8月26日，2026 AGIC深圳国际通用人工智能产业博览会正式开幕，8.1万平方米的展馆内上千家企业共同亮相，7000余名海外采购商现场磋商。大模型、算力基础设施、机器人与智能体应用汇聚一堂，多家云厂商集中展出了面向Agent负载的异构智算整套方案。
展会上最被反复提及的话题，是智能体带来的算力需求变化。与大模型训练相对集中的算力使用不同，智能体运行包含思考推理、工具调用、多实例并发等混合负载，算力需求在时间和类型上都剧烈波动，传统的"只堆GPU"思路开始显得力不从心。
行业厂商因此普遍提出，Agent混合负载场景不能单一依赖GPU，需要GPU、NPU、专用AI加速卡协同调度。把不同类型、不同时延特性的算力资源统一编排，按任务需求弹性调度，才能在保障智能体体验的同时把算力成本压下来，这也是"异构智算"从概念走向落地的核心逻辑。
异构智算落地并不容易。多类芯片混布之后，调度软件要能感知每种加速卡的能力差异并动态分配任务，同时还要处理智能体思考阶段的高并发、工具调用阶段的低延迟、夜间空闲期的低成本待命等复杂状态，任何一环调度不当，都会造成资源浪费或体验下降。
这正是星战智算云多年来在异构资源统一调度上积累的方向——把GPU、NPU等多元算力纳管到同一平台，按智能体的混合负载特征弹性复用，与 DiWorker 多智能体并发场景下的算力波动管理天然匹配，让企业不必为每一个AI员工单独堆资源。
从产业全局看，异构智算的普及意味着算力供给正从"单芯依赖"走向"多芯协同"，算力平台的调度软件与计量计费能力将越来越重要。对深圳及大湾区而言，完整的供应链与密集的算力设施，也为这条路径提供了落地的土壤。
AGIC展馆里"会干活的AI"越来越多，支撑它们的算力底座也在同步进化。异构智算能否真正把企业Agent的成本降下来，将决定智能体大规模落地能走多快。