盛在新研报中指出，随着人工智能（AI）行业从“聊天机器人时代”进入“智能体（Agent）时代”日喀则防火门专用胶厂家， 这变化不仅意味着Token（词元）消耗的爆炸式增长，可能动整个AI产业链迎来利润率拐点。

　　据盛分析师预测，到2030年，全球Token消耗量将较2026年增长24倍，达到每月约120 quadrillion（120千万亿）tokens。其中，企业智能体将成为大动力。

　　Token消耗即将爆炸式增长

　　报告预计，到2030年，全球每天AI查询量将从2025年的约50亿次增长至230亿次。其中，大约30的查询将由智能体完成。

　　具体而言，到2030年，消费智能体每月将消耗约60千万亿tokens，企业智能体每月将消耗约56千万亿tokens，全球整体Token消耗较当前增长24倍。

　　（盛对Token消耗消耗量的预测）

　　盛强调，动Token爆炸的并非聊天机器人，而是“持续在线（Always-on）”的智能体。

　　传统聊天机器人属于“间歇式使用”，用户问次，AI答次，任务结束。

　　但智能体不同，它需要持续监控环境，并不断读取上下文。智能体会自动调用工具，反复验证结果，多轮循环执行任务。

　　因此，Token消耗量会出现数量跃升。

　　据盛测，普通聊天机器人每次会话约消耗1000 tokens，嵌入式Copilot每天可能消耗5000 tokens以上，而持续在线的智能体每天Token消耗可能过10万。

　　企业智能体是主要驱动力

　　尽管消费智能体容易被普通用户感知，但盛认为，真正决定AI产业规模的，终还是企业市场。

　　企业智能体的Token密度远于消费端日喀则防火门专用胶厂家，且理需求远于普通消费者聊天。

　　企业应用正从简单的摘要编写转向复杂的工作流替代。随着智能体渗入编程、法律研究、供应链管理等域，Token消耗将从“人机互动”转变为“机机互动”，后者没有疲劳感，且消耗速度远人类输入。

　　盛预计，到2040年，企业智能体将动全球Token消耗达到当前的55倍。

　　盛还指出，企业智能体目前仍处于非常早期阶段，真正大规模部署的不到25，目前主要集中在客服、IT运维、销售支持以及内部知识库等域，且大多还是“Copilot辅助”，而非自主Agent。

　　盛研究了企业部署智能体后的经济回报（ROI），报告发现，随着Token成本下降，越来越多企业工作流开始进入“经济可行区间”。例如，泡沫板橡塑板专用胶个编程Agent每天可能消耗700万tokens，但成本仅约13美元。

　　由于编程属于价值、文本密集型任务，因此AI编程智能体已经开始快速落地。相比之下，客服智能体由于涉及实时语音理，目前每天成本仍接近93美元，因此尚未具备替代人工客服的经济。

　　不过，盛表示，随着理成本继续下降，越来越多企业工作流都将实现正ROI。

　　AI行业利润率开始

　　过去两年，市场对AI大的担忧之，是科技公司资本开支（CapEx）不断膨胀，却未能获得匹配的回报。

　　市场此前直担忧，AI使用越多，理成本越，云厂商和模型公司的利润率就会持续承压。但盛认为，这种逻辑正在发生变化。

　　面，过去几年Token价格持续暴跌，但如今已经开始趋于稳定，部分甚至出现上涨。另面，底层力成本却仍在快速下降。

　　据估，在英伟达、AMD、谷歌TPU以及亚马逊Trainium等芯片的动下，单Token计成本每年下降约60-70。

　　与此同时，先模型的Token市场价格在经历了初期的价格战后，已经开始企稳甚至在某些质量域出现回升。

　　盛预测，大规模云服务商（Hyperscalers）和模型提供商有望在2026年上半年迎来毛利率的转正。当计成本下降速度快于价格下降速度时，Token消耗量的爆发将直接转化为可观的利润增长。

　　AI不会毁灭软件行业

　　面对市场关于“AI是否会毁灭SaaS行业”的争论，盛给出的答案是：不会。

　　恰恰相反，AI智能体可能会进步扩大软件行业的市场规模（TAM）。

　　报告指出，软件行业的收费模式正在发生变化，从按座位收费（seat）转向按生产力、工作成果以及劳动产出收费。

　　盛预计，到2030年，智能体相关的软件市场规模将快速扩张。

　　风险

　　尽管前景广阔，但报告也提醒了潜在风险，主要分为三面。

　　竞争风险：如果模型度同质化，价格战可能再次爆发，削减利润。

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　　理风险：智能体的“自主”可能致错误扩散，企业在部署时面临严峻的规与安全挑战。

　　率风险：智能体经济的能取决于企业内部数据的质量和通程度。若引不当，智能体可能适得其反，消耗大量资源却回报甚微 。

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