金色财经报道，Grayscale研究主管Zach Pandl表示，人工智能（AI）需求正在攀升，背后两大驱动因素：成本持续下降，以及AI自主执行任务的能力不断增强。这意味着市场对算力与支撑AI运行的实体基础设施需求将进一步增长。
例如，Anthropic表示，其最新Sonnet模型单任务成本降幅最高可达30%；OpenAI近期推出的“dots”——全天候在线、可持续朝着用户目标执行任务的智能体，或将大幅拉高算力需求。
成本下行释放更多AI应用活动
低价开源权重模型带来的竞争，正持续压减token定价，也就是开发者为AI模型处理、生成文本所支付的费用。正如Grayscale在《算力瓶颈投资》一文中探讨的：智能化服务成本降低，会让更多应用与自动化工作流具备经济可行性。
智能体将进一步放大算力需求
聊天机器人只负责回答问题；智能体则会为达成目标执行多步骤任务。例如，筹备客户会议，可能需要查阅纪要、分析投资组合变动、起草会议议程。这类工作流消耗的token数量，视任务不同，可达普通对话机器人交互的5至50倍。全天候智能体还会把这类计算处理，从单次对话拓展为持续运行。
推理（即运行AI模型所需的计算）规模已经高速增长（图表1）。高盛预测，到2030年，在智能体的主要推动下，token消耗量将增长24倍。即便AI本身效率持续提升，只要使用量扩张速度更快，整体算力需求依旧上行。
图表1：从聊天机器人到智能体，推理需求激增
实体基础设施供给存在周期
这类数字活动，终究离不开实体基础设施。电力、数据中心、GPU的交付都存在周期。因此，AI降价与算力供给紧张可以同时存在：CoreWeave近期披露，新签合同的算力定价有所抬升。Grayscale认为，更低成本的智能服务、能力更强的智能体，所能催生的AI场景与使用规模，足以抵消效率提升带来的节约效应，持续支撑稀缺算力资源的需求，利好算力资产持有者。
核心结论
成本更低的AI、能力更强的智能体，大概率会加速算力需求增长，利好支撑人工智能扩张的稀缺实体基础设施持有者。