源碼資本張宏江:AI正步入產業規模化 模型和GPU算力將成核心資產
【資料圖】
大洋彼岸的美股市場,因與OpenAI的大額算力訂單,導致股價暴力拉升的甲骨文,再度催化市場對算力需求的熱議。今日,在上海黃浦外灘,一場關于AI和算力的討論也同步展開。
今日上午,在 2025 Inclusion·外灘大會開幕主論壇上,源碼資本投資合伙人、美國國家工程院外籍院士張宏江分享了他對于大語言模型、AI 智能體和智能體經濟的思考。
他表示,大模型的“規模定律(Scaling Law)”仍然有效,而智能體與經濟結構轉型將深刻重塑社會。
規模定律被看作大模型性能提升的第一性原則,即大模型參數越高,性能就越好。雖然業界認為預訓練模型的規模定律在逐漸放緩,但張宏江認為,推理模型的出現,塑造了大規模發展的新曲線——“推理規模定律(reasoning scaling)”。他說,上下文(Context)、記憶(Memory)等層面對計算的需求,也將會持續推升scaling up。
另外張宏江表示,“大語言模型通縮(LLM flation)”也將進一步強化規模定律。大模型單位token的價格在過去三年中快速下降,隨著大模型性能的持續提升,使用成本會不斷降低。
在AI產業化方面,張宏江指出AI正在驅動基礎設施大規模擴張。他列舉了OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等項目,100萬個GPU的耗電量,相當于北京市用電量的八分之一,2025年美國主要科技公司的AI相關資本開支預計超3000億美元。整個AI數據中心產業鏈在過去一年經歷大規模建設熱潮。
他表示,IDC產業的大規模建設會帶動電力生態,帶動經濟的發展,這正是“AI產業規模化”的核心體現。
“人類正在進入‘智能體群(agent swarm)’時代,也就是數量龐大的智能體之間彼此交互、執行任務、交換數據、交換信息,甚至交換任務,而人類與這些智能體群的交互,將構成所謂的‘智能體經濟(agent economy)’。”
張宏江說,模型和GPU算力會成為未來組織的核心資產,企業需要擴大算力,使模型變得更強大,使數據變得更豐富,Agent將重塑企業流程,“超級個體+agent”會帶來巨大的結構性變革。
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