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高盛研报:消费级Agent能否掀起商业模式新一轮洗牌?

wang 2026-10-18 行业资讯
高盛研报:消费级Agent能否掀起商业模式新一轮洗牌?
AI技术已经跨过单纯聊天和概念验证阶段,以消费级 Agent 为代表的“行动派”工具正在拉开平台级变革序幕,商业模式与算力投资即将迎来新一轮洗牌。本期内容源自高盛研究部发布的最新研报。如果你现在没有时间,建议先点赞收藏关注。

一、消费级Agent开启“行动派”革命

过去两三年,大多数人体验 AI 的方式无非是打开对话框输入指令,让 AI 写文案、查资料或画图。这种方式固然新鲜,但说白了,我们依然只是把 AI 当成高级搜索引擎或写作助手。
高盛在旧金山科技峰会上观察到一个清晰信号:数十家头部公司的行业领袖普遍认为,企业对AI 的应用正从内部小范围试点,快速转向面向普通用户的实际落地。这其中的核心主角,就是消费级 AI Agent(AI代理)。
简单来说,消费级 Agent 打破了过去“你问我答”的局限,开始真正接管具体的生活和工作事务。只要给予授权,允许它读取日历、邮箱甚至绑定支付账号,它就能在不同平台之间穿梭,自主完成一连串复杂动作。比如对比机票酒店价格并直接下单、把商品放进购物车完成支付,或者自动沟通多方时间安排会议。
在高盛研报中,AI 演进被划分为基础设施层、平台层和应用层三个阶段。如果说过去几年硬件和底层大模型筑牢了基础设施,那么能够替用户跑腿办事的消费级 Agent,则标志着平台层走向成熟。它正在改变过去以搜索框和独立 App 为核心的互联网入口,带来不需要繁琐点击就能搞定业务的新体验。

二、广告与订阅打造新盈利逻辑

大模型训练和运行成本居高不下,而普通用户早已习惯免费服务,AI 到底该怎么赚到钱?
高盛认为,消费级 Agent 的变现依然会延续经典的“免费广告+付费订阅”双轨模式,但在效率和精准度上会有大幅提升。
对于日常基础级别的代理服务,平台依然会面向大众免费开放,靠接入广告盈利。不同的是,AI技术的融入能让广告生成、投放和效果追溯变得更精准,帮商家用更低成本招揽客户。虽然各家平台眼下把大量现金流重新投入到基础设施建设中,短期看利润率未必有明显增长,但长远来看,这无疑会打开全新的商业空间。
而当用户需要 Agent 处理跨越多个步骤的高阶任务时,模型调用的计算资源会呈现成倍增长。针对这种需要顶级大模型支持的复杂服务,平台就会推出分级订阅制。普通用户看广告用基础功能,资深用户按月付费享受无广告的高阶服务,这套商业逻辑在 AI 时代运转效率会更高。

三、1.4万亿美元算力开支

随着关于 AI 潜在风险、监管约束,以及大模型研发是否遇到瓶颈的讨论越来越多,市面上也出现了一些希望暂时停下脚步的声音。这不免让不少投资者打退堂鼓:科技巨头高企的算力投资,接下来会不会降温?
高盛研报给出了明确答案:不会。高盛预测,到2027年,仅美国几家云计算巨头在AI基础设施上的资本开支,就将达到1.4万亿美元。这一数据不仅持续处于高位,更是高于华尔街此前的普遍预期。
巨头们为什么还要拼命砸钱?
高盛科技组主管埃里克·谢里丹解释道,目前建设和上线的庞大算力集群,并不是在为远期虚无缥缈的需求埋单,而是为了解决当下就已经很紧张的供需矛盾。即便外界关于监管和风险的讨论不断,但绝大多数规划好的项目早就签好了长期合同,正在按计划推进。
限制算力扩张的根本不是需求变少,而是物理世界的客观制约:比如高端存储芯片产能吃紧、电力供应跟不上,以及数据中心土地资源紧张。在供不应求的大背景下,算力基建的步伐只会越走越稳。

四、Token降价与实用性大增的正向循环

任何一项前沿技术要想真正走进千家万户,都必须经历性价比的突破。高盛梳理历史上的科技浪潮后发现,想要实现全民普及,必须满足两个核心前提:第一,服务单位成本要持续下降,降到大家都能轻松负担;第二,产品实际实用性要有很大提升。
在 AI 领域,这意味着 Token的调用价格必须大幅跳水。只有当算力便宜到像水电一样,企业才敢无缝地把 Agent 接入自身的业务流程,普通消费者也才愿意把它当作日常工具频繁使用。
与此同时,产品实用性的提升体现在使用体验的改善上。企业正在利用 AI 打造更具吸引力的新功能,不仅能提升用户黏性、降低离场率,也能让大家更愿意为优质服务掏钱。作为全新的平台层,消费级 Agent 正在改变互联网流量入口与商业价值分布。当成本不断降低与实用性增强形成良性循环时,AI大爆发的拐点才会真正到来。
好的,以上就是今天的分享。我是 Laurent,感谢与我共度这一小段时光,用点滴的学习和思考让眼前的路变得更加踏实和充满希望。下期见!
原链接:
https://www.goldmansachs.com/insights/articles/consumer-agents-signal-new-phase-for-ai-growth

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