巴克萊唱空AI算力 但Agent產品仍有缺口

　大型投行巴克萊指出，2025年AI行業有足夠的算力來支持15億到220億個AI Agent，AI行業需從無意義基準測試轉向實用的Agent產品部署，低推理成本是盈利關鍵。不過，巴克萊認為，儘管AI算力看似充足，但高效、低成本Agent產品的專用算力仍有缺口。

　巴克萊發佈最新研究報告指出，根據不同模型的計算需求，現有算力可支援15億到220億個AI代理，這足以滿足美國和歐盟逾1億白領工作者和超過10億企業軟體許可證的需求；如果使用更高效的模型（如DeepSeek R1），而非最先進但昂貴的模型（如OpenAI的o1），行業容量可提高15倍，已觀察到企業如Salesforce正在使用開源模型（如Mistral）而非最昂貴的專有模型。

　巴克萊表示，AI Agent市場增長潛力巨大，低推理成本對於Agent產品的盈利至關重要，這將驅動對更高效的AI模型和算力的需求；開源模型將在降低成本方面發揮關鍵作用，目前市場採取開源模型的步伐也正在加快。

　巴克萊進一步指出，AI算力供應雖然表面上充足，但面臨結構性挑戰，AI行業需要從無意義基準測試轉向真正有用的Agent產品部署。巴克萊認為，如果Agent產品真正起飛並對消費者和企業用戶非常有用，可能需要更便宜、更小但性能同樣高的基礎模型（如DeepSeek），更多推理晶片安裝，以及可能需要將已安裝的訓練GPU重新用於推理。

　這顯示，雖然目前總體AI算力看似充足，但針對高效、低成本Agent產品的專用算力仍有較大缺口。

　巴克萊指出，這意味著，在AI Agent賽道上，具有高效推理成本結構和專注開發小型高效模型的公司可能擁有更大競爭優勢，而僅依賴大模型而不考慮單位經濟學的公司可能面臨更大挑戰。