📖 AI 总结

随着智能体工作负载快速增长，企业AI扩展正遭遇预算瓶颈：原本按数月规划的云token额度，部分客户在数周内即耗尽，成本压力正重塑部署策略。戴尔与英特尔的专家指出，企业不应只依赖云端前沿模型，而应重新审视本地基础设施与开源权重模型的价值，以缓解token消耗压力。与此同时，智能体AI正在改变硬件需求结构，CPU在编排、推理和边缘计算中的使用比重上升，但许多买家仍过度聚焦GPU。专家建议，企业可先在沙箱环境测试开源模型，评估实际工作负载需求，并充分利用数据中心已有的CPU资源与闲置算力。这一趋势表明，企业AI规模化的关键不再是单纯堆算力，而是在成本、性能与部署位置之间寻求平衡。