AI春晚遇冷？Agent成美国行业降温焦点
文｜周鑫雨
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编辑｜苏建勋
2025年12月，若是登上一架飞往美国的飞机，那你大概率会遇见两拨人：
一拨由大聊深度学习、注意力机制的博士，大厂高管，以及投资人组成。他们的目的地是圣地亚哥，AI研究界“奥斯卡”NeurIPS（神经信息处理）的举办地，押注未来最有价值的AI研究和人才。
另一拨，则指向当下最务实的AI落地。一群拿着名片的AI创业者、合作客户，涌入拉斯维加斯——在亚马逊云科技一年中最重要的展会re:Invent上，寻找AI确定性的机会。
至于这个确定性的机会——与re:Invent上的十多名在美开发者交流后，我们看到了大洋两岸的共识是：Agent的时代已经到来。
亚马逊云科技CEO Matt Garman宣布的12项有关AI的新发布，都围绕着Agent的基建、开发和管理。在演讲中，他下了一个判断：AI Agent的出现，正在让AI的价值真正释放。
亚马逊云科技的一名在美工程师，深切感受到了水温的变化。去年12月的re:Invent，铺满全会场的标语，是AI Cloud、Model as a Service，谈到Agent的，只有DataDog等不到五家厂商。
但今年不同了。“如果你和全场每一个宣称要做Agent的展商干杯，即便他们没有真的在做，”他开了个玩笑，“走一半你就醉了。”
△会场中的
△会场中的
然而，与令人迷醉的“Agent热”相对的，是弥漫在多数美国开发者之中的冷静。
“我要来‘泼冷水’。不管从成本，还是从AI-first的能力上来说，我觉得目前Agent的基础设施还很薄弱。”base在硅谷多年，数据库服务商PingCAP联合创始人兼CTO黄东旭对《智能涌现》坦言。
上述的亚马逊云科技工程师也有类似的看法。“Agent发展的速度是破坏性的。”他提到，当厂商们都看到Agent相较于人类千万倍的开发效率，他们对Agent开发的需求也是指数级增加。
这对训练、推理的算力，以及数据（作为训练Agent的资源）存储的软硬件，都会带来巨大的挑战，“现在，行业已经逐渐从GPU短缺，演变成了内存短缺。”他告诉《智能涌现》。
在推理成本的巨大压力下，Develop for Cost（为降低成本做开发），在美国Agent创业圈中，成了一种新的竞争力评价体系。
受制于模型推理能力，想要完成复杂任务或者长文本处理，Agent往往需要调用“Pro”级别的模型——这也导致了高昂的调用消耗。
Pokee.AI创始人兼CEO朱哲清曾公开表示，市面上AI Agent的成本，平均百分之八九十都在推理上。他提到，AI应用公司如果能将推理成本打下80%，才能有真正的利润。
“现在VC普遍会问Agent初创公司的一个问题是：推理成本多少？订阅能不能cover推理成本？”re:Invent上，一名美国Agent创业者告诉我们。
以及，开发者们对Agent的另一个灵魂一问是：市面上的软件，做好了被Agent调用的准备了吗？
“目前的软件生态，是为人开发的，而不是为AI Agent开发的。”Anthropic一名Code产品经理告诉我们。
作为数据库行业老兵，黄东旭有相同的观点，“人和AI对软件的使用偏好是不同的”。
比如，AI讨厌需要浪费更多Token去打通的数据孤岛，以及在面对众多调用接口时，AI容易因为注意力分散而出现幻觉、智力下降等“失控场面”。
黄东旭判断，厂商们需要围绕“给Agent使用”的理念，开展一场软件革命：
第一，在软件的交互界面，要让Agent能够用最简单的方式表达灵活的需求，比如给AI设计一套类似于SQL的数据库交互语言；第二，不要制造数据孤岛；第三，控制成本。
不过，“给Agent泼冷水”，也意味着作为Agent基础设施的模型层、Infra层、数据层厂商，还有不少的迭代优化空间，以及商业机会。
新的AI基建投资热潮正在席卷硅谷。通过优化AI Infra，降低模型调用过程中的推理成本，正在成为Infra创业的新风向。
比如，2025年9月，英伟达被曝豪掷超9亿美元，拿下了AI Infra初创公司Enfabrica的技术授权，并且雇佣了CEO。一名数据库展商告诉《智能涌现》，自己近期正在计划投资几个在美华人的AI Infra项目。
另一个Agent的基建，数据，也正在引起重视。在re:Invent展会上，Snowflake、MongoDB、Databricks等数据库厂商们占据了半壁江山。一名Snowflake的员工告诉我们，数据，决定了Agent对业务和场景的理解。
因此，数据库厂商的新命题，一是寻找能和Agent更为有效交互的数据库形态，二是扩容，做好承接爆发式的Agent开发需求的准备。
“Agent目前不是泡沫。”Anthropic一名员工总结，“但一旦人人追逐最显性的应用，没人做好与之匹配的基建，这就会成为泡沫。”
△Anthropic展位挤满了听分享的观众。图源：作者拍摄
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