来源：清华大学智能产业研究院

6月6日，中国工程院外籍院士，清华大学讲席教授、智能产业研究院（AIR）院长张亚勤在“太湖对话·The New Era of Agentic AI”论坛上发表了题为《智能体发展的一些观点》演讲。

以下是张亚勤院士的观点梳理：

人工智能发展的一些观点

张亚勤

中国工程院外籍院士

清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长

人工智能正从技术爆发期迈入“技术-产业-治理”深度耦合的新周期，其影响力已从数字空间渗透至实体经济、社会生活与科研范式的底层逻辑。词元经济的兴起、产业智能体的规模化落地、智算架构的系统性重构、交互方式的代际跃迁，以及AI风险的集中释放，正在同步改写产业运行的基本逻辑。这不再是单一技术的迭代，而是一次从生产要素到组织形态、基础设施和治理规则的系统性重塑。本文提出AI发展的五个核心趋势，为行业演进提供参考。

观点一、词元成为智能经济新形态

如同电力驱动第二次工业革命、算力支撑数字时代，词元（Token）已成为AI时代的核心生产资料，“电力+算力+算法”构成的基础设施底座，正衍生出全新的经济逻辑——词元经济（Tokenomics）。同时，为确保其可持续发展，词元服务必须在保障质量的前提下，实现价格每年至少一个数量级的下降。

在企业端，生产组织模式正被重构为TAP三元结构：Token（词元）作为智能运转的载体，Agent（智能体）作为任务执行的主体，People（人才）作为规则制定与价值校准的主导者，三者协同替代传统“人力+流程”的线性模式。比如内容生产领域，词元的调用、调度、复用效率直接决定产能；工业质检场景中，缺陷识别的词元推理成本已成为衡量方案竞争力的核心指标。未来5年，词元的生产、流通、定价机制将逐步标准化，成为继数据要素之后的又一核心经济单元。

观点二、智能体从消费场景向全产业纵深渗透

（从C-Claw走向E-Claw和I-Claw）

2025年我们预判生成式AI向智能体AI跃迁，2026年这一进程已进入规模化落地阶段：早期以个人助手、内容创作为主的消费智能体（C-Claw），正快速向产业端的企业智能体(E-Claw)延伸，形成覆盖全场景的产业智能体矩阵（I-Claw）。

当前制药Agent已在靶点筛选、分子动力学模拟环节实现效率10倍提升，医疗Agent可完成90%以上的常规影像初筛与慢病管理方案生成，金融Agent支撑高频交易策略的动态迭代，教育Agent实现千人千面的学习路径规划；在工业领域，嵌入产线的物理Agent正打通虚拟仿真与实体制造的控制闭环，让柔性生产从概念走向常态化。智能体不再是单一工具，而是成为各行业重构业务流程的重要环节。

观点三、超级智算集群向边缘扩散

（未来80%词元在端侧处理）

AI算力体系的部署逻辑正在发生根本性逆转，超级智算集群（Hyperscaler）的定位已从训练底座转向推理中枢。最显著的变化在于词元处理的分布：从过去集中在云端，转变为20%的词元在云端处理、80%在端侧处理。

这种扩散趋势意味着，AIPC、智能汽车、工业嵌入式设备等终端将承载绝大部分的实时推理任务，既大幅降低了云端传输延迟，也有效缓解了数据隐私压力。超级智算集群将更多专注于跨区域的通用泛化与复杂调度，支撑AI应用的大规模普惠化落地。

观点四、智算架构向“CPU+GPU双中心”演进

随着训推比例重构，20%算力用于预训练、80%算力用于推理成为产业新常态，智算硬件架构正经历深刻调整，从单一GPU中心向CPU+GPU双中心回归与分化：CPU+DRAM+SSD的组合凭借通用性与成本优势，重新成为中心侧推理的主流配置，仅在高复杂度预训练场景保留GPU+HBM集群。存储体系从单一高带宽存储向HBM+DRAM+SSD的海量多层存储演进，互联架构也逐步向光网络与光器件升级。这种云端做通用泛化、端侧做实时响应的架构，既提升了系统性价比，也为产业级AI应用提供了可持续的算力支撑。

观点五、交互方式向感知界面（Cognitive-UI）升级

智能体的应用带来交互方式的改变，传统点击、拖拽的图形操作正向触觉UI升级，并逐步演进至感知UI（Cognitive-UI）。交互模态正从传统的键鼠操作，经由触控交互，最终走向以语音为核心的感知交互。

终端形态也随之拓展：手机、PC、电视仍是重要入口，但车、机器人、手表、眼镜、手环等可穿戴设备，以及嵌入家居、交通、工业设施的环境式终端，正成为新的交互触点。比如在工业运维场景中，工程师可通过触觉手套感知设备内部的虚拟故障点位；在家庭场景，环境传感器可自动识别用户状态，无感触发温度调节、健康提醒等服务。交互不再依赖“人适应设备”，而是转向“设备主动理解人”的自然模式。

总结

人工智能的发展，已经从“看技术边界”转向“看落地价值、看风险底线”。词元经济重构生产要素，产业智能体渗透千行百业，超级智算集群与新型算力架构支撑应用落地，感知交互革新用户体验。然而，伴随着智能体能力的跃升，安全与伦理风险亦不容忽视，我们必须将安全可控作为发展的前置条件。对于中国AI产业而言，依托丰富的场景优势深耕垂直智能体落地、探索高能效低成本的算力架构，让人工智能成为推动社会进步的稳定力量。