2023年3月23日、GitHubのスター数は24.8万を突破し、Tokenの消費は4倍に増加、企業からの問い合わせは1445％増——一連のデータが示すのは、AI産業における重要な転換点です。Promptから長いAgentへのパラダイムシフトがすでに始まっています。OpenRouterプラットフォームのデータによると、多段階推論が単一のインタラクションを急速に置き換えつつあり、Anthropicの実測結果は、単一AgentのToken消費が会話モードの約4倍、多Agentシステムでは15倍に達していることを示しています。Agentの稼働時間が長くなるにつれて、計算能力の需要は非線形の拡大段階に入っています。計算需要のパラダイムシフト：Promptから長いAgentへ1）人工知能のインタラクションのパラダイムは根本的に変化しています。AIシステムは単なる質問応答ツールから、推論、計画、継続的な動作が可能な自主的なAgentへと進化しており、その傾向は明確に証明されています。OpenRouterプラットフォームのデータは、多段階推論やチェーン型ツール呼び出しが従来の単一ラウンドのインタラクションを急速に置き換えていることを示しています。オープンソースのAgentフレームワークOpenClawは、わずか4ヶ月で24.8万以上のGitHubスターを獲得し、世界のオープンソースプロジェクトのトップに立ちました。これは、長時間稼働するAgentが実験段階から本格的な運用段階に完全に移行したことを意味します。2）AgentのタスクにおけるToken消費は、従来の質問応答シーンをはるかに超えています。Anthropicの実測データによると、単一AgentのToken消費は会話モードの約4倍、多Agentシステムでは15倍に達しています。NVIDIAは2026年1月の技術ブログでも、次世代AI工場は数十万の入力Tokenを処理できる能力を持つ必要があると明言しており、これによりAgent的推論に必要な長いコンテキストを支えることが求められています。パラダイムのシフトはすでに起こっており、新たな計算能力の需要増加の論理が形成されています。長いAgentによる計算能力の非線形拡大長いAgentが計算能力の需要を押し上げる主な理由は以下の通りです。1）技術的メカニズム：まず、大規模モデルの自己注意メカニズムの計算コストは、コンテキスト長の二乗に比例して増加します。次に、推論のDecode段階はメモリ帯域幅に天然の制約を受けており、KVキャッシュがコンテキストに伴って線形に膨張することで、GPUの利用率は継続的に低下し、スループットのボトルネックが顕著になっています。主要なメーカーの価格設定は、物理的コストの反映でもあります。GoogleのGemini 3.1 ProやAlibaba CloudのQwenは、コンテキスト長に応じた階段式の価格設定を採用しています。2）多Agent協調アーキテクチャの台頭は、追加の通信コストの側面をもたらしています。Gartnerのデータによると、2024年第1四半期から2025年第2四半期までに、企業の多Agentシステムに対する問い合わせは1445％増加しています。一方、Google DeepMindの研究は、並列のAgent間でのグローバルなコンテキスト圧縮伝達には避けられない「調整税」が発生し、通信コストはAgentの数に非線形に拡大すると指摘しています。3）ジェイムズ・ジョーンズの逆説は、これらの効果をさらに拡大させています。MicrosoftのCEOサンダー・ナデラは、モデルの推論効率の向上がコスト削減をもたらす一方で、その結果、使用量がより速く増加すると予測しています。総合的に見ると、Agentの稼働時間の増加は技術的な必然であり、今後もメモリ帯域幅、通信スループット、知能計算密度の需要は非線形の速度で拡大し続けるでしょう。大量の情報、正確な解読は、すべて新浪财经アプリで。
Guokuo Securities: AI Agent Drives Non-Linear Growth in Computing Power Demand, Focusing on Industrial Chain Investment Opportunities
2023年3月23日、GitHubのスター数は24.8万を突破し、Tokenの消費は4倍に増加、企業からの問い合わせは1445％増——一連のデータが示すのは、AI産業における重要な転換点です。Promptから長いAgentへのパラダイムシフトがすでに始まっています。OpenRouterプラットフォームのデータによると、多段階推論が単一のインタラクションを急速に置き換えつつあり、Anthropicの実測結果は、単一AgentのToken消費が会話モードの約4倍、多Agentシステムでは15倍に達していることを示しています。Agentの稼働時間が長くなるにつれて、計算能力の需要は非線形の拡大段階に入っています。
計算需要のパラダイムシフト：Promptから長いAgentへ
1）人工知能のインタラクションのパラダイムは根本的に変化しています。AIシステムは単なる質問応答ツールから、推論、計画、継続的な動作が可能な自主的なAgentへと進化しており、その傾向は明確に証明されています。OpenRouterプラットフォームのデータは、多段階推論やチェーン型ツール呼び出しが従来の単一ラウンドのインタラクションを急速に置き換えていることを示しています。オープンソースのAgentフレームワークOpenClawは、わずか4ヶ月で24.8万以上のGitHubスターを獲得し、世界のオープンソースプロジェクトのトップに立ちました。これは、長時間稼働するAgentが実験段階から本格的な運用段階に完全に移行したことを意味します。2）AgentのタスクにおけるToken消費は、従来の質問応答シーンをはるかに超えています。Anthropicの実測データによると、単一AgentのToken消費は会話モードの約4倍、多Agentシステムでは15倍に達しています。NVIDIAは2026年1月の技術ブログでも、次世代AI工場は数十万の入力Tokenを処理できる能力を持つ必要があると明言しており、これによりAgent的推論に必要な長いコンテキストを支えることが求められています。パラダイムのシフトはすでに起こっており、新たな計算能力の需要増加の論理が形成されています。
長いAgentによる計算能力の非線形拡大
長いAgentが計算能力の需要を押し上げる主な理由は以下の通りです。1）技術的メカニズム：まず、大規模モデルの自己注意メカニズムの計算コストは、コンテキスト長の二乗に比例して増加します。次に、推論のDecode段階はメモリ帯域幅に天然の制約を受けており、KVキャッシュがコンテキストに伴って線形に膨張することで、GPUの利用率は継続的に低下し、スループットのボトルネックが顕著になっています。主要なメーカーの価格設定は、物理的コストの反映でもあります。GoogleのGemini 3.1 ProやAlibaba CloudのQwenは、コンテキスト長に応じた階段式の価格設定を採用しています。2）多Agent協調アーキテクチャの台頭は、追加の通信コストの側面をもたらしています。Gartnerのデータによると、2024年第1四半期から2025年第2四半期までに、企業の多Agentシステムに対する問い合わせは1445％増加しています。一方、Google DeepMindの研究は、並列のAgent間でのグローバルなコンテキスト圧縮伝達には避けられない「調整税」が発生し、通信コストはAgentの数に非線形に拡大すると指摘しています。3）ジェイムズ・ジョーンズの逆説は、これらの効果をさらに拡大させています。MicrosoftのCEOサンダー・ナデラは、モデルの推論効率の向上がコスト削減をもたらす一方で、その結果、使用量がより速く増加すると予測しています。
総合的に見ると、Agentの稼働時間の増加は技術的な必然であり、今後もメモリ帯域幅、通信スループット、知能計算密度の需要は非線形の速度で拡大し続けるでしょう。
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