AI行业发展趋势与预测 - 预测到2026年，全球至少会出现100亿个智能体，届时百亿级公司在AI领域都算小公司 [3][7] - 指出2024年行业追逐大模型，2025年大模型开始转型升级为智能体，而智能体是AI在各行各业真正落地的关键 [3][7] - 认为大模型与智能体需要实现双向进化，仅片面追求大模型增加参数和算法突破，难以实现通用人工智能(AGI) [4][8] 算力需求的结构性变化 - 指出行业在2024、2025年将训练算力与推理算力混为一谈是一个错误，训练算力需求大但为少数大公司专享，绝大多数普通人和公司需要的是推理算力 [3][7] - 举例说明需求差异：与大模型日常聊天（每月几万个token）与使用智能体制作短剧或进行业务培训（可能需要百万甚至千万级别算力投入）的算力消耗完全不同 [3][7] 智能体发展的核心驱动力与生态 - 强调中国开源生态在全球促进了智能体的繁荣发展，例如东盟国家正在使用中国的开源模型构建其国家系统 [3][7] - 指出未来许多未参与AI竞争的国家可能面临困境，人工智能竞争目前主要集中在中美两个玩家之间 [3][7] AI落地应用的关键角色转变 - 纠正行业误解，认为AI的主角不仅是训练大模型和搞芯片，垂直领域的业务专家、行业专家才是让AI进入企业、行业的关键 [4][8] - 指出每个单位都存在大量隐性知识、潜规则和企业秘密，将这些知识用于训练智能体，而非通用训练，是抢占AI发展核心红利的关键 [4][8] - 以自身开发短剧智能体的经验为例，说明最高水平的工程师也无法提供专业运镜、情感表达等内容，需要摄像师、导演等业务领域从业者的经验，他们是AI落地的主角 [5][8]