精华速览

智能体正从个人助手走向企业核心业务，IDC预测2030年全球活跃Agent将达22.16亿个，年复合增长率139%。我国日均Token调用量从2024年初的百亿级增至今年6月的500万亿，显示智能体已承接真实任务。百度智能云在10月29日武汉大会上推出AI Infra与Agent Infra双层基础设施，前者由百舸AI计算平台6.0支撑模型训练推理，后者覆盖沙箱、计算、网络、存储、可观测和安全，解决智能体长期运行难题。百度搭子月活已达千万级，并在基层治理、制造、零售等场景落地，标志云厂商竞争从单一算力转向智能体运行底座。

要点透视

  • IDC预测，到2030年全球活跃Agent数量将达22.16亿个，年复合增长率139%，年均增长超一倍。
  • 国家数据局披露，今年3月我国日均Token调用量超140万亿，较2024年初增长1000多倍；中国信通院监测显示，今年6月该数字已达500万亿。
  • 百度副总裁石清华称，百度搭子今年3月上线后月活达千万级，环比增长10倍以上。
  • 杭州调味品企业松鲜鲜接入百度搭子后，数据汇总工作从两天缩短至3分钟。
  • 武汉硚口基层治理项目基于百度搭子，已覆盖100万人口、300位用户和40个真实场景，可自动生成诉求工单并推送至街道系统。
  • 百度智能云推出AI Infra与Agent Infra双层基础设施，Agent Infra覆盖沙箱、计算、网络、存储、可观测和安全等能力。
  • 百度智能云技术委员会联席主席郑然表示，企业从头建设Agent Infra需覆盖计算、存储、网络、云原生和大模型工程等多个领域，投入和维护成本高。
  • IDC预测，智能体带来的推理需求将超过100吉瓦；百度百舸AI计算平台6.0从提供算力升级为协同基础设施、资源管理和工程能力的“智能工厂”。

文章拆解

智能体热度攀升的背后，是Token消耗量的指数级增长。从2024年初到今年6月，我国日均Token调用量增长数千倍，说明智能体已走出概念演示，开始承接大量真实任务。但高频调用集中在通用能力和高频场景，产业智能体则直接扎进社区治理、工厂车间、园区和门店，解决琐碎复杂的现实问题。百度智能云选择了一条场景聚焦产业一线、直面复杂需求、强调任务闭环的落地路径，其案例覆盖治理、运营、生产和服务环节，显示出智能体从个人提效工具向企业业务执行单元演进的趋势。

然而，智能体进入生产环境后，核心缺口从模型能力转向运行底座。企业调用的不只是一个模型接口，还需要开箱即用的Agent能力和支撑长期运行的基础设施。智能体需要调用工具和企业内部数据，操作失误可能引发数据泄露或系统崩溃，因此需要沙箱隔离执行环境；大模型的随机性要求基础设施具备可观测能力，让企业看清成本、定位问题。Agent Infra的本质是把一次性模型调用变成可长期运行、可观测、可治理的任务系统。百度智能云通过沙箱、计算、网络、存储、可观测和安全等能力，并优化云产品交互界面，让智能体像调用本地文件一样调度云资源，降低了调用门槛。

与此同时，AI Infra面临资源效率压力。智能体数量增长带来推理需求膨胀，IDC预测相关推理需求将超过100吉瓦。智能体上下文长度提升、模型参数扩大、结构更稀疏、后训练占比上升，对计算、存储、网络和推理效率提出更高要求。百度百舸AI计算平台6.0从单纯提供算力升级为“智能工厂”，试图协同基础设施、资源管理和工程能力，提升长上下文场景下的数据访问和Token效率。双层基础设施的协同，成为智能体在更长任务链路、更大规模调用中保持稳定运行并控制成本的关键路径。

对行业而言，云厂商竞争重点正从提供单一算力资源，扩展到支撑智能体长期运行的完整基础设施。智能体落地会带动芯片、光模块、存储等基础设施产业发展，催生新的应用场景和商业模式。但值得关注的变量包括：产业智能体的规模化复制能力尚待验证，不同行业的流程差异可能抬高交付成本；智能体运行的安全边界和治理规则仍在探索中；Token效率提升能否抵消算力投入增长，尚待确认；基层治理等公共场景的数据合规与责任归属，也需要更明确的制度安排。总体看，百度智能云的双层底座为智能体进入生产现场提供了系统性支撑，但长期效果取决于生态协同和实际运营数据的积累。

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