AI已到临界点,不懂 Agentic AI,你可能错过下一波 AI 财富风口

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作者：微信文章

科技大佬对AI，都有着独特的理解。

近日，黄仁勋在英伟达2025年Q3财报会议上，提到AI已到“临界点”。

那什么是AI的“临界点”？又意味着什么？





一、什么是AI“临界点”

其实，“临界点”(inflection Point)一词，黄仁勋已不是第一次提及。
2024年6月，他加州理工学院毕业典礼的演讲中提出：加速计算已达到临界点；

2025年6月，他在巴黎GTC大会上提出：量子计算正迎来转折点（Quantum computing is reaching an inflection point）；

2025年10月，他在GTC大会上又提出：AI发展处于“拐点”（inflection point），从感知型AI向生成式+推理型AI（agentic AI）转变；

这次，他在Q3财报电话会议上，又再次着重强调了：计算领域（加速计算、AI）已达到历史性 “临界点”。
Accelerated computing has reached an inflection point. And AI has reached an inflection point, transforming existing applications while enabling entirely new ones.（黄仁勋在英伟达2026年Q3财报电话会议上的讲话）
黄仁勋反复提到“临界点”(Inflection Point)，那到底什么是AI的“临界点”？

黄仁勋解释：

第一，加速计算的临界点是指许多曾经完全在CPU 上运行的应用程序，现在正迅速转移到 CUDA GPU（Compute Unified Device Architecture 英伟达运算平台） 上。

第二，AI的 临界点是指生成式 AI 正在取代搜索排名、推荐系统、广告定位等，这些是超大规模基础设施的基础。

当然，我们有理由相信，黄仁勋是站在一个企业家的角度，围绕公司产品（CUDA GPU、Blackwell等）发表他对趋势的判断。

但可以看到，不管是加速计算，还是AI，已经在人们的日常工作和生活中发挥越来越重要的作用，比如说GEO优化（Generative Engine Optimization）





除此之外，AI获客、AI内容营销、游戏制作等，已成为许多企业必备工具。



某知名AI工程师介绍当前AI领域

以上种种工具，不管发挥了怎样的作用，如果从功能角度去理解，那么“临界点”一词可以理解为：

加速计算和AI已经走到了时代最前沿，即将掀起一场对传统技术范式、商业逻辑等的巨大“革命”，并且规模空前，不可逆。




二、Agentic AI：从“工具”到“伙伴”的智能跃迁



中国有句古话“打铁还需自身硬”，如果单纯让业务流程、内容自动化，显然不是AI的目标，“临界点”也无从谈起。
It's important to recognize that AI is not just agentic AI. Generative AI is transforming how hyperscale data centers used to do their work on CPUs. Above and beyond that is agentic AI.（黄仁勋在英伟达2026年Q3财报电话会议上的讲话）
什么是Agentic AI？

通俗讲，Agentic AI就是“能自己拿主意的AI”。

它不像传统AI那样需要人类步步指令，而是能理解核心目标后，自主规划路径、调用工具、应对突发状况，甚至从结果中学习优化。

如果说传统AI是“只会按食谱做菜的厨师”，Agentic AI就是“能根据食客口味、食材库存自主设计菜单的私厨”。

具体来说：

传统AI好比“快递员”，你必须写清地址电话才会行动，中途遇到堵车只会等待指令。

Agentic AI则是“专属管家”，接到“准备周末家庭聚餐”的需求后，会自动预订餐厅、确认人数、根据偏好调整菜单，甚至在餐厅满座时主动推荐替代方案。

在决策逻辑上，传统AI是“计算器”，输入数据就能得到结果，但无法解释“为什么这样算”。

Agentic AI则是“分析师”，会附上“推荐理由”“风险提示”，让人类决策更有依据。

在学习能力上，传统AI是“刻舟求剑”，遇到新场景需要重新训练；

Agentic AI则是“举一反三”，能从历史经验中提炼规律，适应动态环境。





以思想界智能财经写作助手为例，展示了多Agent协作的转型模式：

主Agent，接到“根据上市公司公告，撰写一篇分析报道”的需求，

财务分析Agent，获取该上市公司历史财务指标，分析变化。

风险评估Agent，获取该公司股票近期在股市的波动性。

风格模仿Agent，根据个人写作风格，模仿写作逻辑和风格。

内容生成Agent，罗列上下文逻辑、侧重点，根据要求生成合规内容。

最后由主Agent，反馈可溯源结果。

这种模式将复杂任务拆解为专业子任务，既保证了精度，又提升了效率，使从业者从数据搜集工作中解放出来，专注于深度判断和选择。





示意图与实际无关




三、传统AI如何升级成Agentic AI

从上述案例可以看到，券商实际集合了多个Agent（功能）去完成中间过程，至于决策，最后由人完成。

乍看之下，过程没有问题，但根据黄仁勋对Agentic AI的解释：

感知环境→推理决策→执行行动→反馈优化

显然，思想界还不够好，属于“弱 Agentic AI”，这也是当下Agentic AI所处的阶段。

思想界之所以称为“弱 Agentic AI”：

感知环境方面，虽然能识别主要信息，但主要依赖预设数据源和固定采集路径，缺乏对未知环境变化的主动探测能力，比如市场情绪、政策变化等难以量化的信号，这些都属于深度感知。

推理决策方面，虽能进行结构化及非结构化的文本推理，比如围绕个人写作风格，融入基本面、技术面、政策面等多视角信息，形成立体分析结论，但对于跨领域事件逻辑关联程度仍显不足。

执行行动方面，虽能围绕“报道”单一任务展开，但限于行业特殊性及AI执行能力可信度，还需人工干预。

反馈优化方面，由于其本质是：“执行结果-效果评估-策略调整-能力迭代”，实现持续进化，虽在数据纠错、逻辑优化等方面有一定作用，但牵涉到行业标准、监管风控等方面，还需人工主导优化，也是当前最优解。

如何改善Agentic AI？

1、扩宽数据来源，包括：行情、财报、新闻、研报、舆情、监管政策等，同时打造金融知识图谱，实现实体关系自动识别；

2、设计复杂决策框架，“宏观 - 中观 - 微观” 三层推理链路；引入 "可微 + 可规则" 双引擎，支持量化与定性分析融合，让生成内容更有针对性和深度。

3、构建“动态合规引擎”，执行前自动校验发文规则、行业术语。

4、构建评估与“微迭代”机制，确保整个过程可审计、可监管。






结语

其实，Agentic AI 就是“未成年”的超级智能体。

这类似于超级智能

对AI来说，当前已是一片红海，要想在红海中寻找蓝海，在存量中寻找增量，只能寄托于下一代AI：超级智能。谁抢先，谁就有市场话语权和行业规则制定权。
Thinking思想界，公众号：Think思想界AI 裁员潮下，总监离场揭示的行业真相：基础研究已 “失宠”？

虽然两者在技术框架、智能层级等方面有着本质区别，但两者在感知环境、推理决策、执行行动、反馈优化特点是相同的。

根据，黄仁勋的说法，Agentic AI的崛起不是偶然，而是算力突破、需求爆发后的必然结果。

当AI从“被动工具”变为“主动伙伴”，它所改变的不仅是生产效率、商业机会等，更是人类与技术协作的底层逻辑。

这场“革命”，已经开始。



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