Barclays' "AI Roadmap": Agents will start to be deployed next year, entering the era of robotics in 2027

AI 爆發的時代，下一個突破口在哪裏？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）定義為 “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為主，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，每月活躍用户數量均已突破 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，因為推理收入會隨着採用而激增。”

最後，巴克萊認為，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户的規模，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。

為了滿足這一需求，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 為例，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 公司通常被認為是虧損的，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 的高級訂閲和 API 收費，已經帶來了近 20 億美元的利潤，儘管開發成本僅為 1 至 2 億美元。未來，OpenAI 的收入將持續增長，這或許將為 AI 發展帶來拐點。

展望未來，巴克萊認為，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，還會為企業和消費者市場帶來新的增長機遇。到 2026 年，消費者 AI 的日活躍用户數量有望突破 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 代理在處理用户查詢時，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。