Epoch AI 估算 HBM 可支撑的智能体规模
先了解这件事
2026 年 10 月 2 日，Epoch AI 发布研究，估算 2025–27 年出货的 HBM 硬件全面部署后可运行约 3000 万至 1.7 亿并发前沿模型智能体，相当于每周约 1.4–7.2 亿全职员工的工作时长。该研究还称，若使用其中心容量估算的 20%，意味着每年 2.6–5.3 万亿美元的 API 等效支出；并给出工作负载成本对比：Codex 工作负载平均约每小时 16–18 美元，Claude Code 工作负载约每小时 24–50 美元。10 月 3 日，Epoch AI 在 X 上说明其估算方法：用 2025–27 年的 HBM 出货量估算可用于运行智能体的硬件，HBM 为比较不同厂商和芯片的容量提供了共同基准；并指出这些硬件能支持多少智能体取决于模型和工作负载，未来智能体可能为更难任务使用更多算力，更高效的模型则能在相同硬件上支持多得多的智能体。同日另一条 X 帖称，估算 AI 基础设施可能很快支撑数亿甚至数十亿个 AI 智能体，最高情形下足以媲美全球人类劳动力的工作时长，确切数量取决于模型效率及 AI 需求是否持续飙升。早先报道仅说明估算思路，未给出具体规模；后续报道给出了 3000 万至 1.7 亿并发智能体的估算区间。
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事件进展
2 个进展
- 10月3日 02:34 · 2 篇报道Epoch AI 用 HBM 出货量估算智能体硬件Epoch AI：Epoch AI 估算 AI 智能体规模
- 10月2日 08:00 · 1 篇报道Epoch AI发布AI代理容量估算研究Epoch AI：研究、数据与评测：Epoch AI 估算 2025–27 年 HBM 可支撑 3000 万至 1.7 亿并发前沿模型智能体
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- Epoch AIEpoch AI 用 HBM 出货量估算智能体硬件
接下来，我们用 2025–27 年的 HBM 出货量来估算可用于运行智能体的硬件。HBM 为比较不同厂商和芯片的容量提供了共同基准。 这些硬件能支持多少智能体取决于模型和工作负载。未来的智能体可能为更难的任务使用更多算力，而更高效的模型则能在相同硬件上支持多得多的智能体。
- Epoch AIEpoch AI 估算 AI 智能体规模
我们估算，AI 基础设施可能很快就会支撑数亿甚至数十亿个 AI 智能体。在最高情形下，这足以媲美全球人类劳动力的工作时长。 智能体的确切数量取决于其所运行模型的效率，以及 AI 需求的飙升是否会持续。我们分析了不同情景 🧵
- Epoch AI：研究、数据与评测精选Epoch AI 估算 2025–27 年 HBM 可支撑 3000 万至 1.7 亿并发前沿模型智能体
Epoch AI 发布研究，估算 2025–27 年出货的 HBM 硬件全面部署后可运行约 30–170 百万并发前沿模型智能体，相当于每周约 1.4–7.2 亿全职员工的工作时长。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。