高盛于5月5日发布最新研究报告《解码智能体经济》（Decoding the Agentic Economy），提出AI产业正迈向关键转折点——真正的“Token爆发”不在聊天机器人，而在于背后的AI智能体。
Token需求将增长24倍
高盛预测，到2030年，全球每月Token处理量将达120千万亿个，约为2026年现有算力需求的24倍；若企业端智能体全面普及，到2040年需求更可能扩大至55倍。
与一般从市场规模反推需求的估算方式不同，高盛科技研究团队此次采取自下而上的建模方法：实际模拟AI智能体执行任务的完整流程，逐步计算Token消耗，再乘以使用频率与采⽤人数。
为什么智能体“吃”Token远超聊天？
一只邮件管理智能体，每日需消耗约9.1万个输入Token与2.28万个输出Token，单日成本约0.055美元，Token消耗量比一般聊天互动高出近50倍。
原因在于：智能体需要执行多阶段推理——邮件扫描、分类、信息提取、内容生成、语气检查、合规验证、安排寄送与记忆更新，每一步都会消耗Token。企业级智能体还涉及大量循环验证与错误修正机制，使Token需求呈现非线性增长。
高盛测算的一只代码开发智能体，每日需处理约627万个输入Token与82万个输出Token，API成本约13美元——相较于软件工程师的人力成本，已具备相当竞争力。
从“烧钱”到“盈利”的拐点
高盛指出，AI产业过去两年始终存在“使用量增加、成本同步飙升”的矛盾。但这种局面正在2026年出现重大变化：Token价格跌幅趋缓，部分服务甚至开始小幅涨价；而算力成本仍⾼速下滑——NVIDIA、AMD、Google TPU、亚马逊Trainium等平台推动AI运算成本以每年60%至70%的速度下降。
当Token定价趋稳、成本持续下降时，AI产业的利润空间将迅速扩大。高盛认为，2026年上半年将是AI产业从“烧钱扩张期”转向“盈利改善期”的重要拐点。
2030年：30%的查询流向智能体
高盛将消费端AI应用分为三个层级：第一层是聊天机器人；第二层是嵌入式AI工具；第三层则是永远在线的自主智能体。
报告预估，到2030年，全球每日AI查询量将从2025年的50亿次增长至230亿次，其中约30%将流向各类智能体，而非传统搜索引擎或聊天机器人。传统搜索在总查询量中的占比，将从2025年的68%下降至2030年的36%。
企业端市场被视为最大增长引擎。高盛估算，到2040年高峰期，企业智能体将覆盖全球37%的知识工作者，带动每月278千万亿个Token需求，占全球总Token消耗量超过70%。
高盛这份报告的干货在于两点：一是量化了“为什么智能体比聊天机器人更吃算力”——多阶段推理+循环验证，Token需求不是线性增长，而是指数级放大；二是提出了2026年上半年的“盈利拐点”判断——当Token价格止跌、算力成本仍以每年60%的速度下降时，AI公司的利润表将迎来结构性改善。但关键在于：这个拐点是否真的能兑现，取决于企业客户是否愿意为“智能体”买单，而非仅仅停留在“免费试用”阶段。