作者：石密陵 来源：原创 发布日期：08-24
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根据TBRfootball的消息，切尔西球迷在西伦敦德比戏剧性的逆转胜利后，对尼古拉-雅克松的表现提出了质疑。
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英超第33轮的一场比赛中，切尔西客场2-1逆转富勒姆，泰里克·乔治和佩德罗-内托的两粒进球帮助切尔西在争夺欧冠资格的关键战役中拿到三分。
C | 这场胜利让切尔西攀升至积分榜第五位，并将他们与纽卡斯尔的差距缩小到仅剩两分，后者刚刚被阿斯顿维拉击败。
D | 7月17日至20日，世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。
然而，切尔西前锋雅克松再次表现低迷，在马雷斯卡换下他之后，球队才接连打入两球。高温与阵雨没有阻挡观众的热情，记者两度收到“世博展览馆人流集中，排队入场耗时较长”的短信。蓝军的支持者原本以为这将是一场令人失望的比赛，但内托和乔治的进球改变了比赛走势。在雅克松第78分钟被换下之前，切尔西很难创造出太多有意义的机会，而这位前锋也几乎无法融入比赛。
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切尔西球迷长期以来一直呼吁让乔治首发，而他在对阵富勒姆一役中的表现或许会说服切尔西主帅在未来给予他更多机会。
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赛后，切尔西球迷纷纷在社交媒体上表达对9号球员的不满，并呼吁马雷斯卡重新考虑他的位置。
G | 展览馆内，AI与机器人行业的从业者、投资人，乃至创业者、求职者四天时间内被高密度“压缩”在一起，记者看到有创业者拉着行李箱站在熙熙攘攘的人群旁，用老旧的笔记本亮出“寻找一起创业的小伙伴”的标语。一位球迷表示：“关于雅克松的问题说了多少次了？他根本不是一名前锋！就连库库雷利亚在禁区内的跑位都比他好。” 另一位球迷则说道：“我们全场有超过50次传中，却没有一次转化为威胁。作为9号球员，雅克松完全不知道在传中时该站在哪里，他总是离球很远。 过去一年里，经历了Claude崛起、龙虾OpenClaw“破圈”后对市场的教育，智能体概念已深入人心，伴随而来的热词则是因智能体“烧钱”而引发关注的付费计量单位Token（词元）。
H | 这是AI大模型转向智能体，切实代替人类工作，同时Token消耗暴增的一年。
I | 这给参展的企业、机构带来了哪些影响？ 这一篇观察，新京报AI研究院将主要围绕AI与智能体、算力展开。 7月18日，世博展览馆H1展厅门外拥挤的人群。新京报贝壳财经记者 罗亦丹 摄 聊性能参数的人变少了，智能体能不能干活最重要 走进WAIC展馆，一个直观的变化是：以AI大模型为主题的H1展厅里，很少还有展商以“我们的模型有多少参数”作为卖点，取而代之的是一个更务实的问题——AI Agent能不能在具体场景中真正代替人类完成任务？ 本次展会出现了不少外国面孔，百度展台上，来自巴基斯坦，在中国求学14年的外贸公司经理阿里告诉记者，自己对本次WAIC展会印象最深的特点是“有用”，“中国的AI和机器人不是放那里为了好看，还能帮人类。一楼展厅有许多AI产品，比如这个百度搭子，我有一些工作在电脑上没有完成，在手机上告诉它要做什么，它能给你做得很清楚。而二楼展厅的机器狗，一些人过不去的地方它们却可以过去。” 展台工作人员告诉记者，“那些看起来不大，但在真实工作里高频、琐碎、耗时的任务，最适合智能体接手。所以在应用中，百度搭子覆盖的场景不只是做PPT这种标准化办公任务，还包括工作流里大量细小但真实的环节，比如检查开会材料里哪些链接无法访问。” 在B端，智能体要真正进入企业的工作流，远比在展台演示复杂。容联云产研中心副总经理唐兴才告诉贝壳财经记者，早先他认为智能体要适应企业内部的固有流程，但在推进的过程中，他发现人需要适应现在智能体的工作方式才能发挥最大效率。 容联云从四年前就开始进行AI客服落地的探索，“之前该场景需要座席自己思考、关注客户内容，而现在用户进线的时候，我们的智能体可以进行洞察，乃至于给出回答建议。过去，座席大量背话术是很重要的工作，这其实就是背企业的知识库。现在智能体把所有的企业的知识库和信息全都掌握，座席的作用更偏向于审判智能体给出建议是不是合适，然后进行使用、确认。座席变得更像小模型时代的训练师，确认审核这个动作正在调教模型变得越来越聪明。” 那么，同样一个工作，使用智能体和人工的成本对比到底是多少？ 唐兴才给出了明确答案——人工座席每天工作8小时，需要培训，并且面临流失风险，每天电话大约在150到300就已经饱和了，成本约为5000-8000元。而智能体处理方案可以24小时工作，每天处理话务量和任务量1万以上，并且它的服务标准非常统一，不会有情绪问题和个人差异化，成本约为2000-3000元。能力上，智能体达不到优秀人员的水平，但可以达到合格水平，“这使得它的边际成本非常低。
J | ” AI智能体的“落地”与“实用性”在世博展览馆的H4展馆得到了更好的体现，这个区域里70%的企业成立不足3年，有很多是“AI native（AI原生）”企业，从创业伊始就以AI能力为核心，也正因如此，这些企业更看重AI实际解决问题的能力，是科研成果转化的最佳实践者，对成本与落地也更加敏感。 一个典型的例子来自百型智能，记者走到这家公司的展位前，发现创始人韩美正在和看上去颇为年轻的公司员工们自拍。
K | 韩美此前在阿里巴巴做出海业务，有着20多年的B2B跨境经验，而公司主力AI研发人员此前研究的领域是“图论”，行业经验与技术结合后，百型智能在2024年已是国内第一批做单智能体Agent的公司，拥有中国首个备案的外贸垂类大模型，在“用AI帮助国内企业出海找客户”这一痛点上得到了落地。 百型智能创始人韩美。受访者供图 韩美对贝壳财经记者直言，目前公司的现金流一直很稳定，且客户多为中小企业，“我们选择做难而正确的事，对中小企业收费也不太贵，按结果收费，目前我们的智能体已经服务了1000多家企业出海。新推出的企业本体OntoZ，让群智能体覆盖客户更多Lead2Cash工作流同时成为数据入口，主动沉淀数据资产，实现高频反馈下的交付自优化。”当被问及服务的企业里“哪个行业出海最多”时，韩美坦言机器人、3C数码等中国产品最受海外欢迎，“带电带智能带软件的出海势头最好。” 客户从人转向智能体，如何节省Token？ 另一方面，智能体的流行也让Token消耗量剧增，这一趋势从年初的龙虾OpenClaw热潮开始被人所重视，之后几乎成为了行业共识。
L | 那么问题来了：当你确定Token消耗将巨量增加时，如何才能抓住这一机遇？WAIC现场，多家芯片以及AI基础设施厂商给出了答案，并且解决方案“八仙过海各显神通”。 在H2算力主题展区，记者看到了多家芯片公司展示的黑色集装箱一般的巨型机柜，展馆里不少算力厂商推出了卡数各异的“超节点”产品。 WAIC展馆内展示的磐久AL128超节点服务器。新京报贝壳财经记者 罗亦丹 摄 壁仞科技AI框架架构副总裁丁云帆告诉记者，当前AI发展面临三大核心挑战：模型参数从千亿迈向数万亿（超大参数）、Agent等应用场景要求百万级上下文长度（超长文本）、推理和训练都需要成千上万张GPU协同工作（超大集群）。仅凭单张 GPU 的算力性能，已难以独立承载上述复杂任务。在此背景下，如何实现海量GPU高效协同运行，使之如同一台一体化超级计算机开展工作，正是超节点架构着力破解的核心难题。 不过，当前主流的电互连超节点方案正面临规模扩展的物理极限。
M | 随着GPU算力持续增长，互连带宽需求将超过1TB/s，端口速率将达到224Gbps，而铜缆电信号在3米内就会严重衰减。光互连成为突破这一瓶颈的必然选择。因此，壁仞科技在WAIC期间推出了下一代NPO光互连、分布式解耦架构超节点方案。 “异构”也是关键词之一。 从前“AI四小龙”时代一直坚挺至今，并在上海“主场作战”的商汤此次带来了商汤大装置实现多项关键技术突破的消息，如依托异构混合推理，商汤大装置实现主流国产芯片MFU（Model FLOPs Utilization）提升85%到152%，整体推理性价比达到英伟达H系列的1.25倍。 商汤科技董事长兼CEO徐立表示，谁能以更低的成本，更高的效率，更稳定的供给，供给高质量的Token资源，谁就能够推动AI时代的新的繁荣。
N | 无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪发表演讲。受访者供图 无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪在WAIC现场披露了无问芯穹首创的跨集群异构PD分离架构，他认为“计算需求在指数级攀升，今天，仅依靠产能的线性增长去堆叠算力，已经远远无法弥合供需之间持续扩大的缺口。” 夏立雪对此解释称，智能体推理上下文极长、交互轮次极多、缓存命中率极高，对吞吐、时延、缓存复用的要求，远高于传统对话场景，不同芯片在预填充（Prefill）和解码（Decode）两个阶段，性能表现差异很大，而目前各地已有的存量算力集群基本都是同构设计，普遍各有侧重、存在“偏科”，而新架构可以让“偏科”的硬件只刷自己最擅长的题，可以极大提升大模型推理系统效率。 相比架构的改变，PPIO创始人姚欣则更强调客户的变化，他认为“智能体时代最重要的变化，就是云的第一客户从人变成了智能体”。 基于此，他在WAIC上宣布打造“面向智能体时代”的Token智能工厂，以及打造“智能体为第一客户”的Agentic Cloud。其中前者旨在帮助企业避免Token浪费，后者则是一个为智能体打造的云服务体系。 在Token生产商眼中，智能体已经逐步取代人类成为了Token的“第一大用户”，这带来了商业上的改变，对AI基础设施提出了更高要求，也给国产算力发展创造了全新的机遇。 可以预见，随着智能体应用进一步普及，Token的供需与效率还将持续重塑算力产业的格局。而所有技术迭代的最终指向，都是让AI以更低的成本、更稳的姿态，真正成为千行百业的生产工具。这趟由技术驱动的产业列车，刚刚驶入最具想象力的区段。 记者联系邮箱：[email protected] 新京报AI研究院 罗亦丹 编辑 杨娟娟 校对 柳宝庆。
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Published on:18:25:30