随着AI技术从对话式交互向任务式执行跃迁，中国AI应用正在进入新一轮变革周期。的发布引发市场对AI智能体（Agent）技术路径的广泛探讨，其异步自主执行能力标志着AI应用2.0时代的到来。与此同时，AI基础设施领域迎来关键突破，台达推出的72KW高压直流电源方案，为高功率计算场景提供更高效能支撑。
一、Manus重构AI应用范式：从交互到执行
AI智能体的临界点突破
Manus通过云端虚拟机实现任务异步执行，突破传统聊天机器人的交互局限。其核心价值在于完成包含规划、执行、反馈的长周期任务链，例如简历筛选、数据分析等场景。尽管技术圈对其创新性存在争议，但产业界普遍认可其产品化路径的启示意义——这标志着AI从辅助工具转向生产力主体的关键转折。
与Kimi的范式对比
2024年的Kimi将AI应用1.0时代的对话能力推至极致，而Manus则验证了2.0时代任务式AI的可行性。前者解决认知交互问题，后者聚焦工作流改造：通过虚拟化环境部署，Agent可独立运行复杂任务而不干扰用户现有系统。这种模式推动企业IT架构从本地化PC向云端桌面迁移，深信服等虚拟化方案提供商因此获得新增量空间。
产业演化路径分歧
头部厂商与创业公司正沿两条路径角逐：MetaGPT等团队通过开源框架建立生态，Manus则侧重端到端产品闭环。技术趋同风险与先发优势的博弈中，真正考验在于场景泛化能力。正如国泰君安证券提出的“数理验证”逻辑，金融、制造等数据密集型领域或将成为最佳试验场。
二、AI基础设施升级：高功率时代的协同进化
算力供电系统迭代
台达发布的72KW800V高压直流电源方案，将单机柜功率密度提升至新高度。该技术通过模块化设计实现98%能效转化，适配NV链服务器架构需求。随着AI推理负载激增，传统48V供电体系已逼近物理极限，800V高压方案在散热管理、线缆损耗等方面的优势，使其成为超算中心升级的必然选择。
虚拟化与硬件的共生关系
Manus等Agent对云端虚拟机的依赖，反向推动超融合架构普及。深信服提供的VMware替代方案，通过整合计算、存储、网络资源池，满足Agent所需的独立运行环境。这种软硬协同不仅降低部署成本，更通过资源动态分配提升任务执行效率，形成从应用到基建的正向循环。
国产化替代的技术攻坚
沐曦集成电路等企业通过通用GPU架构突破，在金融、自动驾驶训练领域实现国产替代。其战略聚焦CUDA生态兼容性，在保证算力稳定的同时降低迁移成本。这种“高质量替代”路径，与AI应用爆发形成共振——当等模型通过算法优化降低对高端芯片依赖时，基础设施层的自主可控进程显著加速。