源码资本张宏江:AI正步入产业规模化 模型和GPU算力将成核心资产
【资料图】
大洋彼岸的美股市场,因与OpenAI的大额算力订单,导致股价暴力拉升的甲骨文,再度催化市场对算力需求的热议。今日,在上海黄浦外滩,一场关于AI和算力的讨论也同步展开。
今日上午,在 2025 Inclusion·外滩大会开幕主论坛上,源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江分享了他对于大语言模型、AI 智能体和智能体经济的思考。
他表示,大模型的“规模定律(Scaling Law)”仍然有效,而智能体与经济结构转型将深刻重塑社会。
规模定律被看作大模型性能提升的第一性原则,即大模型参数越高,性能就越好。虽然业界认为预训练模型的规模定律在逐渐放缓,但张宏江认为,推理模型的出现,塑造了大规模发展的新曲线——“推理规模定律(reasoning scaling)”。他说,上下文(Context)、记忆(Memory)等层面对计算的需求,也将会持续推升scaling up。
另外张宏江表示,“大语言模型通缩(LLM flation)”也将进一步强化规模定律。大模型单位token的价格在过去三年中快速下降,随着大模型性能的持续提升,使用成本会不断降低。
在AI产业化方面,张宏江指出AI正在驱动基础设施大规模扩张。他列举了OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等项目,100万个GPU的耗电量,相当于北京市用电量的八分之一,2025年美国主要科技公司的AI相关资本开支预计超3000亿美元。整个AI数据中心产业链在过去一年经历大规模建设热潮。
他表示,IDC产业的大规模建设会带动电力生态,带动经济的发展,这正是“AI产业规模化”的核心体现。
“人类正在进入‘智能体群(agent swarm)’时代,也就是数量庞大的智能体之间彼此交互、执行任务、交换数据、交换信息,甚至交换任务,而人类与这些智能体群的交互,将构成所谓的‘智能体经济(agent economy)’。”
张宏江说,模型和GPU算力会成为未来组织的核心资产,企业需要扩大算力,使模型变得更强大,使数据变得更丰富,Agent将重塑企业流程,“超级个体+agent”会带来巨大的结构性变革。
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