9月11日，在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分享了他对于大语言模型、AI 智能体和智能体经济的思考。他表示，大模型的“规模定律（Scaling Law）”仍然有效，而智能体与经济结构转型将深刻重塑社会。

　　规模定律被看作大模型性能提升的第一性原则，即大模型参数越高，性能就越好。虽然业界认为预训练模型的规模定律在逐渐放缓，但张宏江特别指出，推理模型的出现，塑造了大规模发展的新曲线——“推理规模定律（reasoning scaling）”。他说，上下文（Context）、记忆（Memory）等层面对计算的需求，也将会持续推升按比例放大（scaling up）。

　　另外，张宏江指出，“大语言模型通缩（LLM flation）”也将进一步强化规模定律。大模型单位token（令牌）的价格在过去三年中快速下降，随着大模型性能的持续提升，使用成本会不断降低。

　　在AI产业化方面，张宏江指出，AI正在驱动基础设施大规模扩张。他以OpenAI的Stargate和Musk的Colossus等项目为例，100万个GPU（图形处理器）的耗电量，相当于北京市用电量的八分之一，2025年美国主要科技公司的AI相关资本开支预计超3000亿美元。整个AI数据中心产业链在过去一年经历大规模建设热潮。他表示，IDC产业的大规模建设会带动电力生态，带动经济的发展，这正是“AI产业规模化”的核心体现。

　　张宏江总结道，人类正在进入“智能体群（agent swarm）”时代，也就是数量庞大的智能体之间彼此交互、执行任务、交换数据、交换信息，甚至交换任务，而人类与这些智能体群的交互，将构成所谓的“智能体经济（agent economy）”。他表示，模型和GPU算力会成为未来组织的核心资产，“企业需要扩大算力，使模型变得更强大，使数据变得更丰富。”他指出，智能体（agent）将重塑企业流程，“超级个体+agent”会带来巨大的结构性变革。