【软盟资讯 · 快讯频道】8月23日，AI行业迎来两个值得关注的智能体动态。**一方面，一组行业数据揭示了”智能体之年”的惊人量级：AI智能体的Token消耗量约为人类的5倍，自2026年2月以来使用量增长约14倍，人类正成为AI的”少数用户”。更关键的是，由于智能体长任务依赖缓存命中，85%以上的智能体Token是廉价缓存复用，中途切换供应商需重新支付完整预填充费用，这意味着智能体对供应商的粘性远高于人类，比价套利空间被压缩。另一方面，总部位于伦敦的AI实验室Inherent推出科研智能体Faraday，能在未知答案的情况下自主复现已发表科学论文的研究结果。令人惊讶的是，Faraday仅基于270亿参数的Qwen 3.6模型，在科研复现任务上超越了千亿级参数的GPT-5.5和Claude Opus 4.8。Inherent由前谷歌DeepMind校友创立，刚完成5000万美元种子轮融资。Faraday通过强化学习训练出”研究品味”，能够自主设计实验、分析数据并验证论文结论，标志着AI从”辅助阅读文献”向”自主复现研究”的实质性跨越。
软盟点评： 这两条智能体新闻从不同维度揭示了AI行业正在发生的深层变革。Token消耗数据揭示了一个被大多数人忽视的事实：当流量主体从人类转向智能体，模型市场的定价逻辑正在被改写。智能体对供应商的粘性远超人类用户，意味着未来的AI竞争将不再是简单的”比价格”，而是”比缓存效率、比长任务稳定性”。Faraday的成功则验证了一个重要命题：参数规模并非科研智能体的唯一胜负手。270亿参数的小模型通过定向强化学习，在特定任务上击败千亿级闭源旗舰，说明”专用智能体+定向训练”的路线正在挑战”更大参数=更强能力”的传统范式。当AI智能体开始”自主做科研”，人类科研人员的角色或将加速从”实验执行者”向”研究方向定义者”转变。