科技财经时报2026年03月23日 15:53消息，探讨智能经济中智能体的硬件基础与未来发展。
2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，指出要加快新一代智能终端和智能体的推广，推动人工智能在重点行业领域的商业化与规模化应用，培育智能原生的新业态新模式。在这一背景下，一个更为现实的问题逐渐显现：智能体要真正代替人类完成工作，它需要怎样的“身体”？一些创业公司正开始尝试探索这一答案。
智能体的“半盲”困境
过去一年，从大模型的技术突破到智能体在实际场景中的应用探索，行业正迎来前所未有的机遇。无论是OpenClaw推动的“数字养虾”热潮，还是国内外厂商对智能体入口的激烈竞争，都表明智能体正在从单纯的对话交互向执行任务迈进。然而，在这一片火热景象背后，一个现实问题日益凸显：AI智能体难以获取用户的完整数据——文件分散在多个设备中，隐私保护机制阻碍了信息的全面访问，本地数据也无法被实时调用。这些问题若不解决，智能体仍将处于“半盲”状态，难以真正发挥其潜力。 在我看来，当前智能体的发展面临的核心挑战，不仅是技术层面的，更是数据治理与用户信任之间的平衡问题。如何在保障隐私的前提下实现数据的有效整合与调用，将是决定智能体能否全面落地的关键。未来，只有构建更安全、高效的数据流通机制，才能让智能体真正成为推动行业变革的重要力量。
这个问题引发更深层次的思考：当服务对象从人类转变为人工智能时，计算设备的设计理念是否需要进行重新定义？
个人电脑（PersonalComputer，简称PC）时代的核心始终围绕“人”展开。其设计理念以“GUIFirst”（图形用户界面优先）为主导。通过屏幕、键盘、鼠标等外设，用户可以享受到即时、流畅且美观的交互体验。
但智能体不需要看屏幕，它要的是数据接口。这意味着芯片架构需要以NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元）为核心，属于“CLI First”（Command-Line Interface First，命令行界面优先）。这种设计逻辑让AI推理任务高效运行，同时保持全天候在线，为智能体提供不间断的运行环境。成立于2023年的Zettlab（深圳市吾云创新科技有限公司）将这种新设备称为“Agent Computer（智能体电脑）”，并围绕此方向开始探索。
从“抢时间”到“抢数据”
PC时代的护城河在于操作系统。主流操作系统的地位之所以稳固，主要得益于庞大的图形界面应用生态和成熟的开发者工具链，这些体系连接了用户与开发者，形成了强大的网络效应。 在我看来，操作系统的影响力不仅体现在技术层面，更在于其构建的生态系统所形成的壁垒。这种壁垒并非仅靠技术优势就能轻易突破，而是由长期积累的用户习惯、开发资源以及行业标准共同支撑的。因此，想要在这一领域取得突破，必须具备足够的耐心和持续的投入。
但在智能体时代，这套逻辑正在松动。一个正在形成的共识是：当软件开发成本趋近于零，应用生态便不再是壁垒，取而代之的是Context（上下文）。
数据的重要性正在被重新审视。近年来，数据作为新型生产要素的定位越来越明确，如何让数据更有效地推动智能经济的发展，成为产业界共同关注的议题。
有观点认为，未来，Context将承担类似操作系统的功能。传统的图形界面将不再是必要元素，核心在于为人工智能提供一个命令行访问入口，同时确保拥有足够多、足够快、足够准确且足够安全的上下文信息。智能体的能力上限，将直接取决于其能够调用的数据质量和数据密度。
传统互联网时代的成功法则在于抢占用户时间，谁的App能留住用户更久，谁就能卖出更多广告，获取更多流量。这被称为“流量逻辑”，其本质是争夺用户的注意力。而进入智能体时代，核心逻辑则转向了“Context”（上下文）。谁掌握的上下文信息越丰富，智能体就能实现更广泛的应用场景，生态也会更加繁荣。这就是“Context逻辑”，其本质是垄断AI的注意力。 在我看来，从“流量逻辑”到“Context逻辑”的转变，标志着互联网发展从粗放式增长向精细化、智能化方向的演进。过去依赖用户停留时长的模式正在被更深层次的个性化服务所取代，而这种转变也对企业和技术提出了更高的要求。谁能更好地理解用户、整合数据、构建上下文，谁就能在新一轮竞争中占据先机。这也意味着，未来的竞争将不再只是速度的比拼，而是深度与精准度的较量。
“存－找－用”的技术闭环
在当前人工智能领域，多数企业仍聚焦于模型层和应用层的创新，而Zettlab则选择了一条更为底层的技术路径。他们的观点是，无论AI模型如何演进，智能体最终都需要解决核心的数据问题——即数据的存储、获取与调用。 在我看来，Zettlab的这一战略选择具有前瞻性。数据作为人工智能的基石，其管理效率直接影响系统的性能与应用效果。在技术不断迭代的背景下，唯有从数据层面入手，才能真正提升智能体的响应能力与智能化水平。这种对底层技术的重视，或许将为行业带来新的突破方向。
Zettlab团队在过去两年中成功构建了“存-找-用”的完整闭环，积累了千万条多模态Context数据，并在本地芯片算力的支持下实现了自然语义的秒级搜索。在此基础上，团队还完成了HomeAgent应用的验证，展示了技术落地的实际价值。 这一进展表明，Zettlab在数据处理与智能应用方面已具备较强的综合实力。尤其是在多模态数据的存储与高效检索上，其成果不仅体现了技术深度，也反映了对实际应用场景的深刻理解。随着本地化算力的持续优化，这类技术有望在更多领域实现突破，推动人工智能从实验室走向更广泛的应用场景。
这些技术积累已经落实到产品中。Zettlab推出的AINAS（AI网络附加存储）系列，是一款面向个人和家庭的本地数据管理设备，不同型号可满足用户在容量和性能方面的多样化需求。除了基本的存储功能外，它还能利用本地算力实现快速智能搜索、智能分类、AI语音转文字以及知识问答等多种智能化操作。
（Zettlab AI NAS获CES 2026 Best of Innovation）
这种软硬件全链路的综合能力，源于团队多年的持续积累。据相关了解，Zettlab的创始团队核心成员曾就职于字节、大疆、华为等企业，在AI算法、硬件工程以及产品落地等方面均具备丰富的实战经验。
走向Agent Computer
AINAS的落地验证了市场的需求，也让Zettlab团队对“智能体需要什么”有了更直观的认识。团队一直以来的努力，如今终于变得具体而清晰，他们将其称为AgentComputer——一种让智能体真正“融入”用户情境中的计算设备。
围绕这一目标，Zettlab正着力构建两大核心能力：一方面，打造顶级的Context基础设施，构建端侧多模态搜索系统，为大模型提供丰富、快速、精准且安全的上下文信息，使其成为模型的记忆与知识库；另一方面，则是追求极致性价比的硬件方案，在实现核心功能的基础上，推出更具价格优势的AgentComputer。据悉，Zettlab新一代的AgentComputer即将发布。这是一款以NPU为核心、支持24小时在线运行、专为AI提供高质量Context的设备，正从概念逐步走向现实。 从行业发展趋势来看，Zettlab的布局体现了对AI落地场景的深刻理解。在大模型日益普及的背景下，如何高效地为模型提供可靠的知识支持，已成为影响其性能和应用效果的关键因素。而通过端侧部署和高性能硬件结合的方式，不仅能够提升响应速度，还能增强数据安全性，符合当前AI技术发展的主流方向。同时，强调性价比的策略也显示出Zettlab在推动AI技术普及方面的积极态度，有助于降低企业及个人使用AI的门槛，进一步释放AI的潜力。
从个人隐私的管理到家庭数字资产的积累，从技术爱好者对本地系统的部署到未来智能体运行环境的构建，围绕数据的底层探索才刚刚起步。这既是技术发展的必然趋势，也是“智能经济新形态”亟需解决的基础性问题。（作者：徐妍迪）
