本文完整解读高盛 2026 年 5 月 5 日发布的《Decoding the Agentic Economy The Coming Inflection in AI Usage and Margins》（解码智能体经济：AI 使用与利润率的即将到来的拐点）研报，忠实还原高盛对 Agentic AI（智能体 AI）的全链路量化测算、行业拐点判断与全产业链投资观点。
核心结论
这份研报是全球首份对智能体 AI 进行底层代码级模拟、完成全场景 Token 消耗量化测算，并明确提出 AI 产业链利润率拐点的深度报告：
Token 需求将迎来阶跃式爆发：智能体 AI 将驱动全球 Token 消费实现指数级增长，预计 2030 年较 2026 年水平增长 24 倍，月均处理 Token 规模达 120 千万亿（120 quadrillion）；其中企业端智能体是最大增长引擎，2040 年将驱动 Token 消费增长 55 倍，消费端智能体 2030 年将带来 12 倍的 Token 消费增长。
AI 产业链迎来利润率历史性拐点：市场此前普遍认为 “AI 用量增长 = 成本负担加剧”，但高盛测算显示，单 Token 成本正以年化 60%-70% 的速度持续下降，而头部大模型 Token 价格已从此前年均 40% 的跌幅转为企稳甚至上涨，超大规模云厂商与大模型提供商将在未来 3-12 个月迎来毛利率正向拐点，AI 基础设施开支的可持续性将大幅提升。
全产业链投资框架明确：基于智能体 AI 的爆发趋势与利润率拐点判断，高盛明确了半导体、互联网、软件与 IT 服务三大赛道的首选标的，覆盖博通、英伟达、AMD、亚马逊、Alphabet、Meta、微软、Cloudflare、埃森哲，并给出了清晰的推荐逻辑与 12 个月目标价。
企业端采用将呈现 S 型曲线：当前 70%-90% 的企业已在试验智能体 AI，但仅不到四分之一实现规模化部署；随着 Token 成本持续下降，更多企业工作流将进入正 ROI 区间，文本密集型、工具生态成熟的场景将率先规模化落地。
核心拐点：Token 经济从成本负担到利润扩张
这是本次研报最具差异化的核心判断，直接回应了市场对 AI 大规模应用的核心担忧 ——AI 用量增长是否会持续压制企业利润率。
利润率拐点的核心支撑逻辑
高盛通过对头部大模型 Token 价格与底层算力成本的长期跟踪，发现行业已出现明确的边际反转信号：
价格端企稳回升：头部大模型的 Token 定价已结束此前快速下跌的趋势，从年均约 40% 的跌幅，转为整体走平，部分场景、部分厂商甚至出现定价上调。
成本端持续快速下行：依托头部半导体企业的技术迭代，单 Token 算力成本正以年化 60%-70% 的速度持续下降，且下降速度显著快于 Token 价格的变动速度。
毛利率拐点明确：上述价格与成本的反向变动，意味着行业单位经济模型正在快速改善，高盛判断，超大规模云厂商与大模型提供商将在未来 3-12 个月迎来毛利率正向拐点，增量 Token 消费将直接转化为利润，而非单纯的成本增长。
智能体 AI 驱动的正向飞轮
高盛指出，智能体 AI 的爆发将与 Token 成本下降形成自我强化的正向飞轮，彻底打破 “用量增长 = 成本高企” 的市场叙事：
单 Token 算力成本下降，让更丰富、更复杂的智能体应用具备经济可行性；
功能更强大的智能体，通过更长的上下文、更多的决策循环、更持续的后台监控，消耗显著更多的 Token；
更高的算力利用率持续改善 AI 基础设施的经济性，更好的盈利模型又让厂商能够持续投入模型质量优化与渠道拓展。
高盛同时提示，这一利润率拐点并非覆盖所有 AI 工作负载：竞争仍可能迫使同质化纯文本聊天机器人的 Token 价格下跌速度快于成本下降速度，具备差异化能力、高任务完成率的模型，才能持续掌控定价权。
智能体 AI：Token 需求的阶跃式增长引擎
为了精准测算智能体 AI 的真实 Token 消耗，高盛并未采用简单的行业外推，而是通过伪代码搭建了可落地的真实智能体模型，自下而上完成了消费端与企业端的 Token 消耗测算，完整还原了智能体的 Token 消耗逻辑。
消费端智能体：2030 年驱动 Token 消费 12 倍增长
高盛测算，到 2030 年，消费端智能体将推动全球 Token 消费较 2026 年增长 12 倍，月均新增 Token 处理量达 60 千万亿，核心驱动是用户行为的根本性转变 —— 从 episodic（偶发式）的聊天对话，转向持续化、工具化的智能体应用。
消费端 AI 行为的核心转变
当前消费端 AI 使用仍以偶发式会话为主：用户发起提问、给出提示词，大模型返回结果后会话即结束，2025 年单次查询平均消耗 Token 仅 1715 个，对应 3-5 分钟的会话时长。而智能体时代，消费端 AI 将转向两大核心模式，Token 消耗出现量级跃升：
按需型智能体：用户发起任务后，智能体自主完成规划、工具调用、多轮执行、结果校验全流程，单次旅行预订任务即可消耗超 1 万个 Token；
常驻型智能体：在后台持续运行，实时监控用户邮箱、日程、场景变化，自主判断并执行操作，单日 Token 消耗可突破 10 万个，是消费端 Token 消耗最大的增量来源。
消费端市场规模测算
日均 AI 查询量将从 2025 年的约 50 亿次，增长至 2030 年的 230 亿次，其中最高 30% 的查询将流向搜索、购物、旅行、邮件、个人生产力等场景的智能体；
传统搜索在查询量中的占比将从 2025 年的 68%，下降至 2030 年的 36%，LLM 原生 AI 应用的占比将从 11% 提升至 31%；
单查询成本将持续下降，基准情景下，2030 年单查询成本将从 2025 年的 0.075 美元降至 0.018 美元，进一步推动消费端智能体的普及。
企业端智能体：Token 增长的核心引擎，2040 年 55 倍增长空间
高盛明确，企业端智能体将成为 Token 需求的最大来源，尽管 2026 年消费端智能体的用户基数更大，但企业端智能体单用户 Token 强度显著更高，预计 2030 年将贡献全球超 70% 的 Token 使用量，2030 年驱动 Token 消费增长 24 倍，2040 年峰值采用情景下增长 55 倍，月均 Token 处理量达 278 千万亿。
企业端采用的 S 型曲线判断
当前企业端智能体的应用仍处于极早期：调研数据显示，70%-90% 的企业已在试验智能体 AI，但仅不到四分之一实现了规模化部署，且大多局限于客户支持分流、IT 运维、销售赋能等单一、高 ROI 的工作流，且多以 “副驾驶” 形态存在，而非完全自主的智能体。
高盛通过复盘过去 200 年 101 项技术的全球渗透规律，判断企业端智能体的采用将呈现S 型曲线，预计 15 年达到峰值渗透。核心驱动因素包括：企业数据治理体系的完善、可落地工作流的持续验证、Token 成本下降带来的 ROI 拐点，以及企业对 AI 落地的业绩诉求。
分场景 ROI 与渗透节奏判断
高盛通过搭建职业专属的智能体模型，拆解了不同岗位工作流的 Token 消耗、API 成本与人工替代的性价比，明确了企业端智能体的渗透节奏：文本密集型、工具生态成熟的场景将率先规模化落地，语音密集型、深度系统集成的场景渗透速度相对较慢。
核心场景的量化测算结果如下：
编码场景：是当前渗透最快的领域，尽管单日 Token 消耗达 700 万个，但纯文本工作流的 API 成本仅 13.39 美元 / 天，远低于人工成本，且工具生态成熟，是企业端智能体的核心落地场景。
数据录入场景：Token 消耗最高，但单 Token 成本极低，单日成本 59.68 美元仍显著低于人工，具备极强的替代经济性。
呼叫中心场景：若重度依赖实时语音交互，尽管 Token 消耗更低，但多模态处理带来的 API 成本达 92.90 美元 / 天，已接近外包人工成本，因此将优先向文本优先的自动化转型，全语音智能体的规模化落地相对滞后。
高盛特别指出，Token 成本的持续下降，将持续降低企业智能体的盈亏平衡阈值，推动更多工作流进入正 ROI 区间。这也是企业端 Token 需求的核心底层逻辑：即便智能体工作流 Token 强度极高，只要单 Token 成本的下降速度快于工作流复杂度的提升速度，就能在完全自主之前实现可观的投资回报。
全产业链投资框架与核心推荐标的
基于智能体 AI 的爆发趋势与行业利润率拐点，高盛从半导体、互联网、软件与 IT 服务三大赛道，明确了首选投资标的与核心推荐逻辑。
半导体赛道：算力需求的核心受益者
高盛认为，智能体 AI 带来的 Token 爆发，将持续拉动全球 AI 算力开支，而利润率拐点的出现，将让云厂商与大模型厂商的算力投资更具可持续性，核心推荐三大标的：
博通（AVGO），买入评级，12 个月目标价 480 美元作为定制计算领域的市场龙头，越来越多的超大规模云厂商（如 Google）与大模型提供商，正转向博通获取针对自身工作负载定制的成本优化芯片解决方案，智能体 AI 的爆发将进一步放大其定制硅片的核心优势。
英伟达（NVDA），买入评级，12 个月目标价 250 美元中期内仍将保持 AI 市场的主导地位，在全品类训练与推理工作负载中，其 AI 性能仍保持行业领先，是智能体 AI 算力需求爆发的核心受益者。
AMD（AMD），买入评级，12 个月目标价 450 美元随着未来两年高性能数据中心 GPU 产品的规模化落地，市场地位将持续强化；同时，随着其在 X86 服务器 CPU 市场份额的提升与 CPU 搭载率的增长，有望在企业端智能体 AI 工作负载中获取更多市场份额。
互联网赛道：云厂商与消费场景的核心赢家
高盛判断，智能体 AI 时代，具备全栈能力、庞大用户基数与成熟云基础设施的互联网巨头，将同时受益于算力需求增长与消费端智能体的商业化落地，核心推荐三大标的：
亚马逊（AMZN），买入评级，12 个月目标价 325 美元AWS 收入增长持续加速，2026 年一季度同比增长 28%，高盛预计 2026-2027 财年同比增速将保持在 30% 左右；公司已披露的未交付收入订单达 3640 亿美元，叠加 2026 年二季度新公布的 1000 亿美元订单，增长确定性极强；同时自研芯片（Trainium、Graviton 等）的快速落地，将进一步强化其成本优势。
Alphabet（GOOGL），买入评级，12 个月目标价 450 美元云业务增长势头强劲，2026 年一季度同比增长 63%，未交付订单规模环比近乎翻倍，达到 4600 亿美元；同时在搜索多模态领域持续突破，依托全栈技术布局，AI 正推动公司重回持续增长轨道。
Meta（META），买入评级，12 个月目标价 830 美元核心广告业务持续领跑数字广告行业，AI 算力的应用正持续推动用户参与度与广告变现效率提升；未来公司将聚焦于把持续增长的算力能力与自研大模型，应用于智能体电商、中小企业与创作者 AI 商业工具、创新消费级 AI 应用，打开新的变现空间。
软件与 IT 服务赛道：企业落地的核心赋能者
高盛认为，智能体 AI 将大幅拓展软件行业的整体市场空间，而 IT 服务厂商将直接受益于企业从 AI 试点到规模化部署的转型，核心推荐三大标的：
微软（MSFT），买入评级，12 个月目标价 610 美元Copilot 的用户反馈持续优化，E7 升级周期有望推动 Microsoft 365 增长进一步加速；高盛判断，未来 Copilot 将与垂直领域智能体、垂直应用软件形成共生生态，相互拉动使用量与商业化价值，是企业端智能体时代的核心受益者。
Cloudflare（NET），买入评级，12 个月目标价 250 美元依托网络架构优势与隔离软件技术，在 AI 推理工作负载中具备显著的性能与成本优势，有望在智能体 AI 带来的推理算力爆发中，获取超预期的市场份额。
埃森哲（ACN），买入评级，12 个月目标价 300 美元随着企业越来越多地从 AI 试点转向规模化智能体部署，对系统集成、工作流重构、治理与变革管理的需求将大幅增长，公司将迎来持续的业务顺风。
总结
这份研报彻底重构了市场对智能体 AI 的认知框架，其核心价值在于两大颠覆性判断：一是智能体 AI 带来的不仅是 Token 需求的阶跃式爆发，更是 AI 产业链从 “成本驱动” 到 “利润扩张” 的历史性拐点；二是智能体 AI 的落地节奏，并非由技术可行性单一决定，而是由不同场景的 ROI 水平主导，文本密集型、高价值的工作流将率先实现规模化渗透。
从长期趋势来看，高盛判断，2030 年智能体 AI 将推动全球 Token 消费较 2026 年增长 24 倍，企业端将成为核心增长引擎，而 Token 成本的持续下降，将持续打开可落地的应用场景，形成 “成本下降→应用普及→用量增长→利润率改善” 的正向飞轮。
投资层面，高盛围绕这一核心趋势，构建了全产业链的投资框架：半导体赛道看好具备定制化能力与性能优势的芯片龙头，互联网赛道聚焦具备全栈云能力与消费场景优势的巨头，软件与 IT 服务赛道则看好企业端智能体落地的核心赋能者。同时，高盛也提示，行业竞争、技术落地进度、算力供给约束，仍是未来需要持续跟踪的核心风险。
#高盛研报、#智能体经济、#AI智能体、#Token经济、#AI产业链、#企业端AI、#AI算力
免责声明：市场有风险，投资需谨慎。本文内容仅代表调研观点，不代表本公众号立场。
——END——
