计算机行业深度研究报告：Agent商业化加速，应用场景有望多点开花

核心观点

• AI Agent将成为下一阶段主流AI产品形态：相较于Chat bot，Agent具备记忆、自主规划和调用工具执行任务的能力，能够直接交付结果，拓展AI在生产力工具范畴的能力边界，是通往AGI的必经之路。
• Agent推动企业付费意愿提升：Agent将AI应用从“过程交付”转向“结果交付”，企业更愿意为能够降本增效的AI应用付费。Agent辅助人类产生经济效益，使企业支出从Capex转变为Opex，进一步提升付费意愿。
• AI Infra建设为Agent生态繁荣奠定基础：海外云厂和国内大厂均持续加码AI和云基础设施投资，推理算力高速增长，为Agent发展提供先决条件。
• 垂类Agent多点开花，多Agent协同成为趋势：垂类Agent依托企业专有数据，在特定领域提供高精度服务，客户付费意愿高。多Agent协作通过群体智能涌现超越个体能力，形成基于多智能体的垂直行业解决方案。

关键数据

• AI应用普及率目标：到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；到2030年，普及率超90%。
• AI服务器推理侧工作负载占比：到2028年，预计中国AI服务器中73%的工作负载将用于推理。
• Kimi K2模型参数：1T总参数，激活参数32B，采用MoE架构。
• 阿里云百炼平台模型日均调用量：在一年内增长了15倍。

研究结论

• Agent推动企业预算从“买工具”到“买结果”转变，全球算力Capex不断上行，基础模型加速迭代，为Agent生态繁荣创设良好条件。
• 建议关注办公Agent、企业管理Agent、金融Agent和多模态Agent领域的投资机会。

风险提示

• 市场竞争加剧。
• 所引用数据资料的误差风险。
• AI应用落地速度不及预期。
• 技术迭代速度不及预期。
• 重点关注公司业绩不达预期。
• 政策标准出台速度不及预期。