华泰 | 计算机：AI推理范式变化带来算力需求增长

主要观点总结

文章介绍了全球AI算力需求的趋势，以及推理范式变化带来的算力需求增长。文章强调了Token消耗量的增长和Agent的加速落地对算力需求的推动作用，并提到两个倍数关系共同决定算力需求的广阔空间。同时，也指出了AI对人类解决问题过程的模仿以及带来的额外算力需求是提升AI能力的必要消耗。

关键观点总结

关键观点1: 全球AI算力需求呈现上升趋势。

通过云厂商数据跟踪AI算力趋势，发现Token量体现当前AI算力需求，而资本开支情况则体现未来AI算力预期。海外云厂商资本开支均呈现高速增长趋势，未来算力需求有望持续增长。

关键观点2: Agent加速落地带来算力需求增长。

Agent在不同应用场景的落地探索，相比Chatbot，Agent在执行任务时会进行任务的分解与编码，带来交互次数、任务复杂度、使用频率的提升。多Agent和多工具调用能有效提升模型效果，认为这是AI对人类解决问题过程的模仿，带来的额外算力需求是提升AI能力的必要消耗。

关键观点3: 推理范式变化打开算力需求的广阔空间。

随着推理范式变化，Agent加速落地，未来算力需求中存在两个倍数关系：1）推理和Token调用量之间不是线性关系；2）算力需求与Token的增长之间不是线性关系。认为随着Agent的不断渗透，Token调用量将增长十倍以上，而对应的算力需求将增长百倍以上。

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