9月11日，2025Inclusion·外滩大会开幕主论坛上，源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江发表主题演讲时强调，大模型的"规模定律（Scaling Law）"依然是技术演进的核心驱动力，而智能体技术与经济结构的深度融合正重塑社会生产格局。他预言，AI智能体（Agent）将全面重构企业现有业务流程，"超级个体+智能体"的创新模式将为产业带来颠覆性的结构性变革。
源码资本投资合伙人、美国国家工程院外籍院士张宏江
作为大模型性能提升的底层逻辑，规模定律揭示了模型参数规模与性能表现的正相关关系。尽管行业观察显示预训练模型的规模增长曲线有所放缓，张宏江特别指出，推理型模型的突破性发展正在构建新的增长曲线——"推理规模定律（reasoning scaling）"。他解释道："上下文理解（Context）、长期记忆（Memory）等核心能力的持续优化，将对计算资源产生持续性需求，推动模型规模向更大维度拓展。"
他进一步提出，"大语言模型通缩（LLM flation）"现象正在强化规模定律的商业价值。过去三年间，大模型单位token的使用成本实现断崖式下降，随着技术迭代加速，性能提升与成本下降的双向优化趋势将持续深化。产业实践已验证这一论断：DeepSeek等技术方案实现算力成本的指数级降低，同时芯片制程革新与模型压缩技术的进步，共同构建起可持续的成本优化路径，为大模型产业化铺平道路。
在基础设施建设层面，AI技术正驱动全球算力网络的大规模扩张。张宏江以OpenAI的Stargate项目和马斯克旗下的Colossus计划为例，这类超大型AI集群单项目规划部署百万级GPU，其电力消耗规模已达到北京市年度用电量的12.5%。据行业预测，2025年美国科技巨头的AI相关资本开支将突破3000亿美元，过去12个月全球AI数据中心产业链已迎来史无前例的建设热潮。他强调，超大规模IDC建设不仅重构能源利用生态，更将成为拉动整体经济增长的新引擎，这正是"AI产业规模化"的核心价值体现。
随着AI技术在自动化执行、复杂计算、逻辑推理、战略规划及自主行动等维度的能力突破，企业组织与社会运行中的标准化工作流程正逐步被AI智能体（Agent）接管。张宏江认为，当智能体数量达到临界点时，将自然形成协同作业的"智能体群（Agent Swarm）"。这些具备自主协作能力的智能体集群，能够通过数据共享与决策协同完成复杂任务链，人类角色将向资源配置者与数据提供者转型，智能体间的价值交互将构成新型"智能体经济（Agent Economy）"。
在这种新型经济形态下，AI模型与GPU算力将取代传统生产要素成为组织的核心资产。张宏江分析指出："传统企业扩张依赖人力规模增长，未来组织发展将取决于算力集群规模、模型迭代速度与数据资产积累的综合实力。"与此同时，"超级个体（One Person Company）"的新型组织形态正在崛起——单个创业者借助智能体协作网络，即可构建起效率超越传统团队的创新实体。
但技术革命伴随系统性风险。张宏江警示，近期媒体报道与斯坦福大学的专项研究均显示，AI技术已对青年就业市场造成显著冲击，尤其是初入职场的新生代正面临岗位替代风险。"超级个体+智能体"模式在释放生产力的同时，也将带来前所未有的社会结构变革与适应性挑战，需要产业界与政策制定者共同构建包容性发展框架。