隨着AGI技術邁入第三階段，智能體應用正加速落地，驅動算力需求爆發式增長。國內通用AI智能體平台Manus與阿里通義千問達成戰略合作，致力於在國產模型和算力平台上實現功能適配，推動本土化智能體應用普及；與此同時，OpenAI發布全新開發工具，進一步降低智能體開發門檻。兩大動作標誌着智能體技術進入規模化應用關鍵期，算力基礎設施產業鏈持續受益。

Manus與阿里通義千問聯手推動智能體本土化

Manus作為中國團隊開發的通用AI智能體平台，憑藉其在簡歷篩選、房產分析、股票研究等場景的綜合任務處理能力，迅速引發市場關注。根據其官方展示，Manus在GAIA基準測試中取得領先性能，並通過API調用與工具整合實現複雜任務的自動化輸出。目前，Manus已進入公測階段，但因系統容量有限，邀請碼一度在二級市場被炒至高價。

為滿足中文用戶需求，Manus宣佈與阿里通義千問團隊合作，基於通義開源模型優化智能體的本地化能力。雙方技術團隊將共同探索在國產算力平台上實現Manus全部功能，包括規劃、工具調用和記憶模塊的高效協同。此次合作不僅降低了對海外模型的依賴，也為國內智能體應用的合規性和穩定性提供了保障。

Manus的單任務運行成本已降至2美元，較同類產品降低90%，這一成本優勢疊加系統優化能力，或加速智能體在B端場景的滲透。未來，Manus計劃分階段擴大公測規模，逐步覆蓋科研輔助、電子祕書等垂直領域，進一步驗證其商業落地的可行性。

智能體開發步入低門檻時代，算力需求激增

OpenAI近日推出智能體開發工具包，包括融合對話與助手功能的ResponsesAPI、網絡搜索等內置工具，以及開源的多智能體工作流框架AgentsSDK。這些工具通過統一接口範式和模塊化設計，顯著降低了開發複雜度。OpenAI首席產品官指出，2025年將成為智能體爆發元年，AI將從「回答問題」升級為「執行任務」，推動各行業生產力變革。

智能體應用的普及對算力消耗提出更高要求。以Manus為例，其單次任務因涉及多模塊協同、長上下文數據處理及非標任務推理，token消耗量可達傳統模型的成百上千倍。國內「東數西算」工程的持續推進為算力需求提供支撐，全國一體化算力網絡已形成超830萬標準機架規模，預計2025年智能算力佔比將提升至35%。

面對激增的算力需求，產業鏈上下游加速佈局。國內運營商和雲服務商加大服務器、光模塊等基礎設施投入，海外則聚焦CPO、邊緣計算等技術創新。隨着智能體應用從訓練轉向推理，低成本、高穩定性的算力資源將成為競爭核心，驅動基礎設施投資持續加碼。