生成式人工智能迅速融入了企业和专业人士的日常工作。撰写邮件、总结报告、翻译文件或搜索信息，已成为较为常见的应用。然而，科技行业正在推进一个更具雄心的方向：让人工智能不再仅仅在人们提问时作出回应，而是能够接收一项任务，并自主完成实现该任务所需的部分工作。
所谓的人工智能代理正处于这一演变的核心。Huawei刚刚为其对未来十年发展的预期给出了具体数字，其预测的规模不容忽视。这家中国公司预计，到2035年，由人工智能生成的令牌流量中，超过90%将来自代理，而这些处理单元的全球年度消耗量可能增长100,000倍。
这些是Huawei的估算，而非对市场发展趋势的独立预测。尽管如此，它们仍颇具参考价值，因为这反映出一些大型科技公司正将投资投向何处，也有助于理解为何计算能力已成为国际竞争的重要领域之一。
当人工智能不再等待指令
代理可以接收一个目标，并串联执行不同操作，以尝试完成该目标。它可以查询信息、使用应用程序、分析数据或准备文件，而无需由人工逐步单独指示。
将其应用于企业，可能性十分广泛。一个系统可以定期审查特定商业数据、发现偏差，并为相关部门负责人准备报告。另一个系统则可以对客户咨询进行分类，调取回复所需的信息，并准备好答复。在行政、采购或物流领域，同样可以实现一系列任务的自动化，而这些任务目前仍需要在不同应用程序之间切换完成。
这并不意味着必须将整个流程交给机器。事实上，企业需要解决的问题之一，正是希望允许这种自主性达到何种程度。
两者之间的差别至关重要。使用人工智能起草一封邮件，与允许其访问企业邮箱并自行发送邮件，是两回事。同样，分析发票的系统与获授权审批交易的系统不同；查询商业信息的系统，也不同于能够修改这些信息的系统。
随着代理进入企业流程，关于权限、数据访问、安全和监督的决策，将与技术本身的选择同等重要。
代理背后是庞大的基础设施
Huawei发布的预测也具有产业层面的解读。如果代理需要运行更长时间，并执行多项操作来完成每项任务，那么与向人工智能助手提出一次单独查询相比，它们需要强大得多的计算能力。
Huawei预计，在未来十年内，大型计算系统的规模将需要扩大百倍，同时大幅降低由代理执行任务的成本。这一需求解释了大型科技公司正在处理器、数据中心、网络和存储领域开展的部分投资。
这家中国公司本周在上海推出了新的人工智能计算系统，以及一种旨在连接大量专用处理器的架构。其计划包括实现最多由100万颗NPU协同运行的配置。
Huawei由此试图在一个同样受美国限制中国获取某些先进半导体影响的市场中提升能力。该公司正在开发新一代Ascend处理器，同时面临其已承认的国内需求：目前需求已超过其人工智能计算设备的生产能力。
因此，Huawei所描述的2035年情景与其自身业务有关。该公司既是这一预测的提出者，也是希望在这一增长最终实现时供应部分必要基础设施的制造商之一。在解读如此高的数字时，应当考虑这一背景。
对企业而言，变化将更少惊艳、更加务实
大多数西班牙企业无需担心建设数据中心，也无需决定使用何种处理器。它们面临的问题更为直接：找到能够真正改善自身运营的人工智能应用。
迄今为止，生成式人工智能的大部分应用，是通过独立工具以及员工自身对这些工具的使用实现的。代理能够将这种应用推进一步，因为它们需要进入企业的内部流程。
在将一项任务交给自主系统之前，企业必须了解它需要哪些信息、应查询哪些应用程序、可以作出哪些决定，以及哪些决定必须由人工保留。此外，还必须明确当系统出错时由谁负责，以及如何还原其已执行的操作。
在这一领域，困难不仅在于技术。许多企业必须审视那些多年来基于惯例、电子表格、电子邮件以及彼此并不总是互联的应用程序所形成的流程。要实现自动化，首先必须理解这些流程。
培训将是这一过程的另一部分。例如，Huawei表示，其Spain Academy在2025年为10,000人提供了数字技能培训，并维持在五年内达到50,000人的目标。人工智能、云计算、连接技术和网络安全均是其课程涵盖的领域。
Huawei的这项举措只是围绕这些技术不断涌现的众多项目之一。对企业而言，尤其是中小企业，挑战或许不在于拥有能够开发自有模型的专家，而在于拥有懂得使用现有工具、将其融入日常工作，并能识别哪些场景不宜使用这些工具的人才。
Huawei对2035年的预测数字可能实现，也可能与现实相去甚远。在一个快速变化的行业中，九年是很长的时间。对企业而言，更值得关注的是眼前的变化：代理正开始走出技术演示，进入专业用途的产品和应用程序。
这为人工智能的应用带来了一个新问题。迄今为止，企业主要在思考可以将其用于什么。今后，它们还必须决定愿意将哪些任务交到人工智能手中。
