2025 年上半年，AI領域動態頻繁。DeepSeek R1開源后引發全球關注。緊隨其后，Manus、OpenAI DeepResearch 等AI Agent應用的推出又吸引了廣泛目光。這些動態顯示出AI 技術正經歷重要發展，從以往“Chatbot 單一對話交互”模式，向“Agent復雜任務自主執行”階段演進。智能體技術使AI系統從被動響應指令，轉變為能主動理解需求、規劃執行路徑、完成任務并交付成果，AI的角色從輔助工具逐漸向可承擔部分復雜工作的“數字員工”拓展。2025年被不少行業觀點稱為“AI Agent元年”。

算力需求激增，推動算力供給服務架構變革

隨著AI Agent技術發展，企業中數字員工與人類員工協同辦公的場景逐步清晰：數字員工承擔重復性、高標準化、數據驅動型任務，如數據處理、流程審批、基礎客服、簡歷篩選等；人類員工聚焦創造性、復雜性及需情感智能的任務，如戰略決策、客戶關系管理、跨團隊協作、創新研發等。

全球人力資源研究專家Josh Bersin提出，隨著企業對Agent應用深化及與員工協作加強，“人機協同”成為趨勢，其預測企業產出在數量和質量上可能提升，最高幅度達 300%。

而這一趨勢使得算力需求呈現增長態勢。據中信智庫2025年發布的AI產業報告數據，單次Agent任務消耗可達10萬token，約為普通搜索問答的百倍，顯示出其對算力的較高需求。這對傳統算力架構提出了新要求，推動算力技術不斷創新變革，分布式計算、邊緣計算等新型架構在行業中應用逐漸增多。

第一線異軍突起，從云網架構到算網架構演進

一些云服務商推出針對AI Agent的云架構，為企業和開發者提供算力支撐及開發環境，如火山引擎的扣子（Coze）與HiAgent、阿里云百煉平臺等。在行業布局中，世紀互聯全資子公司第一線DYXnet則選擇聚焦“網絡 + 算力”協同調度，基于自身全球化網絡能力打造專有算網架構，該發展方向不僅避免了與頭部云廠商的算力規模競爭，更與后者形成了合作共贏的體系。

據介紹，第一線依托自身網絡架構，融合遠程RDMA、SDN、網絡切片、SASE安全等技術，將傳統云網架構升級為專有算網，整合其集團公司世紀互聯AIDC、公有云合作伙伴等多方面AI算力資源，打造云邊端協同的多層次算力體系，以承載RAG推理、模型訓練、智能體交互等智算業務。

基于算網架構，第一線DYXnet構建了AI MaaS服務體系，聚合AI廠商的大模型資源，提供定制化開發支持與行業應用賦能，涵蓋 “算力供給 - 安全保障 - 模型訓練 - 智能體開發”。其公開信息顯示，該服務已應用于旭日國際、解放教育傳媒等企業的私域 AI 大模型應用布局，未來計劃向AI Agent自治域方向推進。

從其發展歷程看，第一線自1999年成立后，先后開展MPLS VPN、SD-WAN等企業專網業務，幫助企業構建私域互聯空間，發展路徑從海外延伸至國內，早期服務于制造、零售等領域的外企，后深耕國內市場，在北上廣深建立分公司。期間與中國電信、中國聯通、德國電信等國內外運營商合作，在東南亞、中東、歐美等區域布局網絡節點，形成全球化網絡服務。其全球化服務經驗與網絡基礎布局，被認為是其整合國內外AIDC及公有云GPU算力資源、探索全球算網融合模式，助力企業打造私域計算空間的基礎。

私域 AI Agent，企業需求驅動下的重點發展方向

從2025年各行業積極布局私有DeepSeek，以滿足自身數據安全與個性化AI應用需求的表現看，更高級形態的私域AI Agent也有望成為企業AI化升級落地的重點方向。Markets and Markets預測，全球AI Agent市場規模將從2024年的51億美元增長至 2030年的471億美元，年復合增長率為44.8%。

企業布局私域AI Agent，可使客戶信息、交易記錄等數據在內部流轉，以規避外部平臺存儲風險，同時要求AI Agent精準適配業務流程，如制造業的供應鏈調度、零售業的客戶需求響應等，需基于企業特有數據訓練，形成貼合業務邏輯的交互與決策能力，滿足個性化業務場景需求。第一線基于專有算網提供智算服務，以助力企業打造私域AI Agent，這一服務模式與企業需求形成對應。

總體而言，2025年AI Agent呈現出較快的發展勢頭，推動人機協同辦公模式的探索。算力需求的增長促使算力技術創新，云服務商和第一線DYXnet等數智服務商從不同角度為AI Agent發展提供支撐。企業對私域AI Agent的需求，也為相關產業帶來了發展機遇。未來，AI Agent對企業運營模式的影響、在各行業應用的深度和廣度等，有待進一步觀察。