算力供需分析 - 2025年全球AI算力可支持15-220亿个AI Agent，足以满足欧美1亿多白领和10亿企业软件许可证需求 [3][4] - 2025年全球将有1570万个AI加速器在线，其中40%（630万个）用于推理，50%推理算力（310万个）专用于Agent/聊天机器人 [4] - 现有H100等效安装基数为1570万颗，其中60%（940万颗）用于训练，40%（630万颗）用于推理，50%推理芯片（310万颗）分配给Agent服务 [5] - 使用高效模型（如DeepSeek R1）可使行业容量提升15倍，企业正转向开源模型（如Mistral）降低成本 [6][11] - 表面算力充足但存在结构性缺口，需更多专用推理芯片和训练GPU转推理用途 [13] 市场机会与竞争格局 - AI Agent市场增长潜力巨大，低推理成本和开源模型是盈利关键 [8][9] - 高效推理成本结构和专注小型高效模型的公司更具竞争优势 [13] - 超级Agent产品（如GPT-5）单月消耗3560万Token，日查询44次，远超普通Agent的2.6次 [18] 模型经济效益对比 - OpenAI o1模型Agent年成本2400美元，DeepSeek R1仅88美元，后者用户容量是前者15倍 [15] - Agent单次查询生成1万Token（传统聊天机器人400个），推理成本增加25倍 [15] - 不同模型参数差异显著：GPT-5参数1.5万亿（活跃33%），DeepSeek R1参数671亿（活跃6%） [5] 技术发展趋势 - 行业需从基准测试转向实用Agent部署，关注单位经济学 [2][13] - 更便宜/小型高效模型（如DeepSeek风格）是未来需求方向 [13]