IDC预测：2030年全球企业活跃AI智能体数量将达到22亿个，年增幅139%

近日 国际数据公司（IDC）发布的一份重磅报告，为全球 AI 产业发展勾勒出一幅极具冲击力的蓝图：到2030年，全球活跃的AI智能体（Agent）数量将达到22.16亿，较2025年的2860万增长近80倍，年复合增长率高达139%。

报告指出，这些 AI 智能体将以 “新数字劳动力” 的身份深度渗透各行各业，不仅改写企业生产力组织方式，更将引发一场从技术架构到产业生态的全方位变革。

从核心数据维度看，AI 智能体的扩张呈现出 “量级跃升 + 复杂度飙升” 的双重特征。数量上，未来五年活跃 AI 智能体将以年均超一倍的速度增长，相当于全球每 10 个劳动力中就将对应 3 个数字智能体；任务执行层面，其年处理任务量将从 2025 年的 440 亿次暴增至 2030 年的 415 万亿次，年复合增长率 524%，意味着企业对数字劳动力的依赖将从 “偶尔试用” 转向 “核心支撑”，届时数据录入、订单跟踪、客户咨询等重复性工作将基本由 AI 智能体承接，甚至供应链调度、风险预警等中高频决策任务也将由其主导。

更值得关注的是底层技术需求的爆发式增长。随着 AI 智能体处理任务从 “简单指令响应” 转向 “复杂逻辑推理”，其所需的 Token 消耗量将迎来指数级跃迁：年度 Token 消耗将从 2025 年的 0.0005 PetaTokens（1Peta=10¹⁵）飙升至 2030 年的 152667 PetaTokens，年复合增长率高达 3418%。这一数据背后，是 AI 智能体决策链路的持续延长。例如，一款用于供应链管理的 AI 智能体，需同时调用物流数据、库存系统、市场需求预测模型等多维度资源，推理过程涉及千万级参数运算，对实时性、稳定性的要求已远超当前技术架构承载能力。

从产业应用形态看，IDC 将 AI 智能体划分为四类，不同类型的发展路径与产业价值呈现显著差异。

应用内 Agent（如嵌入 CRM、ERP 系统的智能助手）凭借 “开箱即用” 的低门槛优势，仍是当前中小企业的首选，但其封闭性难以满足跨系统协同需求；

低代码 / 无代码配置型 Agent 则凭借 “零编程门槛” 特性，成为未来五年增长最快的类型，IDC 预测到 2030 年这类由业务人员自主搭建的智能体将占据市场总量的 45%，彻底打破 “技术垄断”，让零售店员、工厂质检员等一线员工也能打造专属数字助手；

独立 Agent（跨系统执行复杂任务的智能体）则将成为大型企业的核心工具，在 MCP、A2A 等生态标准成熟后，可实现 “一键调用多系统资源”，例如为新能源车企搭建的生产调度智能体，能同时协调零部件供应商、生产线、物流商数据，将订单交付周期缩短 30% 以上；

而定制化开发 Agent 虽数量最少，却承担着金融风控、医疗诊断等高价值场景任务，其对安全合规与行业知识的深度融合要求，使其成为科技巨头与垂直领域龙头争夺的 “技术高地”。

这场数字劳动力革命，既为企业带来效率红利，也抛出多重挑战。

对技术层面而言，22 亿 AI 智能体的规模化部署将对底层算力、模型编排能力提出前所未有的考验。按照当前算力增长速度，2030 年全球 AI 算力需求将是 2025 年的 50 倍以上，数据中心建设、芯片架构升级、能源消耗控制需形成协同解决方案；

对企业管理而言，如何平衡 “数字劳动力” 与 “人类员工” 的分工，避免出现 “技术替代引发的岗位波动”，同时建立 AI 智能体的治理体系（如数据安全、决策可解释性），成为亟待解决的课题；

对产业生态而言，AI 智能体的爆发将催生新的产业链分工，例如专注于 Token 优化的技术服务商、提供 Agent 运维的第三方平台，甚至可能出现 “数字劳动力中介” 这类全新业态。

IDC 中国研究经理孙振亚指出，企业面对这场变革的核心挑战，并非 “是否引入 AI 智能体”，而是 “能否构建可持续的数字劳动力体系”。这意味着企业需提前布局三方面能力：一是技术架构的弹性扩展能力，以应对任务量与 Token 消耗的激增；二是成本控制模型，通过优化算力调度、选择适配的 Agent 类型降低长期投入；三是组织协同机制，将 AI 智能体纳入业务流程设计，而非简单替代人类工作。

总之，从长远看，22 亿 AI 智能体的崛起不仅是技术迭代的结果，更是产业效率重构的必然。当数字劳动力能够自主完成 “接收需求 - 调用资源 - 执行任务 - 反馈结果” 的全流程，人类员工将得以聚焦创新研发、情感服务等更高价值领域，形成 “人机协同” 的新生产模式。

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文章来源：http://www.anfangnews.com/2026/0116/14047.shtml