算力通胀与硅基代理的崛起——AI Agent生态演进
1/ 核心增量信息是什么？
国产大模型进入“财务回报期”： Minimax与智谱AI（Z.ai）的IPO数据显示其毛利率高达60%-70%，标志着中国顶级AI实验室已打通“高投入-高产出”的商业闭环。
AIDC 从“通用”转向“专用”： 随着下一代模型训练需求爆发，AIDC（AI数据中心）正经历从提供“空间+电力”到提供“极高算力密度+全栈液体冷却”的质变，且资源缺口在2026年持续扩大。
Agent 走向去中心化： 以Clawdbot为代表的自托管个人AI助手兴起，将计算压力从中心化云端向边缘网关和本地设备扩散，重塑了流量调度逻辑。
2/ Agent 发展与中国AI大模型的进步逻辑
性能跨越与成本优势： 智谱GLM-4.7与Minimax M2.1已具备准GPT-5性能。国产模型通过算法优化，推理成本仅为海外同类模型的1/3，这为大规模Agent应用铺平了道路。
从对话到“行为执行（Action-oriented）”： 行业重心正从Chatbot转向具备实际交易、社交能力的Agent生态。这种转变使AI不再是消耗品，而是能直接创造GMV的生产工具。
3/ Cloudflare 在 Agent 时代的护城河扩展
Agent 流量的“总控室”： 随着自托管Agent（如Clawdbot）连接多种模型（Claude/ChatGPT），处于模型与应用之间的“AI网关”成为核心价值点。Cloudflare凭借全球分布式节点，有效解决了Agent调度中的身份验证、跨平台路径规划及数据泄露风险。
隐私与边缘溢价： 用户对数据自主权的追求，使得“边缘端轻量推理”成为刚需。Cloudflare Workers AI将推理能力下沉至边缘，捕获了大量对延迟敏感且要求数据不出境的政企与高端私人用户。
4/ AIDC 产业的影响与结构性机会
确定性的资本支出（Capex）扩张： 2026年Q1国内大模型将迎来新一轮密集迭代，驱动AIDC需求保持30%以上复合增长。算力开支中，推理比例首次超过训练，这意味着AIDC的利用率将从“脉冲式”转向“持续稳健型”。
能源与冷却成为核心竞争力： 随着算力密度暴增，液冷技术和绿色能源获取能力已成为AIDC厂商的第二增长曲线，上游配套设施（如冷配板、液冷系统）将随之受益。
5/ 投资建议与核心标的关注
全球网络底座： Cloudflare (NET.US)。作为Agent流量入口的防御者与调度者，其PaaS业务将随Agent活跃度指数级增长。
国内公有云与模型巨头： 阿里巴巴（阿里云）、腾讯控股。其AIDC储备最为雄厚，且具备从模型到算力销售的全链路变现能力。
AIDC与数据库基础设施： 重点关注具备高密度机房交付能力的IDC龙头，以及能处理Agent产生海量实时数据的国产数据库厂商。
6/ 市场可能存在的误判（逻辑修正）
“硬件涨价，软件受损”是伪命题： 市场过去担心硬件投入挤压下游。但现实是，云厂商已开启“硬件投入 → 模型能力溢价 → 服务/安全加价”的传导路径。
“AIDC是过剩的”是伪命题： 市场担心通用算力过剩，但现实是针对AI优化的“高性能AIDC”极度稀缺。Agent的非线性增长将导致算力缺口从核心城市蔓延至全国。
重视“去中心化”与“混合云”： 不要只盯着大型中心化云端，具备边缘计算能力和能提供私有化Agent部署方案的公司，将在安全敏感型市场获得更高溢价。