在2026云網(wǎng)智聯(lián)大會(huì)上，中國工程院院士鄔賀銓指出，人工智能與大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展正推動(dòng)智能體成為行業(yè)焦點(diǎn)。到2026年，全球推理算力預(yù)計(jì)將占AI算力總負(fù)載的70%至80%，而中國的推理需求更是達(dá)到訓(xùn)練需求的8倍。算力的應(yīng)用模式正從以訓(xùn)練為主轉(zhuǎn)向以推理和智能體為主導(dǎo)，這一轉(zhuǎn)變引發(fā)了算力架構(gòu)、應(yīng)用場景和商業(yè)模式的深刻變革。智能體的發(fā)展使得算力架構(gòu)從注意力經(jīng)濟(jì)向生產(chǎn)力經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，部署形態(tài)從純云端擴(kuò)展至“云—邊—端”協(xié)同，商業(yè)模式也從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值引擎。

鄔賀銓解釋，智能體并非單一主機(jī)，而是一種基于大模型的能力和資源。單個(gè)智能體通過感知、記憶、規(guī)劃、工具調(diào)用和行動(dòng)執(zhí)行形成閉環(huán)，能夠獨(dú)立完成特定任務(wù)的決策和操作。然而，這種單一智能體的應(yīng)用邊界和能力上限較為有限，缺乏跨智能體協(xié)作能力。為突破這一局限，多智能體協(xié)同系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。在統(tǒng)一協(xié)調(diào)器的調(diào)度下，相關(guān)智能體被組織起來，通過共享記憶和高級(jí)規(guī)劃實(shí)現(xiàn)集體智能，從而處理復(fù)雜目標(biāo)。

多智能體在開放網(wǎng)絡(luò)中的規(guī)模化互聯(lián)形成了智能體互聯(lián)網(wǎng)（IoA）。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的主機(jī)互聯(lián)和信息互聯(lián)不同，IoA擴(kuò)展為智能體互聯(lián)和能力互聯(lián)。它以IPv6+為基礎(chǔ)，疊加新應(yīng)用層協(xié)議，實(shí)現(xiàn)智能體的唯一標(biāo)識(shí)、自主發(fā)現(xiàn)、可信交互、協(xié)同執(zhí)行和按需組網(wǎng)。智能體互聯(lián)網(wǎng)支撐著智能體即服務(wù)（AaaS），將智能體和智能體群能力云化封裝，通過API、SDK和低代碼平臺(tái)對(duì)外提供服務(wù)，支持租戶化、彈性調(diào)度、托管運(yùn)維和按需計(jì)費(fèi)。

鄔賀銓將AaaS比作智能體超市，企業(yè)用戶無需自行開發(fā)智能體或自建算力，只需通過訂閱模式從云上調(diào)用封裝好的智能體功能組合，集成到自身業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，即可以SaaS的成本獲得自動(dòng)化和智能化的雙重收益。這種模式大大降低了中小企業(yè)使用智能體的門檻，推動(dòng)了技術(shù)的普及。

面向消費(fèi)者的智能體（To C）主要有三種應(yīng)用模式。第一種是云上APP寄生智能體，它強(qiáng)依賴微信、釘釘?shù)人拗鰽PP，依托云端算力運(yùn)行，斷網(wǎng)不可用。這種模式將聊天工具升級(jí)為能“思考、寫作、讀文件、控設(shè)備”的智能助手，但用戶無模型選擇權(quán)。第二種是終端OS原生智能體，預(yù)裝于手機(jī)操作系統(tǒng)，如中興通訊與字節(jié)跳動(dòng)聯(lián)合推出的豆包手機(jī)，端云協(xié)同，可按用戶意圖調(diào)度APP并自動(dòng)執(zhí)行業(yè)務(wù)流程。其優(yōu)勢是用戶可控性強(qiáng)，但可能弱化APP界面，引發(fā)應(yīng)用廠商抵制。第三種是本地自治+云端輔助的智能體，不依賴APP，但需手動(dòng)安裝獨(dú)立PC軟件，如“龍蝦”AI私人管家，決策與權(quán)限管理本地化，通過云上AaaS協(xié)同其他智能體。

面向企業(yè)的智能體（To B）則有四大應(yīng)用模式。流程自動(dòng)化智能體復(fù)刻人工邏輯，替代生產(chǎn)、運(yùn)維等標(biāo)準(zhǔn)化流程，提升效率。行業(yè)專家智能體依托行業(yè)知識(shí)庫和知識(shí)圖譜，提供決策參謀方案。多智能體協(xié)同整合供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、物流等多領(lǐng)域智能體，實(shí)現(xiàn)跨環(huán)節(jié)協(xié)同。具身智能支撐工業(yè)機(jī)器人等實(shí)體設(shè)備，完成感知、推理和物理執(zhí)行的閉環(huán)。鄔賀銓指出，針對(duì)中小企業(yè)自建算力不足和數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險(xiǎn)高的痛點(diǎn)，本地初算+云端精算成為最優(yōu)解，平衡了成本與安全。

智能體業(yè)務(wù)對(duì)算力、云和網(wǎng)絡(luò)提出了顛覆性要求。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)相比，智能體業(yè)務(wù)的驅(qū)動(dòng)主體從人工操作變?yōu)闄C(jī)器自主循環(huán)，時(shí)間節(jié)律從晝夜分明變?yōu)?×24小時(shí)不間斷運(yùn)行，空間分布從集中式變?yōu)槎帱c(diǎn)網(wǎng)狀、多并發(fā)級(jí)聯(lián)調(diào)用。智能體對(duì)算力的需求激增，單智能體Token消耗可達(dá)普通用戶的10至1000倍。盡管Token流量年增速高達(dá)330%，但通過小模型普及、極致壓縮和長上下文優(yōu)化，未來5年算力增速可控制在41%左右，實(shí)現(xiàn)效率與成本的平衡。

智能體時(shí)代也重構(gòu)了云服務(wù)。傳統(tǒng)云以資源提供為核心，而智能體時(shí)代要求智能體原生云，優(yōu)先布局智能體原生架構(gòu)，構(gòu)建全局智能調(diào)度，搭建分布式記憶與向量引擎，深化“云—邊—端”協(xié)同，強(qiáng)化算力與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。這一變革正加速重塑中國云服務(wù)格局，AI云全棧服務(wù)迎來爆發(fā)，市場向智算融合、綠色低碳和國產(chǎn)深化升級(jí)，覆蓋智算基礎(chǔ)設(shè)施、模型訓(xùn)練/推理、智能體編排與運(yùn)維。

網(wǎng)絡(luò)升級(jí)同樣迫在眉睫。智能體的長會(huì)話持續(xù)交互、多智能體協(xié)同通信、大模型推理/檢索高頻小包+大流量混合等特征，使網(wǎng)絡(luò)流量從南北向?yàn)橹鬓D(zhuǎn)為東西向占比80%，QPS提升10至100倍。網(wǎng)絡(luò)需從行政區(qū)組網(wǎng)轉(zhuǎn)向智算中心—區(qū)域云—邊緣—終端四級(jí)架構(gòu)，采用SRv6、云網(wǎng)虛擬化與編排技術(shù)、流量AI預(yù)測與調(diào)度等技術(shù)，保障確定性與高可靠性。