行業觀察：Manus開啓任務式AI新範式；臺達高功率電源方案突破

隨着AI技術從對話式交互向任務式執行躍遷，中國AI應用正在進入新一輪變革週期。Manus的發佈引發市場對AI智能體（Agent）技術路徑的廣泛探討，其異步自主執行能力標誌着AI應用2.0時代的到來。與此同時，AI基礎設施領域迎來關鍵突破，臺達推出的72KW高壓直流電源方案，爲高功率計算場景提供更高效能支撐。

一、Manus重構AI應用範式：從交互到執行

AI智能體的臨界點突破

Manus通過雲端虛擬機實現任務異步執行，突破傳統聊天機器人的交互侷限。其核心價值在於完成包含規劃、執行、反饋的長週期任務鏈，例如簡歷篩選、數據分析等場景。儘管技術圈對其創新性存在爭議，但產業界普遍認可其產品化路徑的啓示意義——這標誌着AI從輔助工具轉向生產力主體的關鍵轉折。

與Kimi的範式對比

2024年的Kimi將AI應用1.0時代的對話能力推至極致，而Manus則驗證了2.0時代任務式AI的可行性。前者解決認知交互問題，後者聚焦工作流改造：通過虛擬化環境部署，Agent可獨立運行復雜任務而不干擾用戶現有系統。這種模式推動企業IT架構從本地化PC向雲端桌面遷移，深信服等虛擬化方案提供商因此獲得新增量空間。

產業演化路徑分歧

頭部廠商與創業公司正沿兩條路徑角逐：MetaGPT等團隊通過開源框架建立生態，Manus則側重端到端產品閉環。技術趨同風險與先發優勢的博弈中，真正考驗在於場景泛化能力。正如國泰君安證券提出的“數理驗證”邏輯，金融、製造等數據密集型領域或將成爲最佳試驗場。

二、AI基礎設施升級：高功率時代的協同進化

算力供電系統迭代

臺達發佈的72KW800V高壓直流電源方案，將單機櫃功率密度提升至新高度。該技術通過模塊化設計實現98%能效轉化，適配NV鏈服務器架構需求。隨着AI推理負載激增，傳統48V供電體系已逼近物理極限，800V高壓方案在散熱管理、線纜損耗等方面的優勢，使其成爲超算中心升級的必然選擇。

虛擬化與硬件的共生關係

Manus等Agent對雲端虛擬機的依賴，反向推動超融合架構普及。深信服提供的VMware替代方案，通過整合計算、存儲、網絡資源池，滿足Agent所需的獨立運行環境。這種軟硬協同不僅降低部署成本，更通過資源動態分配提升任務執行效率，形成從應用到基建的正向循環。

國產化替代的技術攻堅

沐曦集成電路等企業通過通用GPU架構突破，在金融、自動駕駛訓練領域實現國產替代。其戰略聚焦CUDA生態兼容性，在保證算力穩定的同時降低遷移成本。這種“高質量替代”路徑，與AI應用爆發形成共振——當DeepSeek等模型通過算法優化降低對高端芯片依賴時，基礎設施層的自主可控進程顯著加速。

（注：本文所述企業及技術動態均基於公開資料，不構成投資建議。）

本文源自：金融界

作者：觀察君