一个月之前，AI 智能体集中发布，使得一个根本性的问题浮现于表面，即当 AI 不再仅仅局限于回答问题，而是着手替人工完成工作之际，计算这件事情到底发生在何处？
这背后隐藏着AI产业链价值重心的又一次剧烈迁移。
从对话助手到数字员工
传统的AI应用像一个问答机器人，你问它答，交互止于对话框。
然而，AI智能体存在着本质区别，这个区别在于，它被给予了清晰明确的目标，它还具备调用工具的能力。
它现在并非仅仅是给出建议，然而却是果断地操控软件，进而精心地处理数据，还要用心地编写代码，仿佛是一位具有自主开展工作能力的初级员工。
这种转变的核心，是AI从“工具层”进入了“生产层”。
过去是人操作软件，现在是人设定目标，AI智能体去执行流程。
这表明，AI 拥有了能够持续开展运行活动的本领，摇身一变成为一种崭新型的“数字劳动力”，接着开始径直浸入于实打实的生产环境当中，而并非仅仅停留在信息交互的那个层面之上。
软件价值的消解与重构
当并非专业的用户，也能够借助人工智能智能体去构建应用，或者完成数据分析的时候，那高昂的软件订阅费用，以及定制开发的需求，是不是仍然是必不可少的呢？
答案变得模糊。
AI智能体呈现出从各个经济方面获取价值的可能性，它或许会使传统软件具有的功能被融汇、遭取代，软件自身的价值界定正在被重新编写。
然而，要是只是把这场变革单纯理解成软件能力的提高，那就把它的冲击力给看轻了。
在AI跟前，倘若世间所有事物都能够被重新塑造，进而产生生产效率方面的颠覆性提高，那么全体AI产业链的既有秩序均会面临重新构建。
这不只是软件的进化，更是生产关系的变革。
算力正在离开云端
AI智能体持续运行，进行多步骤推理，还高频调用本地文件和环境，若这一切全都依赖云端，便会产生显著的延迟问题以及成本问题。
频繁地去调用云端的API，这就意味着要持续地进行付费，而这一情况迫使行业重新去做关于算力分布的评估。
从成本结构方面来看，本地算力更类似于那种在进行一次性投入之后，会呈现出边际成本递减的情况，然而云端推理却是表现为持续的运营支出。
因这种经济性方面存在的差异，再加上企业对于数据安全以及低延迟响应呈现出的需求，致使算力正从集中的云端朝着终端以及边缘方向迁移，而这正是所谓的“AI本地化浪潮”的底层逻辑所在。
终端设备重获价值
算力的物理转移，直接改变了设备的角色。
当AI智能主体长时间留存在个人电脑或者企业设备里持续开展任务，设备便不再仅仅是单纯的 显示终端，也不再只是一次性消费品，反而是成了 一个持续运作的算力节点。
高性能PC、AI工作站的需求因此显著上升。
这种变化并非短期热点，而是使用方式变化带来的必然结果。
设备要承担持续性的推理任务，它的性能对AI智能体的工作效率起着直接的决定作用。
终端设备，从作为“结果展示器”的存在，转而再度变成“计算过程的一部分”，此情形下，硬件于产业链里的价值，被再次抬高了。
硬件厂商的黄金时代
要是智能体变成新的生产单元，然而计算更多是在终端以及边缘发生，那么硬件厂商会比过去那几十年要更靠近价值链的中心。
以前，利润的关键核心着重于操作系统以及数据库，硬件通常被视作标准化的接入设备。
如今，这一秩序正在被打破。
联想这类同时对终端设备、边缘节点以及数据中心基础设施都有所掌握的厂商，它们的全栈能力优势此刻开始突显出来。
混合式基础设施特地是为，AI智能体所需要的那些，本地、边缘以及云端协同架构去进行设计 的。
当产业变革来临之际，这般的厂商已然拥有了从设备直至架构的全方位准备，期待着能够迎来那所谓“逆天改命”的极佳时代。
产业链秩序的重新定义
从一个更为宏观的视角去看，由AI智能体所驱动的那种分布式计算，正在开启一个全新的产业周期。
恰似个人电脑替代大型机那般，宛若移动互联网重塑PC时代一样，这次变革的关键所在是计算出现的位置，是设备所担当的角色，还是价值的分配方法。
今后 ，硬件厂商之间的竞争 ，压根儿就不只是单个设备性能怎样去较量 ，而甚至极其关键的却是生态 ，以及解决方案能力方面的那种竞争。
具备能够迅速对市场变化做出反应的能力的厂商，能够借助协同设计来提供完整的算力架构，如此这般的厂商，将会在价值链里占据更加具备优势的位置。
这已不再单单就是一轮属于技术方面的浪潮了，而是一场能够对产业地位进行重新定义的具有历史性意义的窗口了。
当人工智能智能体着手全面进行重塑，你觉得在未来五年期间，是你手中所握持的手机更为关键，还是为你开展工作的那一台电脑更为关键呢？
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