Epoch AI 追蹤的晶片銷量數據指向一個可能的數字勞動力規模：在幾年之內，AI 代理數量可能從數億個增長到超過 10 億個。
這一估算建立在一個看似簡單的數字之上。追蹤 AI 進展的非營利機構 Epoch AI 報告稱，截至 2026 年 6 月，全球約已售出 2760 萬顆 H100 等效（H100-equivalent）晶片。
從晶片到「工作者」的推算邏輯
H100 等效（H100e）是用於衡量 AI 算力的標準化單位。
在掌握總算力規模之後，下一個問題是：一個 AI 代理要完成相當於一個人的工作量，需要多少算力。這一需求以 FLOP/s（每秒浮點運算次數）衡量。
2026 年 9 月發表在 LessWrong 上的一份評估，引用了 Epoch 的晶片數據，並在不同能效假設下進行了測算。根據完成人類等效工作所需的 FLOP/s 不同，當前及預期的硬體存量可支撐 2400 萬個至 240 億個 AI 工作者。
同一分析還指出，運行這些代理的預計成本可能顯著低於人類勞動力成本。
該分析預測，到 2026 年底，H100 等效晶片存量將達到約 4600 萬顆。
在某一種能效水平下，這些硬體有望支撐接近 4.1 億個 AI 工作者。
到 2028 年底，已裝機存量預計將膨脹至約 1.4 億顆 H100e。在合理的能效情景下，這可能對應約 12 億個 AI 代理。
基礎設施與算力分佈
Epoch AI 的 GATE 模型指向可運行 AI 推理的基礎設施正在快速增長。截至 2026 年 9 月，Epoch 的數據中心追蹤已覆蓋 86 個 AI 設施。這些站點容納了約 1390 萬顆 H100e GPU，合計電力容量為 13.3 GW。
Epoch 估計，這大約相當於全球 AI 算力的 44% 至 46%。
背景：代理時代的各類預測
研究機構 IDC 預計，到 2029 年將有 10 億個活躍 AI 代理。
比爾·蓋茨（Bill Gates）預測，從 2026 年前後開始，將出現向具備能力的自主代理的重大轉變。
另一個需要關注的變量是能效。2400 萬到 240 億個潛在工作者之間的巨大區間，幾乎完全取決於每個代理需要多少算力。
Epoch 追蹤設施的 13.3 GW 這一數字提醒人們，算力歸根結底是一個能源問題。要擴展到約 1.4 億顆 H100e，所需的電力容量將遠高於目前追蹤站點所擁有的水平。
Epoch 晶片與數據中心追蹤器的下一次更新，將有助於收窄這一圖景。值得關注的是：已裝機存量能否維持進度，達到 2026 年底約 4600 萬顆 H100e 的預測水平；以及全球算力的覆蓋範圍能否突破當前的 44% 至 46%。
