智能体需要频繁调用知识库、业务系统、模型推理和工具链,对低延迟推理、向量检索、权限治理和任务编排提出更高要求。企业AI工作智能体的落地,意味着算力需求不再只集中在训练端,而是向推理端、边缘端和私有云扩散。谁能把模型、数据、流程和算力整合成统一入口,谁就可能占据下一代企业AI基础设施位置。 关键要点智能体推理需求推动算力入口化企业私有云和边缘算力重要性上升模型、数据、流程整合决定商业价值 返回列表 上一篇 下一篇