AI Agent浪潮：热潮背后的冷思考与基建革新

作者｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

2025年12月，若您搭乘航班前往美国，很可能会邂逅两类旅客：

一类是畅谈深度学习、注意力机制的博士、科技大厂高管和投资人。他们的目标是圣地亚哥，那里正举办AI研究界的“奥斯卡”NeurIPS（神经信息处理系统大会），众人押注于未来最具价值的AI研究与人才。

另一类则聚焦于AI落地的务实机遇。众多手持名片的AI创业者与合作伙伴涌入拉斯维加斯——参与亚马逊云科技年度盛会re:Invent，在这里寻觅AI领域的确定性机会。

至于这一确定性机遇——在与re:Invent现场的十余名美国开发者交流后，我们发现大洋两岸达成共识：Agent的时代已然降临。

亚马逊云科技CEO Matt Garman发布了12项AI相关更新，均围绕Agent的基础设施、开发与管理展开。他在演讲中断言：AI Agent的出现，正真正释放AI的价值潜力。

一位亚马逊云科技的美国工程师深切感受到行业水温之变。去年re:Invent全会场遍布“AI Cloud”、“Model as a Service”标语，提及Agent的厂商不足五家，如DataDog。

但今年景象迥异。“若您与每个宣称布局Agent的展商举杯，即便他们未必实质推进，”他戏言道，“走至半途，您便已沉醉。”

△展会现场一景

△展会现场另一视角

然而，与令人目眩的“Agent热”形成鲜明对比的，是弥漫于多数美国开发者间的理性冷静。

“我来‘泼点冷水’。无论从成本角度，还是AI优先的能力层面，当前Agent基础设施仍显薄弱。”扎根硅谷多年的数据库服务商PingCAP联合创始人兼CTO黄东旭向《智能涌现》坦言。

前述亚马逊云科技工程师持类似观点。“Agent发展速度具有颠覆性。”他指出，当企业目睹Agent相比人类千万倍的开发效率后，对Agent开发的需求呈指数级增长。

这对训练与推理的算力，以及数据（作为Agent训练资源）存储的软硬件均构成巨大挑战，“如今，行业已从GPU短缺逐步转向内存短缺。”他补充道。

在推理成本的重压之下，Develop for Cost（为降本而开发）已成为美国Agent创业圈新的竞争力标尺。

受限于模型推理能力，为处理复杂任务或长文本，Agent常需调用“Pro”级模型——这导致高昂的调用开销。

Pokee.AI创始人兼CEO朱哲清曾公开表示，市面AI Agent成本中，平均80%-90%源于推理。他强调，AI应用公司唯有将推理成本降低80%，才可能实现真实盈利。

“当前风投普遍会问Agent初创公司：推理成本多少？订阅收入能否覆盖推理成本？”re:Invent上，一位美国Agent创业者透露。

此外，开发者对Agent的另一核心质询是：现有软件生态是否已备好迎接Agent调用？

“当前软件生态为人而设计，而非为AI Agent打造。”Anthropic一位Code产品经理表示。

作为数据库领域资深人士，黄东旭持相同看法，“人与AI对软件的使用偏好存在差异”。

例如，AI厌恶需消耗额外Token打通的数椐孤岛；面对繁多调用接口时，AI易因注意力分散产生幻觉、智力下降等“失控”现象。

黄东旭判断，厂商需围绕“为Agent服务”理念掀起软件革命：首先，在软件交互界面，需让Agent以最简方式表达灵活需求，如为AI设计类似SQL的数据交互语言；其次，避免制造数据孤岛；第三，成本管控。

然而，“为Agent泼冷水”也意味着，作为Agent基础设施的模型层、Infra层与数据层厂商，仍具迭代优化空间与商业机遇。

新一轮AI基建投资热正席卷硅谷。通过优化AI Infra以降低模型调用中的推理成本，已成Infra创业新趋势。

例如，2025年9月，英伟达被曝以超9亿美元获AI Infra初创Enfabrica技术授权，并聘其CEO。一位数据库展商告知《智能涌现》，其正计划投资数个在美华人的AI Infra项目。

Agent的另一基建——数据，也日益受重视。re:Invent展会上，Snowflake、MongoDB、Databricks等数据库厂商占据半壁江山。一位Snowflake员工表示，数据决定了Agent对业务与场景的理解深度。

因此，数据库厂商的新议题，一是探索与Agent更高效交互的数据形态，二是扩容，以应对爆发式Agent开发需求。

△展会数据中心展示

“Agent目前并非泡沫。”Anthropic一名员工总结道，“但若人人追逐显性应用，却无人夯实匹配基建，泡沫便将滋生。”

△Anthropic展位听众云集。图源：作者拍摄

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