巴克莱眼中的“AI路线图“：Agent从明年开始铺开应用，2027年进入机器人时代

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巴克莱将当前阶段（2023-2024）定义为“聊天机器人/助理时代”，主要特点是基于聊天机器人（如ChatGPT、Meta AI等）和一些早期的AI助理（Copilot）的广泛应用。

在这一阶段，尽管模型和基础设施层面的性能在持续改进，但在应用层面仍存在局限，多数应用以实验性质为主，尚未形成广泛的市场适应性。

“在这个第一阶段，大部分投资者的回报都被分配给了硬件基础设施提供商，类似于互联网和移动建设的早期阶段。”

报告指出，当前的主要AI产品，如ChatGPT和Meta AI，每月活跃用户数量均已突破2亿，但这仅占全球消费者移动应用市场的10%左右。

接下来，巴克莱预计2025-2026年将迎来“AI代理时代”，这一阶段的核心在于能够自主完成任务的AI代理的广泛应用。

与聊天机器人和助理不同，AI代理不仅可以通过多次传递请求来完成复杂任务，还能减少人类的直接干预。这一转变背后，是AI推理计算需求的激增。

巴克莱预测，到2026年，AI推理计算的需求将占整体计算需求的70%以上。

“投资回报可能会向上移动到应用层（也可能是模型和 API 层，尽管随着早期创新者的领先地位逐渐减弱，商品化和竞争方面的风险可能会增加）。

与聊天机器人时代不同，超大规模企业可能会在代理时代获得非常好的回报，因为推理收入会随着采用而激增。”

最后，巴克莱认为，2027年及以后，AI技术将进一步进入“数字员工与机器人时代”。

在企业应用中，AI代理可能演变成独立完成任务的“数字员工”，在消费者市场中，智能机器人将开始逐步融入家庭生活，承担简单和重复性的日常任务。

巴克莱预测，届时AI技术的普及将达到互联网用户的规模，突破40亿人。这个时代的投资回报应该在应用层，但“今天很难预测”。

资本支出比当前共识高出4倍

巴克莱强调，未来几年推理计算的需求将显著超出市场预期，这一变化的背后是新一代AI产品和服务的兴起。

报告指出，在AI发展的三个阶段中，每个阶段都对推理计算提出了更高的要求。

未来几年，计算需求将超过供应。巴克莱估计，到2025年，训练和推理使用所需的GPU和ASIC芯片将比目前的普遍预测高出250%，到2027年将高出14倍。这一变化的核心驱动因素是消费者级和企业级AI助理的广泛应用，以及更高性能、多模态AI的普及。

值得注意的是，巴克莱预测，2026年的芯片资本开支将需要比当前共识高出4倍。