GPT-6之后，算力暴涨的故事又讲得通了？ - 创业邦

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9月3日GPT-6 Astra发布后，半导体和内存股率先反弹。 9月4日，SOXX单日上涨3.5%，Micron涨6.1%，SanDisk涨11.9%；9月7日，韩国KOSPI上涨4.61%，Samsung Electronics涨5.7%，SK hynix涨约8%。

在此之前，市场对AI资本开支过热、算力需求见顶的担忧，已经让相关板块震荡了相当长一段时间。MarketWatch甚至直接把这一次上涨形容为，Astra“重新点燃了memory-chip trade”。

《The Nvidia Way》作者、前Barron’s科技记者Tae Kim给出了一个更激进的解释：AI可能正在迎来过去四年里的第四轮指数级算力需求增长。

前三轮分别来自Chatbot、Reasoning和Coding Agent，第四轮有可能是Astra这次重点展示的Computer Use。Kim的逻辑是：Chatbot让数亿人开始消耗推理算力，Reasoning让每一次回答需要更多计算，Coding Agent又让模型从“回答一次”变成连续工作几十分钟甚至数小时。现在，Computer Use把持续运行的Agent从程序员扩展到Excel、Blender、CAD、Power BI和浏览器里的普通知识工作。

Kim长期关注Nvidia和半导体投资，他创办的Newsletter Key Context本身就以科技投资判断为核心，近期文章也长期偏多AI基础设施。

因此，“第四轮指数增长”首先是一个AI算力多头提出的投资假设，并不是已经被验证的产业规律。但它出现的时间点很微妙。

Astra发布前，Agent范式刚刚经历了一轮“能力撞墙”的怀疑：短任务越来越强，一旦进入长程、多步骤和真实软件环境，可靠性还是明显下降，从而也传导到了开头所提到的算力见顶的质疑。Agent的能力天花板打不开了，算力继续增长的故事就讲不通了。

01 每1个人类工作日已经对应3.1个Agent工作日 AI算力前三轮“指数增长”，指的是过去几年AI每改变一次使用范式，一个用户能够消耗的计算量都明显上了一个台阶。

ChatGPT让推理第一次进入大众市场；Reasoning（推理）模型开始愿意为了一个问题进行更长时间的内部计算；到了Coding Agent，一个简单指令背后可以触发读代码、修改、测试、检查错误和再次修改的连续循环。

OpenAI 9月6日刚刚披露了一组内部数据。到今年8月中旬，公司研究人员中，使用量位于50分位的，每人每天使用Coding Agent所对应的推理量，按公开API价格折算已经超过600美元；使用量位于90分位的研究员每天超过7000美元。而据Business Insider根据OpenAI数据整理，7月时中位值还只有约162美元，相当于一个多月增长了近3.7倍。

图：截至8月中旬，OpenAI研究部门每1个人类工作日已经对应3.1个Agent工作日；中位研究员每天使用的Agent推理量按API价格折算超过600美元

6月之前，OpenAI研究部门所有Agent的运行时间加起来，还没有超过研究人员自己的工作时间；到了8月中旬，每1个人类工作日已经对应3.1个Agent工作日。越来越多研究人员还会同时运行多个Agent。

这意味着，Agent范式之后，一个用户背后开始出现多个可以并行工作的“数字进程”，它不再受“人的输入速度”的物理限制。现在一个人可以让三四个Agent持续工作，甚至让Agent再创建sub-agent。