况可能更好，预训练边际效应减缓，后 训练增速不明显，细分领域仍有增长潜力，需关注 AI Agent 等潜在领域 价值。 • 算力产业链边际走弱，英伟达股价未创新高，市场对整体算力需求预期悲 观，但 AI 应用领域表现强劲，如 Pal ...