巴克莱还预计，随着AI应用的普及，推理计算的需求预计将在2026年达到70%以上。到那时，巴克萊預計，隨着AI應用的普及，推理計算的需求預計將在2026年達到70%以上。到那時，可能需要比預期多4倍的芯片資本支出才能滿足所有需求。
AI爆發的時代，下一個突破口在哪裡？巴克萊22日發佈的研報給出了一份答案。報告提出了一份清晰的「AI路線圖」，描繪了未來AI技術的演進路徑。
報告指出，AI的採用將經歷三個重要階段：首先是當下的「聊天機器人/助理時代」，其次是從2025年到2026年逐步展開的「AI代理（Agent）時代」，最後將在2027年進入「數字員工與機器人時代」。
巴克萊還預計，隨着AI應用的普及，推理計算的需求預計將在2026年達到70%以上。到那時，可能需要比預期多4倍的芯片資本支出才能滿足所有這些需求。
三大階段清晰劃分
巴克萊將當前階段（2023-2024）定義爲「聊天機器人/助理時代」，主要特點是基於聊天機器人（如ChatGPT、Meta AI等）和一些早期的AI助理（Copilot）的廣泛應用。
在這一階段，儘管模型和基礎設施層面的性能在持續改進，但在應用層面仍存在侷限，多數應用以實驗性質爲主，尚未形成廣泛的市場適應性。
「在這個第一階段，大部分投資者的回報都被分配給了硬件基礎設施提供商，類似於互聯網和移動建設的早期階段。」
報告指出，當前的主要AI產品，如ChatGPT和Meta AI，每月活躍用戶數量均已突破2億，但這僅佔全球消費者移動應用市場的10%左右。
接下來，巴克萊預計2025-2026年將迎來「AI代理時代」，這一階段的核心在於能夠自主完成任務的AI代理的廣泛應用。
與聊天機器人和助理不同，AI代理不僅可以通過多次傳遞請求來完成複雜任務，還能減少人類的直接干預。這一轉變背後，是AI推理計算需求的激增。
巴克萊預測，到2026年，AI推理計算的需求將佔整體計算需求的70%以上。
“投資回報可能會向上移動到應用層（也可能是模型和 API 層，儘管隨着早期創新者的領先地位逐漸減弱，商品化和競爭方面的風險可能會增加）。
與聊天機器人時代不同，超大規模企業可能會在代理時代獲得非常好的回報，因爲推理收入會隨着採用而激增。”
最後，巴克萊認爲，2027年及以後，AI技術將進一步進入「數字員工與機器人時代」。
在企業應用中，AI代理可能演變成獨立完成任務的「數字員工」，在消費者市場中，智能機器人將開始逐步融入家庭生活，承擔簡單和重複性的日常任務。
巴克萊預測，屆時AI技術的普及將達到互聯網用戶的規模，突破40億人。這個時代的投資回報應該在應用層，但「今天很難預測」。
推理計算需求大幅上升，資本支出比當前共識高出4倍
巴克萊強調，未來幾年推理計算的需求將顯著超出市場預期，這一變化的背後是新一代AI產品和服務的興起。
報告指出，在AI發展的三個階段中，每個階段都對推理計算提出了更高的要求。
未來幾年，計算需求將超過供應。巴克萊估計，到2025年，訓練和推理使用所需的GPU和ASIC芯片將比目前的普遍預測高出250%，到2027年將高出14倍。這一變化的核心驅動因素是消費者級和企業級AI助理的廣泛應用，以及更高性能、多模態AI的普及。
值得注意的是，巴克萊預測，2026年的芯片資本開支將需要比當前共識高出4倍。
爲了滿足這一需求，報告指出，英偉達的GPU目前在推理計算市場中佔據80%的份額，但到2028年，這一份額可能下降至50%，部分原因是大型雲服務公司將推出自己的定製ASIC芯片，以增強對推理計算市場的佔有率。
AI產品的盈利前景向好
除了技術和市場的分析外，巴克萊還對AI產品的成本效益進行了詳細評估。
報告指出，推理計算的單位成本正在迅速下降。以OpenAI爲例，巴克萊估計公司在18個月內將推理成本下降了90%以上。未來，AI產品和服務的單位經濟效益將顯著提升，尤其是那些依賴於開源大模型的產品。
儘管AI公司通常被認爲是虧損的，OpenAI在單模型基礎上實際上是盈利的。巴克萊估計，OpenAI的GPT-4模型在過去兩年內，通過ChatGPT的高級訂閱和API收費，已經帶來了近20億美元的利潤，儘管開發成本僅爲1至2億美元。未來，OpenAI的收入將持續增長，這或許將爲AI發展帶來拐點。
展望未來，巴克萊認爲，AI行業正處於一個關鍵的轉折點。AI代理的引入將不僅顯著增加推理計算的需求，還會爲企業和消費者市場帶來新的增長機遇。到2026年，消費者AI的日活躍用戶數量有望突破10億，而企業級代理的普及率則預計達到5%。
巴克萊指出，這一發展趨勢的另一個顯著特徵是，未來的AI產品將主要在雲端運行，只有少量應用在本地設備（如手機和PC）上進行處理。特別是AI代理在處理用戶查詢時，往往需要多次傳遞請求，這也將進一步推動雲端推理計算需求的增加。
編輯/Somer
