【GS: 解码智能体经济——AI 应用与利润即将迎来的拐点】

智能体人工智能以其巨大的潜力，在不断发展的人工智能领域中崭露头角，吸引了行业从业者和投资者的广泛关注。在理想状态下，智能体人工智能能够以完全自主的方式处理目前由人类完成的各类任务。然而，智能体人工智能也可能被误导并产生反效果，消耗大量资源却收效甚微。在本报告中，我们概述了智能体人工智能在企业与消费领域可能的一些应用场景，并量化了其对商业成果的潜在提升空间，以及所需的投资水平。

从概念走向数据：我们认为，智能体 AI 将推动 token 消耗量实现 24 倍增长，到 2030 年每月消耗量将达到 120 万亿 token。我们预计企业级智能体将成为最大的 token 增长引擎，到 2040 年将推动 token 消耗量增长 55 倍。我们相信消费级智能体将突破间歇式对话场景，拓展至传统搜索之外的实用领域，到 2030 年将驱动 token 消耗量实现 12 倍增长。

为何是现在——超大规模云服务商与模型制造商的经济拐点：关键之处在于，我们阐述了为何预见超大规模云服务商与模型提供商即将迎来 token 经济学的拐点。这主要得益于 token 成本的持续下降（由领先半导体企业推动，年均单 token 成本降低 60%-70%）以及 token 价格的企稳（从年均约 40%的降幅转为持平甚至上涨）。我们认为，这些改善的经济条件有望提升超大规模云服务商与模型提供商的利润率，并优化其整体经济模型——未来 3 至 12 个月内很可能出现毛利率的积极拐点——从而使整个生态系统的基础设施投入更具可持续性。

我们的差异化之处：我们采用自下而上的方法进行预测，通过构建可实际部署的伪代码智能体来估算 token 消耗与总体成本。同样，在计算成本方面，我们结合芯片性能、基准测试及定价数据，推算出全周期 token 成本，并预估行业利润拐点。

投资观点：在半导体领域，我们看好博通（定制芯片领导者）、英伟达（高性能商用解决方案领导者）和 AMD（企业级 CPU 领导者及新兴 GPU 参与者）。在互联网领域，我们看好 Alphabet（云计算与消费者计算服务提供商）、亚马逊（云计算与电子商务领导者）和 Meta（数字广告与空间计算领导者）。在软件领域，我们看好微软（广泛企业工作流领导者）、Cloudflare（边缘计算领导者）和埃森哲（人工智能业务转型领导者）。