从ChatGPT到Agent元年：2025年起，谁先掌握AI杠杆谁赢麻了

2025 年是“Agent 真正落地”的元年，一开始 AI 只是生成文本，人类再把文本复制到 Excel、PPT、代码编辑器里继续加工。现在对个人，ChatGPT Agent 让“一句话完成工作流”成为现实。对企业，亚马逊把“造一支 AI 员工大军”做成即开即用的云服务。

而这三件大事发生在 2025 年 7 月的一周里：

• 17日下午，Hyung Won Chung——OpenAI o1 项目的核心作者之一，在离职后首次公开演讲，称 AI 是“史上最强杠杆”；
• 17日晚，亚马逊云科技发布一整套工具，把“多智能体系统”从概念变成一键可用的云服务；
• 18日凌晨，OpenAI 突然上线 ChatGPT Agent，让普通用户第一次可以把一件复杂任务从头到尾交给 AI 完成。

一、杠杆的升级：人力→资本→代码→AI

Chung 把历史拆成四段。第一段最古老：雇人。法老建金字塔，靠成千上万的奴隶和工匠。好处是能把一个人的命令放大；坏处是必须得付工资、管吃住、做协调。

第二段是资本。20 世纪学会了用 20 万美元撬动 100 万美元的地产，回报成倍放大，但风险也成倍放大，2008 年金融危机就是例子。

第三段是代码。写一次程序，服务一个人和服务一亿人成本几乎一样，于是出现了谷歌、Facebook 这种几十人服务全球的怪物公司。

现在进入第四段：AI。代码只能复制功能，AI 还能“复制”思考。更关键的是，AI 不受人力杠杆的“许可”限制：

• 想再雇 1000 人，要先面试、培训、管理；
• 想再复制 1000 个 AI 智能体，只需一行命令。

Chung 用一句话总结：AI 让“输入几乎不变，输出突然暴涨”的杠杆效应进入极致形态。

二、把“造智能体”变成“拼乐高”

17 日晚，亚马逊云科技把“极致杠杆”做成了一套即插即用的积木，任何公司都能像拼乐高一样“搭”出成百上千个数字员工。官方给这套积木起名 Bedrock AgentCore，把“招 10 个工程师、运维 1 个月”变成“1 个产品经理拖拉拽 1 小时”。

1. 七块积木

Bedrock AgentCore 用七块标准化积木（Runtime、Memory、Observability、Identity、Gateway、Browser、Code Interpreter）把开发周期从月降到小时：

• Runtime——给每个智能体单独的运行空间，互不干扰；
• Memory——记住用户昨天说了什么，上个月做了什么；
• Observability——把智能体的思考过程画成流程图，出了错一眼能定位；
• Identity——让智能体安全地登录你的邮箱、Slack、GitHub；
• Gateway——把公司已有的 API 一键变成智能体可调用的工具；
• Browser——托管网页浏览器，让智能体像人一样点击、滚动、填表；
• Code Interpreter——在隔离环境里跑代码，生成图表、清洗数据。

十人小团队靠上百个数字员工就能完成过去几百人的工作量，人力杠杆被 AI 杠杆替代。

2. 模型货架

一次性托管 12 家顶尖大模型（Anthropic、Meta、Mistral、Deepseek…），统一 API，想用哪个一键切换；成本、延迟、合规问题全部由云厂商兜底。

3. 成本屠刀

为了让智能体“记得多”，亚马逊把向量数据库直接塞进对象存储 S3 Vectors，把检索成本降 90%，让“长记忆”不再是奢侈品；Serverless 计费让初创公司也能跑千万级 Token 任务。

4. 一键市场

做完的智能体可以上架 Marketplace，把“卖 AI 解决方案”做成 SaaS 插件，进一步摊薄边际成本。别的公司一键订阅，就像现在装一个 Slack 插件。

5. 企业级护栏

在海外区率先上线自动推理检查（Automated Reasoning checks）和 ApplyGuardrail API，可在模型调用前后独立评估内容安全，成为目前唯一把大模型幻觉风险量化为 SLA 的云厂商。

6. 生态飞轮

开发者用 Bedrock + Strands Agents SDK 搭好智能体→上架 Marketplace→别的企业一键订阅→更多数据回流→模型再训练→性能继续提升。

亚马逊用云服务的规模效应把“技术—商业—数据”闭环跑通，形成后来者难以复制的护城河。目的很明确：让任何公司，不论大小，都能在一天之内拥有自己的“数字员工”团队。

降低 AI 研发成本

降本手段	原来成本	亚马逊做法	节省幅度
GPU 算力	自建 A100 需 3 万美元/月	EC2 P4d 按需 + Spot 实例	60%
向量检索	自建 Milvus 集群 ≈ 6000 美元/月	用 S3 Vectors	90%
无服务器推理	预留服务器长期闲置	Lambda 毫秒计费	70%
训练平台	自搭 Kubeflow 2 人/2 周	SageMaker JumpStart 一键脚本	人天减 80%
合规附加费	自建审计系统 5 万美元/年	Bedrock Guardrail 按调用收费	转 CAPEX→OPEX

三、把“数字员工”塞进 ChatGPT

18 日凌晨，OpenAI 把同样的能力直接塞进 4 亿用户的聊天窗口。 ChatGPT Agent 把浏览器、终端、API、文件系统全搬进云端“虚拟电脑”，一条提示就能走完“查资料→写报告→做图表→发邮件”整个流程，把 3 小时压缩成 30 分钟。

1. 统一“三件套”

ChatGPT + Deep Research（多步推理）+ Operator（网页交互）首次合体，形成“AI 三剑客”，具备：

• 浏览器：像人一样点击、滚动、填表，一次性抓取长文本；
• 终端：可以装库、跑 Python、画图表；
• 文件系统：可以下载、解压、编辑；
• API 直连：调用 Gmail、GitHub、Calendar 等账户

2. 实测案例

在界面中勾选“Agent 模式”，即可下达自然语言指令，AI 会自动拆步骤、选工具、生成可下载文件。如帮助企业管理项目，一键生成项目管理“三件套”：

• 需求文档：把 Jira / Notion 链接扔给 Agent，它自动读需求并写成 PRD 草稿。
• 甘特图：让它调用 Google Sheets API，把 PRD 里的里程碑转成甘特图，30 秒出图。
• 风险清单：Agent 读历史邮件、Slack 记录，用 Code Interpreter 跑脚本，列出延期风险最高的 5 个任务。

24 小时项目助理

• 每日站会纪要：Agent 打开 Teams 录音→转文字→提取待办→发回 Slack 频道。
• 周报自动生成：周五下班前一句 “@agent 生成本周项目周报”，它把 GitHub commit、Jira 状态、客户邮件汇总成 1 页 PPT。

进度追踪与异常预警

• Agent 每 2 小时自动登录 Jira，把 burn-down 图截图发到企业群，进度落后 >10% 时 @项目经理。

3. 安全护栏

OpenAI 清楚“能干活”也意味着“能闯祸”。Sam Altman 在长推里说：“把它当早期自动驾驶，坐副驾的人必须随时准备踩刹车。”因此：

• 每一步操作都弹窗让用户确认；
• 用户随时能中断，接管浏览器；
• 默认最小权限：只读邮件就别给支付密码。

四、时间线背后的三条暗线

暗线一：人才迁徙

Chung 离开 OpenAI 加入 Meta，Jason Wei 等 o1 核心作者也陆续出走。顶级大脑正在从“做更大模型”转向“让模型真正干活”。

暗线二：平台竞赛

亚马逊云科技先把“造 Agent”做成云服务，OpenAI 先把“用 Agent”塞进聊天窗口。两条路线在同一周撞车：一边做铲子，一边挖金子。

暗线三：成本雪崩

向量存储降 90%，模型调用按厘计费，智能体运行时环境按秒计费。过去需要 100 万美元才能做的实验，现在 100 美元就能跑。成本曲线一旦击穿某个阈值，应用就会爆炸式扩散——就像 2008 年智能手机刚降到 199 美元一样。

五、接下来会发生什么

Chung 在演讲结尾说：人类知识像高维空间里的孤岛，AI 像一层薄膜把它们连起来。

1. “一人公司”成为主流：10 个人 + 1000 个智能体 = 过去 1000 人的产能。融资、招人、租办公室的传统创业路径被重写。
2. 中层管理消失：当协调成本趋近于零，公司不再需要层层管理，创始人直接指挥智能体。组织结构从金字塔变成扁平网。
3. 个人杠杆极度放大：普通人也能拥有“钢铁侠的贾维斯”。学生用它写论文、做实习项目；自由职业者用它同时接 10 个客户的活；退休老人用它管理股票、安排旅行。
4. 数字失业与数字诈骗：大量重复性脑力工作被替代，社会需要新的分配机制；恶意邮件、钓鱼网站可以“骗”智能体交出隐私，黑产攻击面扩大。
5. 科学发现的加速：当智能体可以 24 小时阅读、实验、互相讨论，科学论文的产出曲线会从线性变成指数。

结语：留给每个人的问题

AI 已经从“写答案”升级到“写答案并执行”。对整个行业，当 AI 杠杆的边际成本趋近于零，工作效率、组织形态乃至商业模式都将被重写。

如果你是一家公司，现在就能用亚马逊的工具把客服、报表、代码审核全部自动化；

如果你只是一个用户，今天就能让 ChatGPT 帮你订机票、写报告、做理财。

Chung 在演讲开头问观众：“你确定自己没有低估变化的幅度？”

一周后，这个问题有了更具体的形状：当杠杆从人力、资本、代码升级到 AI，而且使用门槛降到“会说话就会用”，你还打算按原来的节奏工作和生活吗？

历史不会等待准备好的人。2025 年 7 月的这一周，已经把未来摆在所有人面前。

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来源：量子位、机器之心，本篇针对全文结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。图片：Solen Feyissa，Unsplash

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