随着生成式AI技术的不断演进，市场关注焦点逐渐转向企业AI应用及多模整合。专家指出，当前AI模型迭代速度趋缓，模型间差异日益缩小，业界结盟态势已趋稳定。因此，如何整合应用多种模型，解决复杂任务成为新的关注焦点。
中国台湾IBM AI技术顾问许芮萍表示，企业在选择AI技术时，更关注应用场景的定义、模型选择及部署方式等问题。AI Fund管理合伙人吴恩达也指出，AI技术堆叠中新增的代理整合层，反映了这一趋势。
AI代理具有逻辑推理、拆解问题及调用工具的能力，呈现循环式流程，因此如何调用多个模型、整合不同模型的能力变得尤为关键。
市场上出现了越来越多的整合式平台和框架，如LangChain语言模型整合框架、CrewAI提供的AI代理管理框架等。此外，从模型训练到模型推论的焦点转移也备受关注。
相较于模型训练需要大量资源，模型推论效率更受业界关注。小模型功能可能受限，但推论速度通常较快。
这一趋势也反映在芯片产业，OpenAI正与台积电、博通合作开发推论用AI芯片。摩根士丹利报告指出，到2027年前，推论用的半导体需求将超过AI训练。
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