随着人工智能逐渐走向代理未来，基础设施的创新将决定它如何转变人类的潜力——不仅仅是人工智能可以做什么，还有人们可以用它实现什么。
人工智能的未来不仅仅是创造，更关乎行动。如今的生成式人工智能 (genAI) 擅长识别和复制数据模式，涵盖语言、图像乃至复杂系统。这种复制智能正在推动各行各业前所未有的运营效率，涵盖 金融服务 、 医疗保健、 政府运营 和 制造业。
但下一个飞跃即将到来。随着人工智能系统发展到能够自主规划、推理和执行多步骤工作流程，我们正在迈向一个人工智能代理社会。—人工智能掌控端到端的流程。人工智能将成为更可靠的合作伙伴，让人们能够专注于创造性的问题解决和战略决策。然而，为了开启这样的未来，我们需要与人工智能雄心壮志同步的基础设施创新。—因为即使是最先进的系统也无法在过时的基础上蓬勃发展。
Agentic AI：您始终在线的数字团队
Agentic AI 就像您理想的员工一样。需要有人处理发票吗？您可以启用一个 AI，它会学习您的系统并处理整个工作流程。—无需培训手册。与等待命令的工具不同，这些代理完全自主地完成其任务。
这是对工作的全新想象。Agentic AI 能够完美地处理重复性任务—无论是发票处理还是代码审查—让专业人士有更多时间专注于客户战略、创造性解决方案和突破性思维。与遵循固定规则的传统自动化脚本不同，代理可以随着任务或环境的变化而动态调整，从而更加灵活和灵活。如今从编码助手开始的变革，很快就会重新定义整个行业。
代理人工智能的广泛应用之路
智能体人工智能 (AI) 的势头已然到来。以 特斯拉的全自动驾驶 系统为例：它能够感知周围环境、做出驾驶决策，并从每一次行程中学习。与此同时， NVIDIA 最新的 AI 蓝图 整合了诸如思维链推理和任务规划等智能体功能，实现了大规模视频搜索和摘要。正如黄仁勋所说， 我们正在进入一个 AI 不仅仅是创造的时代。—而且还“进行、推理、计划和行动”的时代。
越来越多的科技领袖认同这一愿景。OpenAI 的 Sam Altman 预计，首批“虚拟员工”将在 2025 年进入职场，而微软的 Satya Nadella 则认为这些代理将演变为跨平台的协调器， 实现端到端工作流程的自动化。为了跟上步伐，大学正在将人工智能融入各个学科，为毕业生做好应对需要人机协作的岗位的准备。未来的劳动力—遍及各行各业—将与人工智能合作，重新定义工作方式。这一进展正在加速人工智能的普及：德勤预测， 到 2025 年，25% 使用生成式人工智能的公司将启动代理式人工智能试点项目，到 2027 年，这一比例将增长至 50%。
代理人工智能的广泛采用可能成为边缘革命的催化剂，推动对能够在网络边缘或现场自主运行的低延迟、小占用空间人工智能系统的需求。
AI数据中心势在必行
人工智能正在全面改写数据中心的设计。如今，服务器 将中央处理器 (CPU) 与图形处理器 (GPU) 以及张量处理器 (TPU) 以及高带宽内存整合在一起。机架的 功率密度通常超过 100 千瓦 (kW)。即使是曾经被认为规模庞大的 10 兆瓦 (MW) 设施，现在也作为低延迟需求的边缘计算部署。能源需求也呈现出同样的趋势：数据中心目前消耗了 全球 1.5% 的电力，预计到 2030 年将翻一番。因此， 液体冷却 和 针对人工智能优化的配电 正从专业解决方案演变而来，成为人工智能数据中心的必需品。
人工智能基础设施创新 — 以及与之相匹配的天赋
然而，要实现智能代理AI的未来，需要的不仅仅是升级现有系统。最大的进步将来自于重新思考 电力、 冷却和智能自动化如何协同工作。当这些系统同步设计时，数据中心可以更高效地扩展，并实时适应AI不断变化的需求。
人工智能基础设施的转变也要求我们重新关注人才。 人才准备与技术准备同样重要。下一代数据中心需要的工程师不仅要了解这些复杂的系统，还要具备创造性思维、跨学科工作能力，并从根本上推动创新。
构建代理人工智能社会的基础
Agentic AI 正在改变工作方式 — 这意味着需要重新思考基础设施如何支持人工智能。如今的系统设计不仅要注重性能，更要注重适应性：将热效率、智能配电和自主控制融入统一的架构中。随着人工智能从被动工具转变为主动代理，数据中心必须从被动的推动者发展成为数字化工作流程的主动参与者。
这种转型也需要一种新型的劳动力。如果没有了解其背后复杂性的人才，最先进的基础设施也无法充分发挥其潜力。 — 并拥有推动其发展的创造力。技术准备必须与人的准备相匹配。
未来属于不仅能满足人工智能需求而且能积极塑造其潜力的基础设施。
为代理人工智能时代做好准备
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