#Agentic AI
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英特爾回應AI算力變化

CPU需求升溫的同時，供應端壓力也開始成為英特爾需要回應的問題。 2026英特爾技術創新與產業生態大會上，英特爾資料中心集團副總裁、中國區總經理陳葆立對第一財經記者表示，智能體執行的任務越來越複雜，CPU側的執行量也會隨之增加。 談及供應問題時，英特爾方面表示，18A已經進入量產，希望新增產能幫助應對供應需求。 過去的大模型主要承擔訓練、推理和內容生成，GPU是核心算力。進入Agentic AI階段後，一個智能體可能同時呼叫多個Sub Agent、Skill和沙箱，涉及任務拆解、調度、程式碼執行、外部工具呼叫等環節。“過去大模型只是輸出一些文字，現在整體開始做執行了。”陳葆立對記者表示，隨著智能體能夠執行的任務越來越多，CPU側的執行量也會增長。
英特爾回應AI算力變化
科技#Agentic AI#英特爾#智能體
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昇騰960提前就緒，華為劍指Agentic AI

通過一整套晶片、光互聯、記憶體和軟體生態，把越來越大的AI計算系統進一步連接起來。 華為進一步攤開了AI算力的技術版圖。 9月17日，在華為全聯接大會2026上，華為副董事長、輪值董事長汪濤集中展示了面向AI基礎設施的新一輪技術進展：昇騰960研發進度提前，NPO光互聯產品Hi-ONE即將規模量產，採用NPO技術的昇騰960超節點正式發佈；同時圍繞計算、互聯、記憶體和管理，華為還首次完整展示了支撐超節點叢集的11顆關鍵晶片。 相比一年前強調“超節點+叢集”的算力路線，今年華為進一步將目標指向Agentic AI（智能體AI）。
昇騰960提前就緒，華為劍指Agentic AI
科技#AI算力#昇騰960#華為
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華為預測：到2035年，全球年度Token消耗量將增長10萬倍

9月16日，華為舉辦“以行動，至未來”探索智能世界系列報告線上發佈會，正式發佈《智能世界2035：從願景到行動》與《全球數智化指數（GDII）2026》兩大研究成果。 其中，繼2024年勾勒趨勢圖景、2025年發佈十大技術趨勢之後，《智能世界2035》報告首次提出通往智能世界的多個關鍵命題，系統回應Agentic AI時代的核心挑戰，為產業界提供從願景到行動的攻關圖譜。 多個關鍵命題 當前，AI正從數字世界走向物理世界，從單點工具深入生產與社會運行的核心環節，重構產業底層邏輯，加速行業變革。
科技#華為#Token#消耗量
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亞馬遜、Google、微軟新季度財報B面：一切讓位給AgenticAI，一邊失血一邊靠晶片賺錢

Google和亞馬遜的自由現金流都已轉為負值，微軟的自由現金流有基本持穩略有改善。 最近一周，Google、微軟、亞馬遜相繼交出最新季度財報。相比前兩個季度，本季度外界更加關注科技公司在AI算力基礎設施方面的支出預期是否會放緩。此前，一季高過一季的巨額資本支出已經直接影響到自由現金流，同時由於短期內無法兌現的ROI，又引發了市場對這場豪賭的恐慌。 從三家財報來看，我們注意到以下幾點細節： 第一，算力供給仍是當前增長的瓶頸，三家雲廠商都在傳遞“需求超過供給”或者“供需失衡短期無法緩解”的訊號，並且資本開支基本都投向了GPU算力及資料中心等重資產中。Google和亞馬遜的自由現金流都已轉為負值，分別失血59億美元和76億美元，微軟的自由現金流有基本持穩略有改善。
亞馬遜、Google、微軟新季度財報B面：一切讓位給AgenticAI，一邊失血一邊靠晶片賺錢
美股#亞馬遜#Google#微軟
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所有喊“AI沒用”的人，都沒看懂麥肯錫這份2026年報告：AI的勝負手，從來不是工具

之前和一位做工業軟體To B的老闆聊天，今年砸了200萬上線“AI三件套”：大模型寫銷售郵件、AI生成投標提案、智能會議紀要，結果半年下來，銷售團隊效率只提了3%，業績紋絲不動。他吐槽：“這AI除了會拍馬屁，啥用沒有。” 這不是個例。麥肯錫剛發佈的《2026年B2B銷售未來報告》裡，藏著一個戳破AI泡沫的殘酷真相：90%的企業AI試點都在“偽落地”，只有不到10%的企業真正拿到了AI的商業價值。而拿到結果的玩家，根本不是在“用AI做工具”，而是在“用AI重構整個工作流”。 今天我們就把這份近未來的行業預判拆透，你會發現：這套邏輯不止適用於銷售，更是所有行業AI落地的通用解法。 一、所有AI落地的痛，本質都是“沒碰工作流”
所有喊“AI沒用”的人，都沒看懂麥肯錫這份2026年報告：AI的勝負手，從來不是工具
科技#麥肯錫#2026年報告#Agentic AI
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【WAIC 2026】昇騰950首次亮相

昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機首次公開亮相 7月17日，2026世界人工智慧大會（WAIC）在上海世博中心拉開帷幕。昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機首次公開亮相，成為本屆大會備受矚目的焦點。 業界最大規模超節點 Atlas 950 SuperPoD ，面向大規模資料中心建設、兆級大模型訓練與中心高並行推理場景算力需求，憑藉“超大頻寬、超低時延、統一記憶體編址”三大核心優勢，築牢Agentic AI時代新一代標竿算力底座。此外，昇騰重點展示了開源開放的基礎軟體生態，依託CANN、Mind系列等基礎軟體，持續最佳化開發體驗、降低創新門檻，為大模型技術快速迭代提供開放生態支撐。依託硬體與軟體雙重優勢，昇騰持續賦能千行萬業，本次大會集中展示20多個行業落地標竿案例，高效推動人工智慧從技術創新走向規模化商業落地，加速全行業智能化躍遷。 01 昇騰950超節點（Atlas 950 SuperPoD）真機首次亮相
【WAIC 2026】昇騰950首次亮相
科技#昇騰950#Agentic AI時代#華為
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從 AI Agent 到 Agentic Economy，Google DeepMind 描繪智能體未來

過去兩年，大模型的競爭主要圍繞模型能力展開，而隨著 AI Agent 快速進入開發、辦公和科研等場景，行業關注點正在發生變化：如何讓Agent安全、自主、可靠地完成真實世界中的複雜任務，以及當數以百萬計的Agent開始在網際網路上相互協作、談判和交易時，人類社會將迎來怎樣的重塑？ 在 Google DeepMind 最新一期播客中，研究科學家 Nenad Tomasev 圍繞 AI Agent 的未來展開了討論，內容涵蓋 Agent 的定義、科研應用、智能體安全（Agentic Security）、智能體經濟（Agentic Economy）、認知單一化（Cognitive Monoculture）以及分佈式智能（Distributed Intelligence）等多個話題，並提出一個值得關注的觀點：未來 AI 的演進方向，未必是單一的超級 AGI，而更可能是由大量專業智能體協作組成的智能體社會。 01. 從生成文字到執行行動，Agent相較於模型的重要意義 要洞察這場變革，首先要理解 LLM 與Agent之間的本質區別。雖然Agent在底層依然依賴 LLM 作為“大腦”來制定計畫，但其核心進化在於增加了一個能夠與現實世界互動的“外殼”（Harness）。
科技#AI Agent#Agentic Economy#GoogleDeepMind
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ABF，缺口擴大

當Agentic AI 帶動算力結構大洗牌，AI 的野火已從GPU 一路燒向伺服器CPU，徹底點燃了高階ABF 載板的世紀大缺貨，在晶片尺寸與疊層複雜度極致飆升下，產業定價權的爭奪戰已讓市場全面轉向賣方主導，誰能靠製程壁壘與策略結盟，斬獲長線獲利翻倍的終極紅利？ 本輪ABF 載板行情的定性，已擺脫過去消費性電子帶動的傳統循環，在多個AI Agent 協作的架構下，CPU 扮演工具調度與任務控制的核心，研調機構預估，PC 在整體ABF 消費中的佔比將從2020 年的61% 驟降至2028 年的10%，而AI 晶片與伺服器CPU 的合計佔比將攀升至85%，預估2026 至2028 年缺口將依序擴大至8%、27% 與35%，確認本輪ABF 多頭至少還有4 至5 年的延續性。 從供給端來看，產能受限的警訊接二連三，全球ABF 膜龍頭味之素(Ajinomoto) 已鬆口採取成本轉嫁策略，日本載板大廠Ibiden 更將2026 財年資本支出暴增至2100 億日元，並直言2028 年高階ABF 需求面積將較2024 年狂飆10.7 倍，隨著載板層數拉升至16 至24 層，關鍵原料T-glass 玻纖布供應瓶頸至少延續至2027 年，至於玻璃載板技術，因鍍銅與壓合良率短期難突破，2030 年前難大規模量產，實質衝擊有限。 在供需缺口直達長線的背景下，載板廠展現強大的議價與成本轉嫁能力，目前高階訂單交期延伸至1.5 到2 年，客戶為了鎖定產能，甚至願意提供長期資金協助擴產，使台廠的營運槓桿大幅釋放，長線獲利空間正式被打開。
ABF，缺口擴大
科技#ABF#Agentic AI#GPU