白山云霍濤：智能體時代，信任是比體驗更高的「生死壁壘」

從AI搜索的普及到AI智能體的爆發，人工智能正經歷從“會想”到“會做”的關鍵進化。

在2026節點增長大會上，白山云科技董事長兼CEO霍濤指出，智能體時代的到來，不僅是一場應用層的革命，更將驅動一場基礎設施的結構性重構。

他判斷，智能體正從概念走向產業，其交互將呈現“泛在、實時、碎片化”的特征。傳統的中心云架構將難以應對由此產生的海量推理需求，時延與成本挑戰日益凸顯。因此，支撐智能體經濟的算力底座必須進化，遵循“算力追隨數據”的原則，從中心向邊緣智能下沉。

在他看來，2025年不僅是智能體爆發的元年，也是邊緣AI Infra的機遇之年。未來的競爭不僅在于模型的智力，更在于誰能提供更低延時、更低成本、更安全的推理服務。此外，他還特別強調了“信任基礎設施”的重要性：在體驗之上，信任才是決定智能體能否大規模落地的生死壁壘。

為了完整呈現霍濤的思考，在不改變原意的基礎上，節點財經對演講內容進行了整理編輯，希望能提供新的視角與洞察。

核心觀點梳理：

1.2025年是智能體爆發元年 ：智能體已從概念走向價值兌現，從“會想”進化到“會做”。

2.基礎設施面臨結構性革命 ：智能體的交互特性（泛在、實時、碎片化）導致傳統中心云架構在推理場景下成本飆升、時延增加。未來的算力必須"追隨數據"，向邊緣端(Edge)下沉。

3.推理將超越訓練 ：未來AI的主戰場在推理(Inference)，預計其算力消耗將遠超訓練階段，且增量巨大。

4.語音交互被低估 ：目前的AI擅長語義理解，但對語氣、語調等"副語言"理解不足，這是未來的重要技術高地。

5.信任比體驗更重要： 沒有“信任基礎設施”，再好的體驗也會被“封殺”。安全、合規與倫理問題是智能體落地的先決條件。

以下是霍濤演講精編：

01 智能體(Agent)從概念走向價值兌現

又到了一年一度節點增長大會。去年我分享的主題是“出海”，而今年的命題則是“智能體時代”。首先問大家一個問題：現在誰還單純依賴傳統的搜索引擎？

IDC數據顯示，已有78%的消費者因生成式AI減少了傳統搜索引擎的使用；在企業端，84%的B2B客戶正用AI在多個渠道之間搜索、整合并總結信息。

我們看到了很多生動的案例，比如美國一位17歲的高中輟學生，靠ChatGPT“手把手”教成了Open AI的研究員，甚至成為Sora的核心技術貢獻者；再比如最近火爆的豆包AI手機，智能體開始接管我們的手機，能夠完全自主式地幫用戶完成比價、下單的全流程，成為用戶意圖的高效執行者。

2025年被公認為是AI智能體爆發的元年，它已經從概念走向了價值兌現。

最近一位曾在IBM、阿里任職，后來擔任傳統企業CEO的朋友告訴我，他正在進行智能體創業。基于其對傳統產業研發與運營的深刻理解，通過智能體技術轉化為可落地的企業智能化賦能方案，這非常有價值。當看到這樣的大咖都投身其中，我們深切感受到概念落地的真實性。

從技術演進來看，AI已從“模型能力建設”轉向“代理能力普及”，從“會想”進化到了“會做”。Agent不再僅僅提供思路，更能執行任務，比如幫你制定并落實一個出行計劃。在商業閉環上，它已從單一工具轉變為創造價值的生產力單元，并開始滲透到千行百業。完整的產業生態也正在形成，涵蓋從底層大模型、中間層Agent框架，到上層應用和平臺市場，各大科技公司和創業公司紛紛推出Agent開發平臺，降低創作門檻，匯聚開發者生態。

我們正在邁入一個以智能體為基本運行單元的全新階段，而這不僅是市場驅動，更有國家戰略的強力支撐。 國家“十五五”規劃明確提出全面實施“人工智能+”行動，計劃到2027年新一代智能終端與AI智能體的普及率達到70%，2030年達到90%，并于2035年建成全面智能化的社會經濟體系。

產業數據也同樣驚人：2025年全球預計有2880萬個智能體，到2029年這一數字可能會增長40倍。更關鍵的是智能體的“行動”——它是指Agent在完成特定任務過程中，所執行的獨立、可觀測的操作步驟總數。2025年智能體每天的行動數量約為1.2億次，而四年后的2029年預計將達到驚人的2170億次。

作為AI時代最基本的消耗單位，Token的數量也在激增。據國家數據局披露，截至今年6月底，中國Token的日消耗量已達30萬億次，在短短一年半的時間里增長了300多倍。此外，過去我們關注模型訓練的算力需求，但現在推理算力占比正在逐步提升，預計到 2026 年，推理算力占比將達到 62.2%，超過訓練算力的 37.8%。這預示著“推理”將成為未來的主戰場。

02 基礎設施的結構性革命：讓算力追隨數據，讓智能貼近行動

智能體經濟時代的到來，給基礎設施帶來了全方位的壓力測試，無論是算力、網絡、數據，還是安全與能源，都面臨著巨大的挑戰。基礎設施的升級絕非簡單的“更快更多”的線性增強，而是一場應對智能體持續交互與自主行動的結構性革命。

特別是算力層面，推理需求的激增以及其泛在、實時、碎片化的特征，正使算力需求從集中式供給，走向邊緣演進的分布式新格局。

在新的范式下，中心云在資源密集性上仍具優勢，但其跨地域傳輸帶來的效率、性能、成本以及隱私風險等問題日益突出。在中心云模式下，用戶的一個問題，可能需要多個 Agent 協同，引發更多的網頁瀏覽和大模型 API 調用，最終導致時延線性增長、成本指數飆升，以及連帶著隱私風險問題。這種 “遠水救不了近火” 的架構，難以支撐智能體的實時性、高并發需求。

應對這場結構性革命，必須加快構建智能體時代的“云-邊-端”算力協同體系， 將算力下沉到網絡邊緣，在數據源頭就近提供處理能力，讓算力追隨數據，讓智能貼近行動。

目前，白山云作為中國首批將邊緣計算設施進行全球部署的企業，已在東南亞、中東、中亞、北非及拉丁美洲等60+快速增長的市場以及國內各省份，基于原有的邊緣分發網絡升級邊緣智算節點，以滿足客戶日益增長的邊緣AI Infra需求，解決其中的實時性、經濟性和安全性難題。

舉個實際例子，我們服務的一個全球領先的AI虛擬聊天平臺，面向全球用戶提供個性化智能虛擬對話體驗。它的后臺并不是單一模型，而是集成了DeepSeek、豆包、ChatGPT等15個主流開源及閉源大模型，而且模型版本更新極其頻繁。平臺需要確保穩定性和全球實時響應，以及需要快速集成新模型，以維持對話品質和使用者參與度。白山云通過邊緣智算云提供給客戶多種模型MaaS解決方案，實現統一模型訪問、動態路由與高效執行，助力客戶實現高頻、高吞吐、低延遲的業務能力，強化快速迭代的服務優勢。

03 智能體時代的三大趨勢洞察

講完基礎設施，我還想談談對于智能體時代三個重要趨勢的關注。

首先是語音大模型，這是一個被嚴重低估的交互“靈魂”。

說話是人類最自然且信息密度最高，包含語義、情感、身份等多維度信息的交流方式。智能體要無縫融入人類生活必須掌握這種“母語”。目前的AI雖然對“語義”理解得非常不錯，但對“副語言”，比如語氣、語調、語速、背景噪音等的理解能力還遠遠不夠。

舉個例子，開會時老板生氣地說“散會”，AI智能體可能只記錄了“老板說散會”，但人類秘書立刻就能聽出老板生氣了，知道需要補救或重開會議。所以，語音交互不能簡單停留在語義理解，真正融入副語言的深度理解將是未來的一個重要趨勢。

其次是構建信任基礎設施，這是一個比體驗更高的壁壘。

現在的AI產品體驗已經有了很大提升，但往往因為缺乏“信任”而被卡住。無論是監管機構、企業、還是社會大眾，對數據權限、跨域流轉和誤操作風險都有著深切擔憂，這將智能體發展的核心障礙從“技術可實現”轉向“社會可接受”， 涉及安全、法律、倫理等多個維度。如果用戶或機構不敢用、不能用，再好的體驗也無濟于事。因此，能否建立起讓老百姓和機構放心的信任基礎，構建涵蓋安全、合規、倫理與透明審計的“信任基礎設施”，是AI智能體時代必須關注的重點。

最后，智能體將賦能“超級個體”，成為組織進化的加速器。

目前我們公司35%的代碼已由AI生成，部分團隊甚至高達90%。我常跟員工講，未來能活下去的組織，一定是充分使用AI的組織。未來可能會出現一種加速進化的組織形態：由3-5個核心人員作為“超級個體”，指揮幾百個智能體協同工作，這種模式的效率將非常之高，也將深刻重塑組織的運營模式、人才招聘和規模化發展路徑。

關于智能體爆發帶來的管理挑戰與風險，我認為主要集中在兩個方面。

首先是責任劃分的難題。

舉個例子，以前醫療事故責任在醫院和醫生，軟件出問題是Bug；但在智能體時代，如果AI誤診導致患者死亡，責任方將變成三方：醫院、醫生以及提供智能體的公司（例如是否使用了污染數據進行訓練）。有專家指出，在復雜情況下，開發者或平臺方可能需要承擔首要或兜底責任，而這又將極大增加創新者的法律風險。

其次是價值觀與倫理問題。

如果我們只暢談智能體的“能力”而忽視其“心性”，那么這場技術革命將是危險且不可持續的。關于智能體的倫理與價值觀問題，我認為這是其從“工具”蛻變為“伙伴”或“生產力單元”過程中，必須跨越的最深鴻溝。當決策涉及人身安全，或者面臨“犧牲少數保護多數”等倫理抉擇時，AI智能體帶來的挑戰和風險將是前所未有的。

智能體時代已拉開帷幕，它帶來的不僅是生產力的解放，更是一系列基礎設施、社會契約和組織形態的連鎖革命。在這場宏大的演進中，沒有旁觀者，只有共建者。我們堅信，唯有當技術突破、產業應用、社會信任與人文關懷協同共進，智能體的潛力才能轉化為普惠社會的強大動力。