来源：Zach Pandl，Grayscale研究主管；编译：金色财经
Grayscale最新研究认为，AI需求正在持续增长，动力来自成本下降以及技术自主运行能力提升。这意味着计算能力和支撑AI运行的物理基础设施需求也在增加。Anthropic称，其最新Sonnet模型每次任务成本降低高达30%；OpenAI近期推出的全天候在线智能体“dots”可能大幅增加算力需求。
更低成本释放AI潜力
来自价格更低的开放权重模型竞争正在给Token价格带来压力。Token价格是开发者为AI模型处理和生成文本支付的费用。更低成本的智能技术可使更多应用程序和自动化工作流程在经济上可行。
智能体放大Token消耗
聊天机器人回答问题；智能体则需完成多个步骤才能达成目标。例如，准备客户会议可能包括查看笔记、分析投资组合变化以及起草议程。根据任务不同，这些工作流程消耗的Token数量可能是聊天机器人交互的5到50倍。全天候在线的智能体可将这种处理方式扩展到单个对话之外。
推理算力需求激增
推理，即运行AI模型所需的计算，已经快速增长。高盛预测，到2030年Token消耗量可能增长24倍，主要由智能体推动。即使AI效率不断提高，如果使用量增长更快，总计算需求仍可能上升。
这些数字化活动仍依赖物理基础设施。电力、数据中心和GPU都需要时间才能交付。因此，更便宜的AI可以与紧张的计算资源供应并存：CoreWeave最近宣布签署了计算价格更高的新合同。Grayscale认为，更便宜的智能和更强大的智能体可以扩展AI应用场景和使用范围，其收益足以超过效率提升，从而支撑对稀缺计算能力的需求，并使计算能力拥有者受益。
关键要点
更便宜的AI和更强大的智能体可能加速计算需求，从而使支持AI扩展的稀缺物理基础设施所有者受益。
图表1：从聊天机器人到智能体，推理需求正在激增。