文章核心观点 - AI Agent（智能体）负载正在崛起，大模型能力正通过“智能体化”加速落地，这正在改变芯片产业的评价体系，从追求峰值算力转向重视长期稳定运行下的决策、调度与生态能力 [1][11][25] AI Agent的崛起与验证 - 阿里千问大模型通过联动多个App，将多步操作压缩为一次指令，让大众体验了AI时代的新生活方式 [1] - 开源AI助手OpenClaw在两个月内引爆社区，带动上市一年多的Mac mini在十多天内销量激增甚至断货，将其推成了“AI Agent试验田” [1][7] - OpenClaw是一个开源、自主的AI虚拟助理软件，可在本地硬件上运行，通过消息应用接收指令，调用大模型与系统/外部API交互，完成邮件管理、文件整理等任务 [5] - OpenClaw把AI从“会聊天”推向“会做事”，实现了任务调度，其意义可对标ChatGPT引发的交互革命和DeepSeek推动的开源生态扩散 [11] 芯片产业逻辑的重构 - OpenClaw验证了以Apple M系列为代表的SoC（系统级芯片）架构在Agent时代的价值，AI正从计算问题演变为系统问题 [8] - SoC架构，特别是Arm架构下的统一内存体系（UMA），通过高度集成CPU、GPU与NPU，消除了延迟与摩擦，适合Agent负载 [8] - 过去的产业主旋律是算力竞争，而Agent负载需要模型在更长时间尺度上完成多步任务，甚至多端协作，任务模式从“固定算法执行”转向“决策+任务分发+执行”的深度结合 [11] - 未来的核心不只是算力，还包括中央中枢的决策、编排与协同能力 [11] - AI Agent负载不仅需要高算力，还对硬件提出了低功耗和长时间运行稳定性的新要求，需要高效的资源调度和不同计算单元的协同 [12] - 客户需求已从看性价比、追求纯算力，转变为要求全面的系统能力和创新演进，软件栈与生态的结合度成为核心竞争力 [16] 国产芯片厂商的卡位与验证 - 国产通用SoC芯片厂商此芯科技宣布其AI软件团队已完成OpenClaw在其P1芯片平台上的部署适配，验证了芯片级算力与智能体软件的深度融合 [10] - 此芯P1采用Arm V9.2架构，拥有12核CPU及Immortalis-G720 GPU，提供45TOPS算力及100GB/s显存带宽，其高度集成、NPU参与和低系统摩擦的优势能更好地支持OpenClaw这类Agent负载 [12] - 适配成功意味着通过了三层部署能力合格线：场景与流程适配、安全机制适配、算子与模型适配，并能在不同终端设备上保持性能稳定 [13] - 搭载此芯P1芯片的平台能够流畅支持OpenClaw的7x24小时稳定运行与多任务调度，实现了从硬件赋能到“算力即智能、芯片即Agent”的范式跃迁 [23] AI Agent的商用场景拓展 - 智能体正从概念走向实际应用，在个人助理、边缘计算和智能设备等领域探索潜力 [19] - 端侧设备如AI NAS、Mini PC、游戏盒子等，被智能体推向了“本地决策接入点”的角色 [19] - 在边缘侧，此芯科技已完成基于P1平台的边缘服务器厂商适配，并与机器人厂商合作，通过双SoC+可扩展算力模块为机器人提供底层支撑 [21] - 在云端，基于此芯P1的边缘服务器可在标准2U机位内集成40–80张计算卡，进一步扩展形成的千卡级Matrix AI智能算力矩阵可支持超级智能体的部署，应用于云游戏、超高并发直播等复杂场景 [21] - 这些应用场景具有本地数据密集、强实时性、隐私敏感、任务长期驻留的特征，是端侧AI芯片的天然领地，而非传统GPU的主战场 [21] - 传统GPU/AI卡缺乏智能决策能力，而此芯x Matrix AI系统通过AI SoC + NPU + 多Agent协同，能在每个环节进行智能决策与优化，实现从“工具”到“大脑”的进化 [22][23] 产业趋势与展望 - 半导体产业的钟摆正在回荡，从过去几年“云端GPU巨头”的盛宴，转向“端侧英雄”的群雄逐鹿时代 [25] - 对端侧芯片厂商而言，智能体负载是窗口期，让端侧、边缘侧获得新的战略位置；同时也是门槛期，平台工程、生态协同、安全机制、交付成熟度成为新的竞赛维度 [25] - 在此芯科技等国产厂商的推动下，计算与智能的深度融合，正为AI PC、AI Box及本地Agent设备开辟出一条清晰的国产替代与创新路径 [25]