7月2日，2026全球数字经济大会国际顾问委员会第二次全体会议在北京国家会议中心举行。中国工程院外籍院士，清华大学智能产业研究院（AIR）创始院长张亚勤在会上表示，人工智能正经历一场深刻的转换，从生成式走向智能体，从数字空间走向物理世界，从单一模型走向系统协同，这不仅是技术的迭代，更是生产力形态、产业逻辑乃至社会结构的全面重塑。

  围绕人工智能技术的发展趋势，张亚勤提出三方面的观点。智能体方面，编程智能体的火爆发展，推进生成式智能体向企业智能体、产业智能体、物理智能体和生物智能体跃升，“智能体将是未来的SaaS（软件即服务）和新的APP。”

  词元经济方面，未来的企业形态将发生很大变化。未来的企业发展取决于三大核心要素TAP，T是Token、A是Agent、P是People，人才始终是最为关键的因素。

  规模定律方面，规模定律并未消失，而是在持续拓展边界。从预训练延伸到后训练、推理测试、智能体协同，乃至机器人与脑机接口领域，AI的能力边界不断外扩。与此同时，计算架构正在经历从中心向边缘的深刻转移。

  张亚勤说，当前，约80%的词元计算集中在数据中心。未来，80%的智能计算将在设备端完成。这并非意味着大型算力中心不再重要，中心的算力依然紧张，而是更多的推理与决策将下沉至边缘。CPU重新回归舞台，与GPU协同形成分布式计算新格局。这一架构之变，将深刻影响芯片设计、网络传输、终端设备等整个产业链条。

  “交互方式也在同步进化。”张亚勤说，从PC时代的图形界面，到移动时代的触摸交互，再到智能体时代的自然感知UI——语音、动作、表情成为新的交互媒介。同步翻译已趋成熟，自然语言交流无障碍正在实现。设备形态也从手机、电脑扩展至机器人、无人车、智能眼镜、手表、指环乃至环境本身，万物皆可成为智能入口。

  然而，热潮之中需保持冷静。智能体时代的到来，伴随着三大不容忽视的挑战。

  商业模式的脆弱性。全球范围内，万亿美金级别的基础设施投入正在展开，CPU、存储、光模块、PCB纷纷涨价，词元成本居高不下。

  安全风险的被低估。智能体的自主性越强，潜在风险越大。

  技术本身的可控性风险、被恶意滥用的风险、以及就业替代等系统性社会风险。