高盛發表最新研究報告指出,人工智能(AI)產業正經歷一場關鍵轉型,由傳統「聊天機械人」模式迅速過渡至更為智能化的「智能體(Agent)」時代。此項變革預計將大幅推升Token(詞元)消耗量,並有望為整個AI產業鏈帶來利潤率改善的重大拐點。 根據高盛分析師的預測,全球Token每月消耗量將呈現爆炸式增長。報告估計,到2030年,每月消耗量將達到約120千萬億(120quadrillion)tokens,較2026年飆升24倍。其中,企業級智能體被視為未來最主要的增長動力。高盛進一步估計,全球每日AI查詢量將由2025年的約50億次,躍升至2030年的230億次,屆時約有三成查詢將由智能體完成。具體而言,消費級智能體每月將消耗約60千萬億tokens,而企業級智能體每月消耗量則預計為56千萬億tokens。 高盛強調,推動Token消耗量急劇增長的根本原因並非傳統「一問一答」式的聊天機械人,而是具備「持續在線」(always-on)特性的智能體。與間歇性互動的聊天機械人不同,智能體需持續監控環境、反覆讀取上下文、自動調用工具並進行多輪驗證,這種複雜的運作模式使其Token消耗量呈現數量級的躍升。根據高盛的測算,一般聊天機械人單次對話約消耗1000 tokens,嵌入式Copilot每日消耗可能超過5000 tokens,而持續在線的智能體每日Token消耗更高達10萬以上。 儘管消費級智能體較易引起市場關注,高盛認為,真正決定AI產業規模核心的仍是企業市場。企業級智能體的Token密度及推理需求遠高於消費端,其應用範圍正從簡單的摘要撰寫,逐步擴展至程式開發、法律研究、供應鏈管理等高複雜度領域。報告特別指出,企業智能體的Token消耗模式已由「人機互動」轉向「機機互動」。長遠來看,報告預測至2040年,企業智能體將推動全球Token消耗量達至現時的55倍。 在投資回報率(ROI)方面,報告指出部分領域已進入「經濟可行區間」。以程式開發為例,儘管一個Agent每日可能消耗高達700萬tokens,但其運營成本僅約13美元,遠低於同等產出的人力成本,顯示出顯著的經濟效益。相比之下,涉及實時語音推理的客服智能體成本仍處於高位,每日約93美元,目前全面替代人工的經濟效益尚不明顯。 過去兩年,市場一直存在對科技企業資本開支(CapEx)大幅增加,但商業回報未見同步增長的憂慮。高盛認為,這一邏輯正在改變。一方面,Token價格在經歷前期大幅下跌後已趨穩定,部分高品質模型價格甚至出現回升;另一方面,在英偉達、超微、谷歌TPU及亞馬遜Trainium等先進芯片的推動下,單位Token運算成本每年約下降60%至70%。高盛據此預測,超大規模雲端服務商與模型供應商有望在2026年上半年實現毛利率轉正。 針對「AI摧毀軟件業」的疑慮,高盛持樂觀態度,認為智能體將擴大軟件業的可尋址市場總額(TAM)。傳統按用户數量收費的模式,正逐步轉向按生產力與工作成果計費的新範式。 然而,報告同時列出三項核心風險,值得投資者關注。首先是競爭風險,若模型能力趨向同質化,可能觸發新一輪價格戰。其次是治理風險,智能體的自主權可能導致錯誤快速擴散,企業將面臨更嚴格的合規挑戰。最後是效率風險,智能體表現高度依賴企業內部數據治理水平,數據碎片化可能導致實際回報低於預期。
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