问题——智能体应用普及，算力压力从潜在问题变为现实挑战。随着智能体在复杂任务中的应用范围扩大，推理环节的Token消耗量快速攀升。与普通对话应用不同，智能体需要多轮规划、工具调用和结果验证，单次任务的Token消耗可能增长数倍。实际使用数据显示，将智能体作为高频生产工具使用时，推理费用明显增加，算力成本随之上涨。这对用户意味着更高的使用成本，对行业则关系到能否提供经济高效的算力支持，从而推动应用规模化。
智能体从简单对话迈向复杂任务执行，既拓展了生产力工具的潜力，也让算力效率变得更为关键。面对快速增长的需求，既要增加算力供给，更要通过标准化服务、架构创新和智能调度提高资源利用率。只有让每个Token都发挥最大价值，才能将技术热潮转化为持久的产业动力。