当前，全球科技和资本市场正被一场关于AGI（通用人工智能）何时到来的“奇点”之争所席卷。然而，在这股浪潮之下，真正的“信号”是什么，而“噪音”又是什么？针对这一核心问题，执一资本合伙人汪天扬先生分享了他的战略洞察。

汪天扬，电子科技大学计算机软件与理论硕士、澳大利亚墨尔本大学MBA，曾在松禾资本、奇虎360做投资管理工作，也曾担任南方银谷科技有限公司联席CEO。在新经济、软件技术、人工智能领域积累了丰富投资管理经验的他，对互联网产业时代的投资理论和战略实操有着精准的理解力和执行力。加入北京执一资本后，他更是在服务业互联网平台、下一代先进软件基础设施等前沿领域展现出专业的投资能力，助力一批科创企业成长为行业巨头。

在汪天扬看来，当前行业最大的“噪音”，就是将资本和注意力过度集中在“AGI何时到来”这个定义模糊的赌局上。他认为，押注AGI的实现时间线，更像是在购买一张“彩票”，这与近期的投资回报毫无关系。真正的、可投资的范式革命已经到来，这就是“Agent时代”（智能体时代）。

汪天扬的核心观点是，我们正在经历一场AI核心功能的根本性转变：即从“预测下一个词”转向“执行下一个动作” 。他解释道，过去几年，市场的主角是大型语言模型（LLM），其本质是一种被动的“知识压缩引擎”，擅长总结和“预测” 。而Agent（智能体）则完全不同，它是一个主动的“执行系统”，能够调用工具、管理记忆、规划并完成任务。市场不再等待那个可能还缺失90%组件的AGI，而是选择将现有的、已经“足够好”的10%（即LLM的知识能力加上初步的控制能力）进行“产品化”。

模型升级：从“知识商品”到“控制中枢”

汪天扬强调，随着开源和闭源模型能力的趋同，基础LLM本身正迅速“商品化”，沦为可插拔的“引擎”。当“知识”本身变得廉价时，真正的价值和技术护城河，正不可逆转地向上转移到“控制层”。

这个“控制层”就是Agent的“大脑”或“驱动系统”，技术上称为“元认知堆栈”。如果说LLM是“知识库”，元认知就是“执行控制系统”，它赋予Agent进行规划、反思、自我纠错和调用工具的能力。资本应该押注的，正是这个能“驾驭”任何LLM的“大脑”。

在这个新战场中，汪天扬指出了未来2-5年最清晰的“黄金投资窗口”：Agent 2.0，即“记忆智能体”。他分析认为，当前Agent 1.0的致命弱点在于缺乏可靠的、超越固定上下文窗口的记忆。一个没有记忆的Agent，本质上只是一个“一次性工具”，用完即弃。而一个拥有可靠长短时记忆系统的Agent 2.0，才能从“工具”质变为“伙伴”和“企业级劳动力”。

应用革命：C端与B端的“新需求”

Agent 2.0所代表的“主动执行”能力，正在C端和B端催生出截然不同的革命性需求。

在C端（个人用户），汪天扬认为“圣杯”级的应用将是“个人数字孪生”（PDT）—— 一个了解你一切、为你代办事务的AI管家。如此强大的 PDT 可能成为人类与数字世界之间最大且唯一的人机交互界面（HCI），成为史上最集中的流量入口，攫取应用层最可观的商业价值。然而，PDT 的强大也带来了不可忽视的隐私风险。用户（尤其高净值人群）显然不愿将自己思想的“副本”上传。这一悖论催生出对“隐私端侧算力”的刚性需求——即所有计算必须在本地设备上完成。

在B端（企业市场），这场革命的意义尤为深远。汪天扬认为，Agent带来的不是又一个SaaS工具，而是对过去三十年企业软件架构的根本性颠覆 。

“SaaS时代，企业购买的是一个个‘数据孤岛’（如ERP、CRM）。”汪天扬分析道，“真正的‘工作流’，其实发生在软件之外——是靠‘人’通过开会、发邮件和‘复制粘贴’来‘手动’集成这些孤岛的。”

而在Agent时代，软件将演变为一个统一的“AI操作系统”（AiOS）。在这个OS上，“Agent”是自主执行工作流的“应用程序”，而“人”的角色则被提升为“管理者”和“审批者”。他指出，在B端，未来的护城河不再是模型本身，而是“信任”。具体而言，是构建在两大基石之上的AiOS平台：一是统一的“本体”（Ontology），即数据信任的基础；二是统一的“治理”（Governance），即安全信任和“人在回路”的基础。

硬件瓶颈：“二次方矛盾”的供给侧危机

无论是C端的“个人数字孪生”还是B端的“AiOS”，它们对Agent 2.0“无限记忆”的追求，共同汇聚成一股巨大的算力需求，而这股需求正狠狠撞上了硬件的物理定律。

汪天扬指出了这个最根本的硬件瓶颈——“二次方矛盾”。

他解释道，在现有的冯·诺依曼计算架构下，AI模型（尤其是注意力机制）的内存需求，与它需要处理的“上下文窗口”长度（即记忆容量）成“二次方”关系。这意味着，上下文窗口（记忆）每增加一点，对内存的消耗和成本就呈指数级暴涨。这道“内存墙”使得Agent 2.0对“无限上下文”的梦想，在经济上和物理上变得不可行。

然而“瓶颈即是机遇”。这个“二次方矛盾”所代表的根本性物理约束，正是下一波硬件投资的“第一催化剂”。它清晰地催生了两个方向的投资机遇，分别对应C端和B端的需求：

1）C端与边缘计算：PIM（存算一体）。C端的“隐私悖论”要求算力必须在本地设备上运行。但手机等终端设备对功耗和能效极其敏感。“PIM（存算一体）”和“类脑计算”通过在内存中直接执行计算，大幅降低了数据搬运的能耗。它们是唯一能在“能效敏感”的边缘设备上实现强大“隐私算力”的技术路径。

2）B端与数据中心：光互联（Optical I/O）。B端的AiOS和海量Agent并发请求，给数据中心带来了灾难性的数据拥堵。瓶颈已不在于单个GPU的计算能力，而在于GPU集群之间“互联带宽”的严重不足。因此，“光互联”（Optical I/O）——用光子代替电子在芯片间进行数据传输——正成为解决数据中心“堵车”问题的关键。

（张彦志/文）