推广 热搜： 采购方式滤芯带式称重给煤机甲带气动隔膜泵减速机型号无级变速机链式给煤机履带减速机

高盛:Agent经济分析报告—Token需求爆发

日期：2026-05-17 14:56:06 来源：网络整理作者：本站编辑评论：0

TOP行业报告 →立即订阅

报告延伸：解码Agent经济：AI使用量与利润率的即将拐点
出品方：高盛

高盛重磅报告《解码智能体经济》（Decoding the Agentic Economy）表明，AI经济正处于一个关键转折点之上，Token的使用量将会迎来爆发式的增长，并且单位经济模型也在同一时间得到改善。以往的时候，AI被当作是“烧钱”的基础设施投资，未来，伴随智能体（Agentic AI）从概念朝着大规模落地演进，Token的消耗会从成本中心转变成利润中心。

一、Token需求爆发：消费者与企业双轮驱动

（一）消费者智能体：从“偶尔一问”到“时刻在线”

以往，我们运用AI通常是问一次、答一回，对话告终，Token消耗也就此截止了。然而高盛觉得，这种模式正被“智能体”全然改变。未来的消费者AI，会从用户主动开启的零散对话，转变为能够自行完成多步任务的智能助手——像是一个始终在后台运作的邮件助理、日程管家或者购物帮手。

高盛做出预测，到2030年的时候，全球每日的AI查询量会从2025年的大约50亿次增长至230亿次，当中30%会交由智能体去处理。那些“永远在线”的智能体，才是真正的Token消耗“放大器”。模拟数据表明，一个持续对邮件实施监控的智能体，一天的Token消耗量能够是普通聊天机器人的一百倍还要多。综合起来看，仅仅是消费者智能体，就有可能推动全球Token消耗在2030年增长12倍，达到每月大概60 quadrillion。

（二）企业智能体：文本越密集，落地越快

对企业工作流而言，其对准确性以及持续性有着更高要求，鉴于此，Token需求也就更为庞大，高盛作出预计，到2030年时，企业智能体将会让Token消耗增长24倍，到2040年达到峰值的时候，增长55倍，每月大约是278 quadrillion。

不过，有一个发现挺有意思的，那就是：Token消耗数量多，不等于成本就必然高。关键之处在于工作内容的“模态”。比如说，编程智能体每天会消耗700万Token，然而因为其主要任务是文本处理，所以一天的成本仅有13美元，这一成本远远低于人类程序员。这也正是软件编程成为智能体落地速度最快的领域的原因。与之相反，一个客服智能体，尽管每天仅仅消耗200万Token，可由于需要实时处理语音，其日成本高达92美元，这一比外包人工还要昂贵。

因而，企业智能体的普及不会呈现齐头并进的态势。属于文本密集型、具备高价值的工作，像编程、数据分析这类，会率先出现爆发式增长；然而，语音、视频等具有重模态特点的工作，其发展速度将会慢很多。高盛作出预测，整个知识工作的渗透过程将会遵循S曲线规律，大概在15年之后达到峰值——到那个时候，大约37%的相关工作会凭借智能体去完成，从而创造出远超人类手工打造的巨大价值。

二、经济拐点：成本快速下降，价格趋于稳定，利润率迎来改善

（一）成本与价格“剪刀差”正在形成

过去之时，大模型的Token价格每一年下降幅度约为40%，众人对此习以为常。然而如今，价格已经停止下跌，甚至在部分场景当中开始出现回升态势。与此同时，鉴于芯片效率持续不断提升（GPU、ASIC等），云厂商的真实计算成本依旧在以每年60 - 70%的速度迅速下降。

这便造就出一种格外有利的“剪刀差”，其呈现为成本迅速降低，价格不再一并下跌的态势，单位Token在这样的情形下，经济模型自此产生了根本性的改变。

（二）从“烧钱”到“赚钱”，形成良性飞轮

处于AI投资的首个阶段时，Token消耗被广泛视作单纯的资本开支以及成本重担，然而高盛作出判断，在未来3至12个月期间，云厂商将会迎来呈现正毛利率的转折点，亦即每额外售卖一个Token，边际利润反倒会变得更高。

这引发一个自我强化的循环，更低的成本助力开发者勇于构建更复杂的智能体，智能体消耗更多Token，基础设施利用率得以提升，经济模型更进一步改善，云厂商具备能力持续高额投资。也就是说，大规模AI基础设施并非“烧钱无底洞”，而是一个可持续性的、能够持续创造利润的增长引擎。

三、重点方向：半导体、互联网、软件

（一）半导体：资本支出的直接受益者

无论智能体如何演进，算力都是硬通货。

博通（AVGO），它身为定制化ASCI芯片方面的龙头，能够助力谷歌等巨头去打造那种具备低成本特征以及高效率特性的专用芯片，而它还是智能体经济的算力基座。

英伟达，也就是 NVDA，于训练范畴以及高性能推理领域，始终具备无可替代之特性，其所处的主导地位，在中短期之内，并不会出现动摇的情况。

由AMD（AMD）支撑，伴着数据中心GPU，以及在企业级CPU市场内份额得以提升的情形，它有希望在文本密集的企业工作流里头获取更多的机遇，就是这样。

（二）互联网巨头：云平台与应用场景双轮驱动

这些公司既卖算力，又拥有海量用户场景，价值捕获能力最强。

亚马逊（AMZN），AWS云服务因AI负载迅速增长而受益，其自研Trainium芯片稳固成本获益之处，电商平台为购物智能体给予了天然落地场景。

谷歌（GOOGL），有着全栈式的AI布局，其Cloud业务不断迅猛增长，TPU芯片形成成本壁垒，搜索生态以及Android生态分别都可以无缝嵌入Gemini智能体。

Meta（META）推出的AI广告系统，使得用户参与以及变现效率获得了提升，其自主研究开发的模型，像Muse Spark这样的，正将目标对准智能体电商以及中小企业工具，这构成了未来会被关注的要点。

（三）软件与IT服务：生态构建与转型推手

这一层的逻辑更复杂，但长期潜力也最大。

涉及微软（MSFT）的情况是，Copilot已经深入到企业的工作流之中。高盛持有这样的观点，那就是未来的情形不会是“一个助手能够包揽全部”，而是会出现通用Copilot和针对垂直领域的专用智能体共同存在，并且能够互相进行调用的状况。举例来说，有关Excel的Copilot插件，实际上是进一步强化了Excel自身所具备的价值。

网络提供商Cloudflare（NET），其边缘网络架构，天然契合低延迟的推理任务，成本方面以及性能上优势显著，可以期待在推理计算市场内里拿下超额份额。

埃森哲（ACN）：企业从 AI 试点迈向大规模部署之际，系统集成需求急剧增多，流程重构需求急剧增多，治理需求急剧增多，变革管理需求急剧增多。这些软件没办法独自做完，像埃森哲这样的服务商终将获取强劲增长动力。

概括地讲：高盛持有一种观点，即AI经济正在从以成本作为驱动方向，转变为朝着利润驱动的方向发展。Token需求出现了那种爆发式的增长态势，再加上单位经济在结构方面呈现出改善趋势，这就致使智能体经济拥有了大规模、高利润以及可持续这样的特性。对于投资者而言，应当着重把注意力放在那些在成本控制、生态位以及规模化能力等方面占据着优势地位的企业上面。

更多相关行业报告原文PDF查阅下载＞＞＞高盛：解码Agent经济：AI使用量与利润率的即将拐点

『公众号并非行业报告搜索引擎，下方链接一键解锁20W份报告』

点击进入搜索引擎

免责申明：top行业报告收录的资料版权归原撰写/发布机构所有，若版权方认为有侵权问题，请立即通知删除。TOP行业报告——全行业报告平台，分享有价值的行业研究报告，行业数据报告，行业分析报告，行业调研报告，仅供行业科普学习。 点击查看→新用户必读【如何下载】

打赏

更多>同类资讯

0 条相关评论

推荐图文

推荐资讯

点击排行