2亿Agent即将上线，AI计算底座如何接住这场洪流？一场大会给你讲透了！

智东西 作者 | 王涵 编辑 | 漠影 就在上周，Salesforce正式上线了一批 “job-ready”（即用型）长周期智能体 。 销售Agent Hunter可以跨天、跨周持续跟进一个销售机会——自己做研究、写邮件、调整策略、更新CRM，直到目标完成或需要人类决策； 客服Agent Casey能在语音、短信、WhatsApp、网页等多渠道自主处理问题；还有专门负责线索生成、IT/HR服务、供应链的Agent等等。 进入2026年，Agent成为大热赛道，国内外的办公、生活Agent产品如雨后春笋般涌出。Agent在生活中越来越普及， 用户看到的，是“一句话就能把复杂工作交给Agent”的便利 。 而产业看到的，是账单。 国际数据公司IDC近期发布《DAA研究报告》（Daily Active Agents，日活智能体数）。报告显示，2025年，全球活跃Agent数量是 2860万个 ，预计2026年达到 7940万个 ，2030年将增长到 22.16亿个 。 Agent全民化的趋势不可挡，但你有没有想过， 如此大的吞吐量，Agent背后到底靠什么支撑？ 水面之上，是“一句话办事”的便利。水面之下，则是 芯片、存算、互连、系统、框架、Infra共同支撑的计算体系 。Agent每一次规划、每一轮推理、每一次工具调用，最终都要落到这套体系上。 最形象的例子就是不久前全球最大开源模型Kimi K3的发布，该模型在发布48小时内因算力逼近极限，月之暗面暂停了新用户订阅。 Agent和模型能力飞速进化，其背后的计算体系有 四个痛点 越来越棘手： 1、Token消耗巨大，算力成本与稳定性