法国AI基础设施初创公司Kog近期发布技术研究成果，直指行业普遍存在的“GPU不适配智能体工作流”认知为误区，其自研的调度层优化方案可将现有GPU的智能体场景推理效率提升最高2.8倍，目前该公司已获得1200万欧元天使轮融资，相关方案将于2026年第四季度开放首批企业测试资格。
过去两年，随着多模态大模型能力边界不断拓展，AI智能体已经从概念验证阶段进入规模化落地期，但算力适配的痛点也随之暴露：大量开发者反馈，面向预训练场景设计的高端GPU，在多步骤、多分支的智能体工作流中利用率不足30%，算力浪费严重，不少企业甚至为了部署智能体不得不斥资采购专用推理芯片。
据行业调研机构数据，2026年上半年全球AI智能体市场规模同比增长217%，企业级智能体部署量突破120万，对应的推理算力需求同比提升340%，供需缺口扩大至47%。长期以来，行业普遍形成了“GPU并行架构适配预训练、专用芯片适配推理”的认知，这一判断也推动了专用推理芯片赛道的融资热，仅2026年上半年就有17家推理芯片初创公司获得累计超过40亿美元融资。
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