Rambus研究員與杰出發明家Steven Woo
AI領域始終在不斷演進，我們正見證一場從“生成式AI”時代到“代理式AI”時代的深刻變革。這場變革有望重塑各行各業，并釋放前所未有的發展機遇。與此同時，這也需要我們提供更具創新性的技術解決方案，從而精準滿足這些新興工作負載的獨特需求。
如今，代理式AI正驅動各行各業變革性應用的落地。機器人領域正經歷巨變，從簡單的自動化發展到倉庫應用、制造業等領域的復雜自主代理。與此同時，智能邊緣計算也將被極大地賦能，進而實現在物聯網和智慧城市部署中的實時決策。這些發展凸顯了代理式AI日益增長的影響力，及其在實現大規模自主化方面所發揮的作用。
根據Gartner預測，到2028年，33%的企業級軟件應用將集成代理式AI，而2024年這一比例尚不足1%；屆時，15%的日常工作決策將得以自主完成。《財富》雜志也指出，NVIDIA首席執行官黃仁勛在其2025年CES主題演講中同樣強調了代理式AI的興起。他表示，這一轉變將創造一個全新的萬億美元級產業，并重新定義人們的工作方式。代理式AI以其自主感知、智能決策和主動執行為特征，標志著對生成式AI被動響應本質的一次根本性飛躍。
誠然，生成式AI憑借其強大的內容創作能力已風靡全球，但認識到它的局限性也同樣重要。生成式AI擅長從數據中學習規律，并生成例如文本、代碼、圖像、播客乃至視頻等各種令人印象深刻的輸出。然而，它仍然只是被動地響應人類的指令，缺乏真正意義上的自主性。
相比之下，代理式AI實現了重要的躍遷。它具備智能決策的能力，可在沒有人類明確指令的情況下，自主制定計劃和策略以達成特定目標。尤為關鍵的是，其設計旨在實現持續學習和演進，通過交互和經驗積累來不斷完善自身智能。這種從“被動生成”到“主動執行”的轉變，代表了AI能力的根本性提升，并開啟了更廣泛、更具影響力的智能化應用場景。
代理式AI正成為諸多先進應用背后的核心驅動力，包括自動駕駛汽車、機器人流程自動化以及智能醫療助理等。這些系統通常搭載了各類傳感器和算法，能夠感知周圍環境、處理信息，并有目的地執行任務。例如，由代理式AI驅動的自動駕駛無人機不僅能遵循指令，更能自主規避障礙、優化配送路線，并針對突發狀況實時調整，充分展現了其在沒有直接人工監督的情況下智能行動、達成特定目標的能力。
這一加速轉變也在技術層面提出了截然不同的要求。生成式AI的核心在于數據密集型的訓練和模型優化，因此其主要考驗的是計算能力、數據吞吐量和模型的可擴展性。相比之下，代理式AI則更強調實時響應和自主行動，這對系統的性能、低延遲和可靠性提出了極高的要求。因此，內存帶寬、內存延遲、數據處理速度以及整個系統的穩定性，已成為代理式AI高效運行的關鍵。
半導體技術是代理式AI革命的基石。高性能半導體設備不僅僅是簡單的元器件——它們更為代理式AI的蓬勃發展提供了所需的算力、能效和可靠性。隨著應用場景的不斷落地和演進，代理式AI也對作為支撐的半導體技術提出了越來越高的要求。
在眾多半導體技術中，內存成為向驅動代理式AI的處理引擎供給數據的關鍵賦能者。HBM與GDDR等最新技術提供的超高內存帶寬，是實時處理海量數據流的先決條件。內存延遲，尤其是負載下的延遲，也同樣關鍵，因為它直接影響代理式 AI系統的響應速度和決策效率。隨著AI模型和應用場景越發復雜，對更大內存容量的需求也將持續增長。作為更主流的內存類型，DDR 和 LPDDR正持續優化以提供更高容量，從而支持包括AI在內的先進工作負載。
內存容量與帶寬持續為代理式AI的處理引擎提供動力。HPC芯片——包括CPU、GPU以及專用加速器——是滿足AI模型訓練與推理所需原始算力的核心，其對內存帶寬與容量的要求亦達到前所未有的高度。為應對這些日益增長的需求，這些處理引擎正加速采用先進封裝技術，以提升集成度、增強性能并改善能效。
Rambus始終處于技術開發的前沿，致力于提供半導體芯片、內存和接口解決方案以及安全IP，而這些技術是驅動代理式 AI 時代不可或缺的核心。我們業界領先的DDR5內存接口芯片、GDDR7和HBM4控制器IP解決方案，以及Root of Trust和MIPI產品，均為先進AI工作負載在帶寬、延遲和容量方面的嚴苛需求而精心設計。此外，我們深知安全的重要性，Rambus的Root of Trust等安全IP解決方案旨在保護AI系統，能夠在越來越自主化和敏感的應用中確保數據完整性，為下一代智能系統提供了關鍵的支撐。
代理式AI具有變革性的力量，有望重塑各行各業，并以深遠的方式改善人們的生活。為了支持AI的進一步發展，Rambus致力于推動芯片、內存和互連技術的持續創新，從而預見并滿足代理式AI不斷演進的需求。Rambus承諾，我們將始終作為一家值得信賴的技術提供商，為我們的合作伙伴、客戶以及不斷壯大的半導體產業生態，提供最前沿的解決方案和堅定不移的支持。
