Grayscale 研究主管：更便宜的代理 AI 將推高算力需求

ChainCatcher 消息，Grayscale 研究主管 Zach Pandl 於 10 月 8 日在專欄 The Stack 發文稱，AI 需求上升，因使用成本下降且技術更能自主完成工作，從而增加對算力及支撐 AI 的物理基礎設施需求。更低成本可釋放更多 AI 活動，開源權重模型的低價競爭正在壓低 token 價格，更便宜的智能可使更多應用和自動化工作流在經濟上可行。

文中舉例，Anthropic 最新 Sonnet 模型按公司說法每項任務成本最多低 30%；OpenAI 於 9 月 29 日推出的常開代理 dots 可全天候朝用戶目標工作，可能大幅增加算力需求。Pandl 對比稱，聊天機器人主要回答問題，代理則為達成目標執行多步流程，準備客戶會議等任務可能消耗相當於一次聊天交互 5 至 50 倍的 token，常開代理還可能把處理延伸到單次對話之外。

Pandl 援引高盛預計，到 2030 年 token 消耗可能增加 24 倍，主要由代理驅動；即使效率提高，若使用量增長更快，總算力需求仍可能上升。他指出，數位活動仍依賴電力、數據中心和 GPU 等需時間交付的物理基礎設施，更便宜的 AI 可與算力供給緊張並存，並提到 CoreWeave 近期以更高算力價格簽署新合同。其結論是，更便宜的智能和更強的代理可能使用例與使用量擴張到足以抵消效率提升，從而支撐稀缺算力需求並利好其所有者。