title: 当AI成为基础设施：2026年9月Agentic AI从概念走向产业深水区

description: 从云栖大会的企业上下文到英特尔苏州大会的智能体落地清单，从张亚勤的五点到联想混合词元工厂，2026年9月见证了Agentic AI从技术概念到产业基础设施的历史性跨越

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当AI成为基础设施：2026年9月Agentic AI从概念走向产业深水区

春天播种，秋天收获。对于中国AI产业来说，2026年的秋天似乎来得格外早——9月尚未结束，一场围绕Agentic AI（智能体AI）的产业竞赛已经从技术路演全面升级为基础设施建设。

一、云栖大会：当"千问"学会理解企业

9月22日至24日，2026杭州云栖大会以"智以致用"为主题召开。与往年的云端观望姿态不同，今年的阿里释放了一个明确的信号——AI能力不再停留在"会回答问题"的展示阶段，而是要成为可接入生产线的"基础设施"。

阿里巴巴集团CEO吴泳铭在主旨演讲中抛出了一个大胆预判："机器正在成为思考的主力，智能将成为可规模化供给的商品。"他给出的数字同样惊人——未来机器产生的思考总量可能达到人类的1000倍以上，而当下这一比例还不到人类思考总量的3%。

这意味着什么？AI正在从"工具"变成"劳动主体"。

1.1 企业上下文：让Agent"懂业务"

千问办公CEO陈宇森发布了被业界称为"Agent基础设施"的企业上下文（Enterprise Context）产品。其核心逻辑直击当前企业AI落地的最大痛点——Agent无法深入业务工作流。

"个人AI效率提升并未直接带来组织生产力同步增长，核心原因就是Agent无法深度嵌入企业业务流程。"陈宇森给出了一个精妙的类比：对个人用户来说，让AI写一封邮件，输入足够的提示词即可；但如果让一个销售Agent完成报价，它不仅需要知道产品价格，还要知道客户是谁、历史成交情况、最新折扣政策以及公司审批规则。

这些信息散落在飞书文档、知识库、聊天记录和不同业务系统中。企业真正缺少的不是数据，而是把数据变成Agent能够理解和调用的"结构化上下文"。

古茗茶饮的落地案例颇具说服力。新品上线后，操作规范散落在飞书文档、知识库、答疑群和培训日程中。通过企业上下文，千问办公将这些信息整理成"门店运营知识空间"，近万名一线店员可以通过Agent直接获取操作规范——Agent不会返回所有文档，而是根据具体任务提取最相关的信息。

仓储物流企业富立卡的案例更进一步：三个数字员工（匹配询盘、计算报价、生成合同）共享同一个企业上下文，把原本由不同部门人工衔接的询盘、报价和合同串联起来，实现了跨部门的端到端自动化。

1.2 数字员工的"身份证"

千问办公同时推出了数字员工的身份体系——每个Agent拥有名称、所属部门、负责人、岗位职责和授权范围。这不仅仅是管理需求，更是企业安全：高风险操作可以被拦截，执行过程全程审计追溯。

益海嘉里金龙鱼、一汽丰田、传化集团等多家头部企业宣布接入千问办公。从"尝鲜"到"标配"，企业AI采购正在发生质变。

1.3 底座能力：芯片与模型的军备竞赛

支撑上层Agent应用的，是底层算力的持续加码：

• 模型：阿里Qwen团队正在探索递归式自我改进，计划训练5万亿至10万亿参数规模的新模型
• 芯片：平头哥发布真武V900，算力达到上一代真武M890的3倍
• 云：阿里云提出到2032年全球数据中心运营规模超过20GW

吴泳铭将这三者并称为"机器智能时代的三大基石"，对应的正是Agent时代的算力、模型和部署基础设施。

二、英特尔苏州大会：智能体从PPT走向生产台

9月22日至23日，2026英特尔技术创新与产业生态大会在苏州国际博览中心举办，主题为"同芯·智远"。这是英特尔中国年度最高规格产业旗舰会议，汇聚数百位海内外企业高管、院士专家和产业链合作伙伴。

2.1 张亚勤的"新一代智能体"五观点

中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院(AIR)创始院长张亚勤以《新一代智能体》为主题发表演讲，系统梳理了AI发展的五大核心趋势：

第一，词元（Token）成为智能经济新形态。 如同电力驱动第二次工业革命、算力支撑数字时代，"电力+算力+算法"构成的基础设施底座，正衍生出"词元经济"（Tokenomics）。企业端生产组织模式正被重构为TAP三元结构——Token（词元）作为智能载体，Agent（智能体）作为任务执行主体，People（人才）作为规则制定与价值校准的主导者。

第二，智能体从C-Claw走向E-Claw和I-Claw。 消费智能体（C-Claw，Claw意为"抓手"）正快速向产业端的企业智能体（E-Claw）延伸，形成覆盖全场景的产业智能体矩阵（I-Claw）。当前制药Agent已在靶点筛选、分子动力学模拟环节实现效率10倍提升，医疗Agent可完成90%以上的常规影像初筛与慢病管理方案生成。

第三，智算架构进入系统重构期。 端侧推理不再是对云端能力的简单复制，而是独立的技术体系。大模型的小型化、推理的本地化、交互的自然化正在同步推进。

第四，从"人适应界面"到"系统理解意图"。 交互方式正在经历从GUI到LUI（语言用户界面）的代际跃迁。Agent不仅理解自然语言，还能理解业务意图和组织语境。

第五，AI风险集中释放。 Agent进入真实业务后，风险从"答错一道题"升级为"做错一件事"。治理能力将决定Agent落地的深度和广度。

2.2 落地清单：15000平方米的生态展

英特尔此次大会设置了15000平方米的科技与应用成果展，展示1400+创新演示。英特尔中国区董事长王稚聪在开幕致辞中表示："随着智能体AI加速从技术探索走向产业实践，智能体AI融入真场景、创造新价值，不仅需要技术突破，还要开放协作。"

软件层面，百度搭子、千问办公、TRAE及Workbuddy等与英特尔合作，通过模型路由、推理框架优化与本地技能集成充分发挥端侧AI能力。硬件层面，节卡机器人将机器人专业能力与英特尔边缘计算平台相结合，实现了实时运动控制、感知、自主规划与执行的统一。

三、联想的"词元工厂"：基础设施的另一种表达

同在云栖大会上，联想围绕"让混合式AI成为创新生产力"这一主题亮相，提出了一个别开生面的概念——混合词元工厂。

联想创新构建的混合词元工厂解决方案，将算力、模型打包成"可计算的智能单元"，让企业像用水电一样按需调用AI服务。其核心能力围绕算力高效、数据安全、用电节省三大特性展开。

高盛研究指出，随着AI智能体在消费端和企业端加速普及，全球Token使用量将在2026年至2030年间增长24倍。联想显然试图在这一波增长中占据基础设施的入口位置。

值得关注的是联想最新发布的AI主机——作为专为智能体常驻运行设计的AI原生边缘设备，它能够保存本地知识与长期记忆，承载高频任务，并可与电脑、手机、平板等终端协同。联想联合IDC发布《AI主机》白皮书，在业内首次系统构建了AI主机的品类定义、技术标准与价值体系，将其定位为面向智能体时代的"边缘新物种"。

四、Gartner的中国AI十大趋势：背后的四层次逻辑

9月15日，Gartner发布2026年中国AI十大趋势报告，将十条趋势归入四个层次主题，从里到外形成完整的产业逻辑：

十大趋势中，特别值得关注的三个关键预测：

• 到2030年，中国80%的本地AI基础设施将采用本土研发的AI芯片（当前约20%）
• 到2027年，全球企业中采用中国AI模型的比例将从2025年的5%上升到50%
• 到2026年，近半数中国企业将部署超过10个生成式AI应用场景

这些数字构成了理解Agentic AI产业竞赛的宏观背景——它不是北美巨头与硅谷初创公司的游戏，而是多极化、多生态的全球化格局。

五、产业终局：AI从"被使用"到"被信任"

回顾2026年9月的AI产业图景，一个核心转变正在发生：AI正在从"被使用"的外部工具，进化为"被信任"的系统成员。

• 阿里千问通过"企业上下文"让Agent理解组织规则和权力边界
• 张亚勤将Agent治理列为第五大趋势，认为治理能力决定落地深度
• 阿里云安全中心通过沙箱划定运行边界、高风险操作拦截
• 联想AI主机将数据留在本地，实现"数据不出域"

这些不是技术细节的堆砌，而是同一个命题的不同表达：当AI从生成文字进入报价、合同、审批等核心业务，企业需要的不再是"能做什么"的演示，而是"可托付什么"的信任基础设施。

吴泳铭的1000倍思考总量也好，联想的词元工厂也罢，张亚勤的TAP三元结构——这些不同角度的表达都指向同一个未来：Agentic AI不是又一个风口，而是一场基础设施级的范式转移。

AI从"被调用"到"被交付"，这之间的距离，就是2026年9月整个产业正在跨越的鸿沟。