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大洋彼岸的美股市場，因與OpenAI的大額算力訂單，導致股價暴力拉升的甲骨文，再度催化市場對算力需求的熱議。今日，在上海黃浦外灘，一場關于AI和算力的討論也同步展開。

今日上午，在 2025 Inclusion·外灘大會開幕主論壇上，源碼資本投資合伙人、美國國家工程院外籍院士張宏江分享了他對于大語言模型、AI 智能體和智能體經濟的思考。

他表示，大模型的“規模定律（Scaling Law）”仍然有效，而智能體與經濟結構轉型將深刻重塑社會。

規模定律被看作大模型性能提升的第一性原則，即大模型參數越高，性能就越好。雖然業界認為預訓練模型的規模定律在逐漸放緩，但張宏江認為，推理模型的出現，塑造了大規模發展的新曲線——“推理規模定律（reasoning scaling）”。他說，上下文（Context）、記憶（Memory）等層面對計算的需求，也將會持續推升scaling up。

另外張宏江表示，“大語言模型通縮(LLM flation)”也將進一步強化規模定律。大模型單位token的價格在過去三年中快速下降，隨著大模型性能的持續提升，使用成本會不斷降低。

在AI產業化方面，張宏江指出AI正在驅動基礎設施大規模擴張。他列舉了OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等項目，100萬個GPU的耗電量，相當于北京市用電量的八分之一，2025年美國主要科技公司的AI相關資本開支預計超3000億美元。整個AI數據中心產業鏈在過去一年經歷大規模建設熱潮。

他表示，IDC產業的大規模建設會帶動電力生態，帶動經濟的發展，這正是“AI產業規模化”的核心體現。

“人類正在進入‘智能體群（agent swarm）’時代，也就是數量龐大的智能體之間彼此交互、執行任務、交換數據、交換信息，甚至交換任務，而人類與這些智能體群的交互，將構成所謂的‘智能體經濟(agent economy)’。”

張宏江說，模型和GPU算力會成為未來組織的核心資產，企業需要擴大算力，使模型變得更強大，使數據變得更豐富，Agent將重塑企業流程，“超級個體+agent”會帶來巨大的結構性變革。

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