Omdia预测:亚太AI智能体市场四年激增14倍,2030年达112亿美元

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Omdia预测:亚太AI智能体市场四年激增14倍,2030年达112亿美元

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据《南华早报》2026年10月23日报道,市场研究机构Omdia预测,涵盖中国大陆、香港、澳大利亚和新西兰的亚太AI智能体软件市场将在2030年达到112亿美元,较2026年的7.82亿美元激增逾14倍。中国科技企业加速将自动化工具引入办公与工业运营,智能体在区域AI软件收入中的占比预计将从1.7%升至12.3%。

街头见闻

Omdia北京年会:四年14倍的底层预测

Omdia在2026年10月22日于北京举行的年度活动中发布上述预测,研究范围覆盖中国内地、香港、澳大利亚与新西兰,其中中国内地和香港被列为区域增长的核心引擎。Omdia研究团队在发布会上指出,智能体软件是当前亚太AI市场增长最快的细分赛道;到2030年,智能体贡献的收入将占区域AI软件总收入的12.3%,而2026年这一比例仅为1.7%。参与报告撰写的分析师表示,企业需求正从单点对话工具转向能自主完成闭环任务的智能体系统,这正在改变AI软件的定价与交付逻辑。

网络热议

AI智能体是什么:从对话式AI到自主执行

AI智能体利用大模型自主规划并执行多步骤任务,包括数据分析、报告撰写、软件运维等场景。与传统聊天机器人依赖用户反复给出指令不同,智能体可依据高层目标拆解任务、调用外部工具,并在执行过程中自动纠错。路透社此前的行业分析将智能体视为继大语言模型之后的企业级AI商业化前沿,高盛、摩根士丹利等机构均发布报告,看好智能体对软件行业工作流程的重塑。对企业而言,智能体的核心价值在于将"人找工具"变为"任务找人"。

网友热议

中国科技巨头竞速:办公与工业场景先行

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中国科技企业正密集布局智能体赛道。阿里巴巴、腾讯、字节跳动等公司的大模型产品已迭代出智能体功能,支持自然语言驱动的日程管理、合同审查、数据分析等任务;工业领域则出现设备巡检、供应链调度等场景化智能体。Omdia预测显示,中国市场在政策支持与制造业数字化双重驱动下,将成为亚太智能体收入增长的主要来源。《南华早报》报道称,中国科技公司越来越多地在办公室和工业运营中部署自动化工具,这一趋势与Omdia的预测相互印证。

网红八卦

"AI+"政策锚定:2027年70%、2030年90%渗透率

中国国务院在"AI+"行动方案中设定了明确的量化目标:到2027年,新一代智能终端与智能体在重点行业的渗透率超过70%;到2030年,这一比例提升至90%以上。政策文件为智能体市场提供了长期制度性支撑,也为Omdia的乐观预测提供了底层逻辑。以下为核心数据一览:

指标2026年2030年变化幅度
------------
亚太智能体软件收入7.82亿美元112亿美元约14倍
智能体占AI软件收入比重1.7%12.3%提升10.6个百分点
中国智能设备/智能体渗透率启动阶段90%政策目标锚定

市场格局之变:谁在买、谁在用智能体

Omdia预测的底层逻辑,是AI软件收入结构正从"模型订阅"向"任务交付"迁移。分析人士指出,智能体收入的爆发不会呈现线性增长,而将在2027年至2029年进入加速期——大模型推理成本下降、工具调用接口标准化,将显著降低智能体的规模化部署门槛。对亚太企业而言,最早落地的场景集中在客户服务、财务自动化与代码开发,这三个领域均具备高频、流程化、可量化收益的特征。

FAQ:关于亚太AI智能体市场的两个关键问题

Q1:AI智能体与传统AI聊天机器人的本质区别在哪里?

A1:聊天机器人以对话为核心,需要用户逐步引导;AI智能体则以任务为目标,能够自主规划步骤、调用工具并验证结果。例如,智能体可直接执行"分析三季度销售数据并生成汇报PPT"这类复合指令,无需用户逐项拆分操作。

Q2:中国为何被视为亚太AI智能体市场的核心引擎?

A2:中国拥有全球规模最大的制造业场景与丰富的消费互联网数据,叠加"AI+"政策设定70%至90%的渗透率目标,智能体在办公自动化与工业运维中的落地速度预计快于其他亚太经济体。Omdia已将中国内地和香港列为核心增长区域。

从7.82亿美元到112亿美元,亚太AI智能体市场将在四年内完成逾14倍的量级跃迁。政策目标、企业投入与场景需求三股力量能否形成共振,将决定这一预测的兑现进度,而中国市场的表现是最大变量。

身法技巧

Why Choose Omdia预测:亚太AI智能体市场四年激...

据《南华早报》报道,Omdia预测亚太AI智能体软件市场2030年将达112亿美元,较2026年的7.82亿美元激增逾14倍,智能体占区域AI软件收入比重将从1.7%升至12.3%。中国"AI+"行动计划设定2027年渗透率70%、2030年90%的目标,阿里、腾讯、字节跳动加速布局,企业级AI正从对话走向自主执行新阶

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