上海
AI正在进入从“会回答”走向“能执行”的新阶段。
据追风交易台，高盛最新报告显示，AI商业化正从“按席位订阅”转向按消费量、交易量和结果收费；与此同时，Agent正从辅助工具走向工作流执行者，产业价值也在从模型本身向专有数据、业务上下文和领域专业能力迁移。
这意味着，AI产业竞争正在从“谁的模型更强”转向“谁能真正掌握工作流”。模型能力依然重要，但能否进入企业生产环境、理解业务上下文并稳定完成任务，将成为更关键的竞争壁垒。
这一判断来自高盛近期对硅谷AI产业链的实地考察。8月18日至19日，高盛连续第三年走访AI初创企业、头部风投机构及斯坦福大学、加州大学伯克利分校和旧金山分校的研究人员。高盛认为，随着Agent加速落地，前沿模型、开源模型、世界模型、企业软件和专有数据之间的价值分配都将发生变化。
Agent落地：企业真正缺的不是能力，而是“可控性”
如果说过去AI解决的是“帮人完成任务”，那么Agent正在尝试解决“自己把任务做完”。但在企业大规模部署过程中，最大的障碍可能已经不再是模型能力，而是责任如何划分，以及整个执行过程能否被控制。
报告援引斯坦福研究人员指出，目前多数企业仍处于人工监督模式。尤其在法律、风控、保险和审计等领域，模型一旦出现错误，谁承担责任、如何追溯过程、能否及时纠正，可能与模型本身的能力同样重要。
因此，最容易率先实现自动化的工作流，通常具备三个特点：决策边界清晰、结果可以验证、错误能够回滚。发票处理就是典型案例。AI负责提取字段并执行检查，低置信度案例交由人工复核，随后通过可逆的ERP流程完成入账。
这也意味着，拥有可信内容、经验证的领域模型以及成熟监管关系的信息服务商，更有可能率先进入企业生产环境。
模型竞争：前沿模型与开源模型走向分工
围绕“开源还是闭源”的争论，高盛此次考察释放的信号并非二选一，而是不同模型可能对应不同层级的工作流。
前沿模型阵营认为，企业基准测试往往低估了模型能力。在真实生产环境中，模型精度下降带来的业务损失，可能远高于节省的推理成本。因此，多家AI原生公司虽然宣称采用多模型策略，但在核心生产环境中仍高度依赖前沿模型。
另一种观点则认为，绝大多数企业工作流并不需要前沿级智能。随着开源模型性能持续提升，客户越来越愿意用有限的性能损失换取更低的推理成本。一家风投机构预计，未来12至18个月，约90%的推理Token将流向开源模型。
这意味着，未来AI模型市场可能形成更加明确的分工：前沿模型负责高价值、高可靠性的复杂任务，开源模型承担规模更大的标准化任务和大部分Token消耗。
世界模型：AI算力可能迎来第二条增长曲线
过去18个月，研究人员越来越多地将关注点从LLM转向“世界模型”。
与主要依赖互联网数据训练的LLM不同，世界模型需要理解环境、因果关系、物理规律以及现实世界中的动态交互，其数据更多来自物理系统、具体行业和实际运营场景。这意味着，专有数据的重要性可能进一步上升。
高盛认为，物理、工业、科学和机器人等领域对应的问题空间远大于纯文本生成，而且这些工作流往往需要更高的算力投入。随着AI从数字世界进一步进入物理世界，模型训练、仿真和推理的算力需求也可能出现新的增长曲线。
高盛预计，未来5年算力需求可能增长约24倍，供需紧张有望维持更长时间，微软、甲骨文和CoreWeave等云计算及算力基础设施公司将直接受益。
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