在人工智能领域深耕十四载，业界巨头们已敏锐感知到技术浪潮的涌动，纷纷调整航向，以期在AI新时代中乘风破浪。本文旨在结合企业视角，探讨AI技术与应用的新趋势，对内坚守初心引领团队，对外广纳良言追求卓越。
技术的分水岭已然显现，算力、算法与数据之间的能效博弈正愈演愈烈。随着大型语言模型的快速迭代，人类正加速迈向人工超级智能的门槛。大数据技术的成熟为AI提供了丰富的生产资料，GPU技术的飞跃则极大地释放了AI的生产力，而算法的革新更是为AI打破了算力与数据的桎梏。然而，随着DeepSeek、GPT-4、Grok等模型在算法、参数和算力上的不断精进，AI技术的发展已来到了一个关键的十字路口。
若以摩尔定律为参照，算力的发展或将率先触及能效的天花板。尽管更多的参数和算力无疑能带来更好的模型效果，但边际效应的递减使得算力投入的增长趋势趋于平稳。这一点从当前AI巨头的战略调整中便可见一斑：随着xAI Grok的推出，算力堆叠带来的性能提升已显现疲态，OpenAI等巨头开始将目光投向AI Agent等应用领域，推出智能代理产品。
在数据方面，合成数据和私域数据被视为下一个大模型时代的关键突破口。尽管我们正处于信息爆炸的时代，但得益于数据处理效率的飞速提升，AI发展正面临数据枯竭的挑战。高质量语料的消耗殆尽使得大模型参数的继续膨胀面临困境，增长参数带来的边际效益逐渐降低。
算法则如同AI发展的“加速器”，能够突破算力与数据的限制，推动AI实现非线性进化。然而，随着模型复杂度的不断提升，算法的改进空间正逐渐缩小。未来的算法突破或许需要更多跨学科的研究成果作为支撑，但何时能迎来下一个“Transformer时刻”，仍是未知之数。
在此背景下，通付盾提出，基础大模型的发展将在算力、算法和数据的能效博弈中趋于平稳，成为通往人工超级智能的坚实基石；技术资源将逐步转向专业领域的数据价值挖掘和AI智能体的场景应用；“应用落地”将成为AI时代发展的主旋律。
AI Agent的发展标志着从“问答机器人”向“智能助手”的进化。Agent的核心在于“任务执行”，使AI能够执行具体任务，如在线下单或执行交易。多智能体协同（InterAgent，IA）的概念应运而生，它不仅是技术架构的革新，更是产业应用范式的重塑。IA将推动AI实现从单一智能到群体协作、从工具辅助到自主执行的跨越式发展。
在技术层面，Anthropic的MCP协议为多智能体协同提供了标准化协议，使Agent开发更加便捷，协同更加高效。通付盾作为AI Agent信任系统服务提供商，积极参与MCP生态建设，为扩展多智能体协同生态系统贡献力量。
在应用层面，随着Dify、elizaOS等Agent框架的成熟，AI Agent在“智能助手”角色上的功能愈发完善。然而，相较于通用型AI助手的宏大叙事，针对特定应用场景的专属Agent更具生命力。这种生命力源自商业的本质——价值创造。一个优秀的AI Agent能够吸引更多用户，提供更多数据，推动Agent不断进步，形成正向循环。
通付盾认为，AI应用时代以智能体为核心，以多智能体协同为技术核心；构建智能体基础设施将获得巨大商业回报，关键在于“垂直领域”、“社区激励”和“开放平台”。
在模型技术方面，小模型正引领新时代的“图灵测试”。DeepMind联创苏莱曼提出，给AI一定资金，看其能否通过学习在亚马逊上赚到更多钱。这种测试专为Agent而生，强调其行动能力和价值创造能力。技术的发展往往由商业模式驱动，模型技术未来将向专业领域效果更好、盈利能力更强的专家领域小模型发展。
从技术角度看，小模型的技术框架已成熟。其起源可追溯至专家系统，通过知识库和推理机制模拟人类专家决策。大模型的成熟也为小模型的质量提升提供了条件。从商业模式上看，小模型效能比出色，结合专家知识库可实现远优于大模型的表现效果。数据孤岛赋予了数据更高的商业价值和竞争壁垒。
特别是在能源、军工、医疗等敏感行业，小模型具有不可比拟的优势。以电网业务为例，AI Agent搭配专家领域小模型，在风控、营销、设备管理等方面均可大幅提升效率，降低成本。
通付盾强调，商业成功是新时代的“图灵测试”，小模型是AI Agent突破这一测试的最佳路径。分布式商业和智能也将因小模型的发展而焕发新生。
