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對話Omdia分析師蘇廉節：AI智能體發展超出預期

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對話Omdia分析師蘇廉節：AI智能體發展超出預期

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對話Omdia分析師蘇廉節：AI智能體發展超出預期

C114訊 11月17日專稿（岳明）2025年以來 ， （）發展迅速進入Agent（智能體）時代 。
行業的聚焦點鎖定在Agentic AI/AI Agent的實現與部署上 。 從技術演進來看 ， 無論是AI Agent還是 ， 都呈現出類人自動化與協同 ， 可以看作是生成式AI（GenAI）體驗的具象化 ， 并且都由推理能力與模型優化技術的進步所引領 。
根據市場研究公司Omdia的報告數據 ， 2024年中國人工智能云市場總規模達29億美元 ， 其中AI基礎設施即服務（IaaS）、AI 平臺即服務（PaaS）和模型即服務（MaaS）的收入分別為23億美元、5.6億美元和3000萬美元 。 預計2025年整體市場規模將增長至72億美元 ， 2030年達到268億美元 ， 2025至2030年復合年增長率為26.8% 。

圖：中國人工智能云市場規模 。 資料來源：Omdia 。
“2025年以來 ， 代理式AI的進展確實超出許多早期預期 ， 特別是在軟件開發助手和客服座席方面 。 ”Omdia人工智能首席分析師蘇廉節在近日的2025 Omdia 產業研討會期間接受C114專訪時表示 ， 目前AI智能體的發展仍存在一定的炒作與泡沫 ， 但整體發展進度還在可控范圍 。
中國云大廠主導智能體發展
上述Omdia報告指出 ， 多智能體協作與交互、情境工程、智能體AI安全及大規模API調用等技術驅動市場增長 ， 將推動中國MaaS收入在2030年達到25億美元 。
中國整體人工智能云市場仍由阿里云、AI云、云、商湯科技、騰訊云、天翼云（）及火山引擎等頭部供應商主導 ， 這些供應商提供全棧式AI云服務 ， 涵蓋AI IaaS、PaaS及MaaS 。
【對話Omdia分析師蘇廉節：AI智能體發展超出預期】“中國代理式AI的發展主要由云大廠來主導 ， 有些廠商如阿里云比較聚焦在企業級應用 ， 而火山引擎則通過扣子來服務消費者市場 。 ”蘇廉節談到 ， 這些云廠商的主導地位彰顯了實現高性能差異化AI云技術所需的技術成熟度與垂直能力 ， 他們通過持續創新與規模優勢鞏固了行業領導地位 。
根據普華永道今年5月份的調查 ， 88%的高級管理人員表示 ， 由于AI Agent效果顯著 ， 未來一年AI相關預算將增加 ， 66%使用者感受到了明顯的生產力提升 。 Omdia的調查則顯示 ， 安全問題、缺乏內部專業知識以及技術復雜性是企業在部署代理式AI時面臨的Top 3挑戰 。

圖：企業在部署代理式AI時面臨的主要挑戰 。 資料來源：Omdia 。
對此 ， 蘇廉節分析指出 ， 目前AI智能體在企業中的采用 ， 主要的風險在于決策偏差和幻覺風險、安全與隱私漏洞和合規與倫理問題 。 為確保核心數據安全 ， 企業應采取實施多層訪問控制、數據隔離與沙箱、人類在環（Human-in-the-Loop）和合規框架等措施等 。
值得關注的是 ， 《移動市場報告（2025年6月版）》提到 ， 當前 ， 按需調用型AI智能體（由用戶觸發）與常駐主動型AI智能體（自主提供主動輔助）之間正出現一個關鍵差異 。 到2030年 ， 個性化AI智能體將無處不在 ， 廣泛滲透到設備、環境和交互中 。 從計算需求、時延敏感性和資源消耗方面來看 ， 不同類型的AI智能體會帶來不同的獨特挑戰 。
中國電信卡位市場競爭
盡管Hyperscalers主導AI技術發展的市場格局在全球范圍內具有一定的普遍性 ， 但中國電信運營商對AI領域的投入與成果稱得上是可圈可點 。
根據、中國電信和的最新顯示 ， 在整體資本開支下降的情況下 ， 其面向AI和算力的投資仍在穩步提升 。 除了持續擴大算力規模與提升智算能力外 ， 幾家運營商在大模型與AI智能體方面亦“摩拳擦掌” 。
例如 ， 在10月份的2025中國移動全球合作伙伴大會上 ， 中國移動靈犀智能體全面賦能生態宣布正式啟動 。 中國移動市場經營部副總經理、產品中心主任孫世偉透露 ， 目前中國移動AI和智能體服務用戶已超2億戶 ， 靈犀的月活用戶超7000萬 。 并且 ， 中國移動AI產品收入過百億的已達三項 ， 過10億的已達到10余款 ， AI和智能體為中國移動帶來了第二條增長曲線 。 中國移動將進一步加大對大模型和智能體的百億級研發資源投入 ， 并確定了百億級的生態合作伙伴投資計劃 。
在蘇廉節看來 ， 電信運營商在智能體方面的競爭力更多地在于數據和網絡優勢——擁有海量實時通信數據和基礎設施 ， 能實現低延遲 。 然而 ， 在算法創新和生態開放性上稍遜一籌 。 另外 ， 隨著AI智能體與具身智能的爆發 ， 將需要通信網絡能力的進一步提升 。
他談到 ， “具身智能需要實時環境交互 ， 因此需要級網絡以支持多模態數據傳輸 。 目前 ， 運營商只能主導網絡層的發展 ， 具身智能與AI硬件與軟件主要還是由機器人企業和云大廠掌控 。 然而 ， 隨著數據形態的多元化和計算的分布式需求增加 ， 運營商和其他廠商將形成‘合作-競爭’格局 。 ”
實際上 ， 電信業已經在針對智能體與通信網絡的展開討論與研究 。 業界普遍認為 ， 智能體將成為實現海量智能體之間互聯互通的新型網絡 ， 并推動網絡、計算、智能等多學科的深度融合和躍遷 ， 開啟智能化社會新篇章 。

圖：TeleAI AI Flow（智傳網）示意圖 。 資料來源：TeleAI 。
Omdia特別提到 ， 中國電信旗下的中國電信人工智能研究院（TeleAI）提出了AI Flow（智傳網） ， 該框架首創了分布式GenAI部署的多學科方法 。 該方案在強大的計算集群上部署擁有數百億參數的大型模型 ， 同時在資源受限的用戶設備和邊緣上部署體積更小的家族模型 。 作為結合計算和通信技術的框架 ， AI Flow展示了負載平衡、工作負載調度和高效資源分配的復雜方法 。 這種創新方法使中國電信成為電信基礎設施和服務智能方面的領導者 。

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