辽源橡塑专用胶 盛度报告：即将到来的拐点——解码AI智能体经济

智能体AI（Agentic AI）正在将人工智能行业从成本叙事转向利润叙事。盛认为辽源橡塑专用胶，随着token消耗量即将出现跃升式增长，而底层力成本的下降速度已过token定价的降幅，大规模云厂商和大模型提供商的毛利率拐点或将在未来3至12个月内到来。

据追风交易台，盛5月5日发布报告称，该行预计到2030年，消费端和企业端AI代理计将动全球token消耗量较2026年水平增长24倍，达到每月约120千万亿个token；若以2040年企业端代理达到峰值采用率计，这数字将进步扩大至55倍。

与此同时，盛的断价格与成本曲线显示，主流大模型token定价已从此前每年约40的降幅趋于稳定甚至小幅回升，而英伟达、AMD、谷歌TPU及Trainium等芯片驱动的每token力成本仍在以每年60至70的速度持续下降，两条曲线的剪刀差正在为行业开利润空间。AI基础设施的大规模资本开支，或将因利润率而获得可持续的经济支撑。

Token经济学拐点：成本下降快于价格，利润空间正在开

盛报告的核心论点在于，AI行业正从"理经济不确定、可能摊薄利润"的阶段，迈向"token增量以具吸引力的边际利润落袋"的新阶段。

在AI周期的阶段，投资者普遍将力和token视为成本驱动因素——多使用意味着多理负载、多加速器、多电力和资本开支。但盛的断价格与成本曲线表明，这逻辑正在发生转变。

主流大模型token定价虽已大幅下降，但目前已趋于稳定，部分情形下甚至出现回升；与此同时，英伟达、谷歌TPU（博通）、AMD和Trainium（Marvell）的每token全成本仍在快速且持续地下降。若token定价稳定在于token成本的水平，则智能体AI采用率的提升将带来正向利润扩张，而非仅仅是收入增长。

盛进步指出，智能体AI可能形成自我强化的经济飞轮：低的每token力成本催生丰富、复杂的代理；丰富的代理通过长的上下文、多循环、多验证和持续监控消耗多token；的利用率AI基础设施的经济，进而支持提供商持续投入模型质量和分发能力。盛认为，这飞轮与市场上"AI使用将带来不可持续成本负担"的主流叙事截然不同。

不过，盛也提示风险：并非所有AI工作负载都能保证实现正向利润拐点。对于商品化程度较的纯文本聊天机器人辽源橡塑专用胶，竞争仍可能迫使token定价的下降速度快于力成本。

消费端代理：从碎片化对话到"常驻"助手，token消耗将增12倍

盛估计，到2030年消费端AI代理可将全球token消耗量提升12倍，每月新增约60千万亿个token。

报告将消费端代理分为两类：是"按需型"代理，如OpenAI Operator、Claude Code等浏览器端代理，由用户发起任务后自主规划、执行并返回结果；二是"常驻型"代理，如持续在后台运行的邮件监控、日程管理或数字生活助手。盛认为，大的token消耗跃升将发生在代理从用户发起任务转向持续后台运行的阶段——代理持续监控上下文并在需要时主动行动。

从模拟数据来看，普通LLM聊天机器人每次会话消耗约1,000个token，嵌入式Copilot每天消耗过5,000个token，而常驻型代理每天的token消耗量可过100,000个。

盛预计，到2030年每日AI查询量将从2025年的约50亿次增至约230亿次，其中多30将流向搜索、购物、旅行、邮件及个人生产力等域的代理。与此同时，传统搜索引擎在查询量中的份额预计将从2025年的68降至2030年的36，LLM原生应用的份额则将从12升至31。

企业端代理：工作流复杂度驱动token强度，2040年消耗量或达55倍

盛预计，企业端AI代理将成为大的token乘数，到2030年动全球token消耗量增长24倍，保温护角专用胶到2040年峰值采用时进步增至55倍，届时企业端工作负载将占全球token总使用量的70以上。

企业端代理之所以比消费端代理具token强度，在于其工作流要求代理执行复杂、精确的操作——监控任务、检索上下文、理异常、验证输出、新系统并在整个工作日中持续上报问题。此外，企业代理往往涉及重的多模态输入（语音、图像、文档、屏幕活动、应用数据、日志及结构化系统记录），这将显著提升token强度。

盛通过构建模拟代理对不同职业的token消耗进行了量化测辽源橡塑专用胶。

结果显示，编程代理每天消耗约700万个token，API成本约为13美元/天，远低于人工成本，这解释了为何软件开发域的代理采用速度快；呼叫中心代理每天消耗约200万个token，但若依赖实时语音处理，成本可达92美元/天，使语音自动化在经济上仍不具竞争力；数据录入代理每天消耗约2,500万个token，成本约为60美元/天，仍低于人工成本。

盛指出，企业端代理的采用速度将取决于token量、API成本、模态组和实施复杂度四个变量。以文本为主、工具生态成熟的工作流将率先规模化；以语音为主或度集成后台系统的工作流则可能进展较慢。

从采用曲线来看，盛认为企业端智能体AI可能遵循S型曲线，预计峰值采用率约为35至40的知识工作者，达峰时间约为15年，快于历史技术扩散的中位数（29年）。

资本开支可持续：利润为大规模云厂商提供大空间

盛报告的个关键投资结论是：大规模云厂商利润率的，将使当前企的基础设施投资具可持续，从而化解市场对AI资本开支回报的核心疑虑。

报告指出，目前运营商在满足当前及未来力需求面仍受供给约束，谷歌和Meta均已上调2026财年资本开支预期，亚马逊管理层在季度财报后也重申了维持资本开支的策略。盛预计，随着利润拐点临近，投资者将越来越多地寻找回报可见的证据。

在具体标的面，盛对亚马逊的核心逻辑在于AWS收入增速重新加速（季度同比增长28），并拥有3,640亿美元的收入积压订单；对谷歌的看法基于其云业务季度同比增长63、积压订单环比近乎翻倍至约4,600亿美元；对Meta的判断则基于其广告业务增速显著越数字广告行业整体，以及AI力在提升用户参与度和广告变现面的持续贡献。

在软件域，盛认为低的token成本使软件厂商容易将代理嵌入现有产品而不显著影响毛利率，同时支持围绕成果、生产力或工作单元而非单纯席位数量进行定价，从而扩大软件可寻址市场。对于IT服务公司，随着代理将AI消费从立工具转向企业、集成度的工作流改造，对集成、理和托管编排的需求将大幅提升，Accenture被视为这趋势的主要受益者。

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