建议收藏：2026年AI Agent将爆发！从算力硬件到大模型应用，一篇全掌握

文章全面分析了AI Agent产业的发展现状与前景。上游包括AI算力硬件和大模型，中游聚焦Agent研发与集成，下游市场预计2034年达2360亿美元。随着技术迭代，Agent正从内容生成转向任务执行，2026年有望迎来爆发期。中国企业如寒武纪、科大讯飞等在产业链各环节持续突破，Agent将成为重塑企业流程、释放生产力的关键力量。

1、产业驱动因素

①美国互联网巨头抛出数十亿美元收购计划

近日，Meta（原Facebook）宣布拟以数十亿美元收购通用AI Agent产品Manus的母公司蝴蝶效应。

据悉，蝴蝶效应公司成立仅3年，收购前的估值约20亿美元，而Meta的收购直接给到了“数十亿美元”级别，足以显示公司对AI应用层价值的重视。

受此消息影响，我国AI智能体再次回到市场视线。

②“10倍”AI预算驱动AI应用持续落地

近日，阿里云副总裁指出，2026年初会看到AI应用的再一次爆发，这来自模型的快速迭代。

与此同时，他还指出未来几年，各类企业的AI预算将是目前IT市场预算的10倍，因此企业端智能硬件、金融、教育、物流、招聘、农业畜牧业、制造业都在不同程度地落地AI应用。

另外中信证券也表示，2026年模型逻辑推理能力将进一步提升，支撑各领域Agent落地，带动企业端AI从降本到增收打开落地空间。

2、产业全景图

3、上游产业链

3-1AI算力硬件

Agent简单来说，是一种具备自主感知、决策和执行任务能力的智能系统，它被认为在人工智能宏大版图中极为关键的一环，是实现复杂智能任务的核心载体。

由此了解，其呈现形式是软件系统，而有各类可以应用的场景，比如智能助理、游戏仿真、自动驾驶、内容生成、客服运营等等。

那么Agent的基础无非有两类，算力硬件和算力软件。

硬件即各类支撑大规模、复杂算力基础设施，我们常说的AI芯片、存储芯片、服务器等皆是此类。

其中AI芯片领域，GPU因并行计算能力成为算力主流，ASIC定制芯片因低能耗等优势成为重要补充。

存储芯片高端需求快速提升，在市场供不应求的背景下，产品正处于涨价趋势中。

另外，液冷服务器成为计算中心逐渐受青睐的应用方案，当前液冷渗透率不到10%，未来3-5年渗透率有望提升至30%-40%。

当前，我国厂商在芯片领域虽然还存在一定短板，但像“国产GPU四小龙”、寒武纪、长江存储、长鑫存储等芯片企业均在持续突破。

同时液冷技术也并不落后，并且以英维克、高澜股份等为代表也逐渐切入海外产业链。

3-2AI大模型

算力软件可以理解为模型层，即有关大模型、算法等软件系统。

如果说算力硬件好比Agent的骨架，那么软件便是Agent的神经，二者协同才能提升算力系统的综合能力。

前面我们提到，大模型的迭代正驱动着智能体的发展，主要是因为大模型技术的不断进步和更新，驱动了智能体能力和功能的提升和拓展。

比如百度的文心一言，从3.0目前已经迭代至5.0，大模型5.0具备全模态理解和生成能力，支持文本、图像、音频、视频等多种信息的输入和输出，达到全球领先水平。

当前，市场普遍认为，AI大模型正由以对话与推理为核心的L1-L2阶段，加速向具备自主执行能力的L3（Agents）阶段演进。其中Agent便是高阶AI大模型的落地形态，为“能行动的AI/可执行智能体”。

大模型企业面向Agent的开发持续落地，并呈现出平台化的发展趋势。

3-3相关标的

①寒武纪： AI芯片龙头，形成从指令集架构、芯片设计到基础系统软件的完整技术体系，且已实现云端AI训练芯片大规模商用。

②兆易创新： 端侧存储芯片设计龙头，下游应用领域广泛。

③英维克： 温控系统龙头，自主开发全链条液冷方案，客户覆盖华为、中兴、腾讯、阿里等头部企业，并进入英伟达相关推荐供应商名单。

④科大讯飞： 2024年在我国AI大模型市场份额排名第三，前二是百度和商汤，公司布局了教育、医疗、汽车、企业服务等多个领域。

⑤华胜天成： 与英特尔、火山引擎等头部企业达成合作，提供从高性价比算力引擎、到大模型能力中台、再到交付服务体系的完整路径。

4、中游产业链

4-1Agent研发与集成

从应用角度出发，Agent可以分为2C和2B两大应用场景，数据复杂度均由简单到复杂。

其中2C Agent正从通用AI搜索向个人知识管理的产品升级，并加速进入生活Agent助理场景，以通用型Agent Manus为代表，产品正逐步实现商业化。

2B Agent从企业知识库到单点垂直Agent的能力跨越，2025年伴随MCP、A2A等外部资源访问和不同系统间开源标准化协议的推广，企业开始布局跨业务的多Agent协同功能，有望实现复杂场景的Agent交互与协同。

整体来看，Agent在完成复杂、长期的任务上，能力仍显得有限，其中核心根源或在于 Agent难以将更长的动作序列串联起来。

“任务长度”是AI Agent规模化的关键衡量指标，截至2025年上半年，虽然大模型对时长超1个小时的成功率刚达到约60%，但模型能持续执行的“任务长度”的增速较为显著（平均每7个月翻一番），Agent的长序列瓶颈也因此有望被突破。

除此之外，从Agent落地情况考虑，月活用户多的AI应用不一定商业化好，细分垂类反而有不错的商业化效果。

垂类的应用更有可能吸引那些愿意为其专业价值付费的用户。根据Anthropic公司的统计，计算机编码、艺术媒体等应用占据了较大市场份额。

目前我国企业也在办公、企业数智化、金融科技、医疗、教育等领域持续推动Agent落地，并呈现出自研大模型+Agent或引入调用外部模型+自研Agent两大形式，以科技大厂和各行业软件开发企业为主参与。

4-2相关标的

①昆仑万维： 发布天工超级智能体，重塑办公与内容创作范式，目前已构建起由AI大模型、AI搜索、AI游戏、AI音乐、AI社交、AI短剧等多元业务矩阵。

②金山办公： 国内办公软件龙头，公司AI功能由工具型向协同智能体转变，引领我国进入办公的智能体时代。

③蓝色光标： 国内最大的营销传播公司，自研AI平台BlueAI，目前AI已深度覆盖公司95%以上的作业场景，覆盖约600家客户。

④视觉中国： 拥有国内最大的视觉内容互联网版权交易平台，基于自研与外部包括智谱在内的合作伙伴开发AI Agent智能体，确定了“AI 智能+内容数据+应用场景”发展战略。

⑤中文在线： I P、短剧开发龙头，公司自主研发的AI工具链已完成搭建，覆盖剧本创作、角色设定、画面渲染等全流程。

5、下游产业链

据悉，Agent时代，每个Agent在处理单任务时所需的请求数相比大语言模型会提升约20倍，且Agent基本是由推理模型驱动的，因此整体算力提升或达到几十至上百倍。

与此同时，预计随着越来越多的Agent产品放量，其用户数量快速增长，一两个月就有可能翻倍。

业内人士甚至表示，未来Agent可能会超过全球人口数量，和人类一起工作，对真实世界产生巨大影响。

在此基础上，Precedence Research预测2025年全球Agent市场规模将增至79.2亿美元，在 2034年达到2360亿美元，年均复合增长率达45.8%。

Gartner预测到2026年，40%的企业应用将配备任务专属AI代理，到2035年，代理人工智能将推动约30%的企业应用软件收入，超过4500亿美元。

Agent有望成为重塑企业流程、释放生产力潜能的关键力量。

6、发展趋势

总的来说，随着AI技术持续迭代，Agent正从内容生成转向任务执行，未来叠加多模态推理成本下降和企业流程重构需求驱动，2026年有望成为Agent爆发之年，已逐渐成为市场共识。

小白/程序员如何系统学习大模型LLM？

作为在一线互联网企业深耕十余年的技术老兵，我经常收到小白和程序员朋友的提问：“零基础怎么入门大模型？”“自学没有方向怎么办？”“实战项目怎么找？”等问题。难以高效入门。

这里为了帮助大家少走弯路，我整理了一套全网最全最细的大模型零基础教程。涵盖入门思维导图、经典书籍手册、实战视频教程、项目源码等核心内容。免费分享给需要的朋友！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

1、我们为什么要学大模型？

很多开发者会问：大模型值得花时间学吗？答案是肯定的——学大模型不是跟风追热点，而是抓住数字经济时代的核心机遇，其背后是明确的行业需求和实打实的个人优势：

第一，行业刚需驱动，并非突发热潮。大模型是AI规模化落地的核心引擎，互联网产品迭代、传统行业转型、新兴领域创新均离不开它，掌握大模型就是拿到高需求赛道入场券。

第二，人才缺口巨大，职业机会稀缺。2023年我国大模型人才缺口超百万，2025年预计达400万，具备相关能力的开发者岗位多、薪资高，是职场核心竞争力。

第三，技术赋能增效，提升个人价值。大模型可大幅提升开发效率，还能拓展职业边界，让开发者从“写代码”升级为“AI解决方案设计者”，对接更高价值业务。

对于开发者而言，现在入门大模型，不仅能搭上行业发展的快车，还能为自己的职业发展增添核心竞争力——无论是互联网大厂的AI相关岗位，还是传统行业的AI转型需求，都在争抢具备大模型技术能力的人才。

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

2、大模型入门到实战全套学习大礼包分享

最后再跟大家说几句：只要你是真心想系统学习AI大模型技术，这份我耗时许久精心整理的学习资料，愿意无偿分享给每一位志同道合的朋友。

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

部分资料展示

2.1、 AI大模型学习路线图，厘清要学哪些

对于刚接触AI大模型的小白来说，最头疼的问题莫过于“不知道从哪学起”，没有清晰的方向很容易陷入“东学一点、西补一块”的低效困境，甚至中途放弃。

为了解决这个痛点，我把完整的学习路径拆解成了L1到L4四个循序渐进的阶段，从最基础的入门认知，到核心理论夯实，再到实战项目演练，最后到进阶优化与落地，每一步都明确了学习目标、核心知识点和配套实操任务，带你一步步从“零基础”成长为“能落地”的大模型学习者。后续还会陆续拆解每个阶段的具体学习内容，大家可以先收藏起来，跟着路线逐步推进。

L1级别:大模型核心原理与Prompt

L1阶段： 将全面介绍大语言模型的基本概念、发展历程、核心原理及行业应用。从A11.0到A12.0的变迁,深入解析大模型与通用人工智能的关系。同时,详解OpenAl模型、国产大模型等,并探讨大模型的未来趋势与挑战。此外,还涵盖Pvthon基础、提示工程等内容。
目标与收益:掌握大语言模型的核心知识,了解行业应用与趋势;熟练Python编程,提升提示工程技能,为AI应用开发打下坚实基础。

L2级别：RAG应用开发工程

L2阶段： 将深入讲解AI大模型RAG应用开发工程,涵盖Naive RAGPipeline构建、AdvancedRAG前治技术解读、商业化分析与优化方案,以及项目评估与热门项目精讲。通过实战项目，提升RAG应用开发能力。

目标与收益: 掌握RAG应用开发全流程,理解前沿技术,提升商业化分析与优化能力,通过实战项目加深理解与应用。

L3级别：Agent应用架构进阶实践

L3阶段： 将 深入探索大模型Agent技术的进阶实践,从Langchain框架的核心组件到Agents的关键技术分析,再到funcation calling与Agent认知框架的深入探讨。同时,通过多个实战项目,如企业知识库、命理Agent机器人、多智能体协同代码生成应用等,以及可视化开发框架与IDE的介绍,全面展示大模型Agent技术的应用与构建。

目标与收益:掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用,能够独立完成Agent系统的设计与开发,提升多智能体协同与复杂任务处理的能力,为AI产品的创新与优化提供有力支持。

L4级别:模型微调与私有化大模型

L4级别： 将聚焦大模型微调技术与私有化部署,涵盖开源模型评估、微调方法、PEFT主流技术、LORA及其扩展、模型量化技术、大模型应用引警以及多模态模型。通过chatGlM与Lama3的实战案例,深化理论与实践结合。

目标与收益:掌握大模型微调与私有化部署技能,提升模型优化与部署能力,为大模型项目落地打下坚实基础。

2.2、 全套AI大模型应用开发视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

2.3、 大模型学习书籍&文档

收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作，搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书，帮你夯实理论基础。

2.4、 AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

2.5、大模型大厂面试真题

整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题，涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度，每道题都配有详细解析和答题思路，帮你针对性提升面试竞争力。

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

2.6、大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

  👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

  

3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】