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　　在2026云网智联大会上，中国工程院院士邬贺铨指出，人工智能与大模型技术的迅猛发展正推动智能体成为行业焦点。到2026年，全球推理算力预计将占AI算力总负载的70%至80%，而中国的推理需求更是达到训练需求的8倍。算力的应用模式正从以训练为主转向以推理和智能体为主导，这一转变引发了算力架构、应用场景和商业模式的深刻变革。智能体的发展使得算力架构从注意力经济向生产力经济转型，部署形态从纯云端扩展至“云—边—端”协同，商业模式也从成本中心转变为价值引擎。

　　面向消费者的智能体（To C）主要有三种应用模式。第一种是云上APP寄生智能体，它强依赖微信、钉钉等宿主APP，依托云端算力运行，断网不可用。这种模式将聊天工具升级为能“思考、写作、读文件、控设备”的智能助手，但用户无模型选择权。第二种是终端OS原生智能体，预装于手机操作系统，如中兴通讯与字节跳动联合推出的豆包手机，端云协同，可按用户意图调度APP并自动执行业务流程。其优势是用户可控性强，但可能弱化APP界面，引发应用厂商。第三种是本地自治+云端辅助的智能体，不依赖APP，但需手动安装独立PC软件，如“龙虾”AI私人管家，决策与权限管理本地化，通过云上AaaS协同其他智能体。

　　面向企业的智能体（To B）则有四大应用模式。流程自动化智能体复刻人工逻辑，替代生产、运维等标准化流程，提升效率。行业专家智能体依托行业知识库和知识图谱，提供决策参谋方案。多智能体协同整合供应链、生产、物流等多领域智能体，实现跨环节协同。具身智能支撑工业机器人等实体设备，完成感知、推理和物理执行的闭环。邬贺铨指出，针对中小企业自建算力不足和数据隐私风险高的痛点，本地初算+云端精算成为最优解，平衡了成本与安全。

　　智能体业务对算力、云和网络提出了颠覆性要求。与传统互联网业务相比，智能体业务的驱动主体从人工操作变为机器自主循环，时间节律从昼夜分明变为7×24小时不间断运行，空间分布从集中式变为多点网状、多并发级联调用。智能体对算力的需求激增，单智能体Token消耗可达普通用户的10至1000倍。尽管Token流量年增速高达330%，但通过小模型普及、极致压缩和长上下文优化，未来5年算力增速可控制在41%左右，实现效率与成本的平衡。