Yahoo Finance'e göre Nvidia'dan Jensen Huang, AI agent'ların token ve GPU talebini "çatıyı aştığını" söyledi. Bu iddia, inference'ı arka plan maliyeti olmaktan çıkarıp bir kapasite planlama sorunu olarak yeniden çerçeveliyor: agent filoları planlama, tool call ve yeniden denemeler boyunca sürekli token tüketir; bu nedenle throughput tavanları ve token başına fiyatlandırma, model seçimi ve orkestrasyonun yanında tasarım brief'ine girer.
Gene Munster'ın yaklaşık 15 milyon bot kullanıcısından milyarlara büyüme öngördüğü aktarılıyor; bu yörünge inference arzı üzerinde sürekli baskı anlamına geliyor. Ayrı olarak Amazon'dan Jassy, yaygın kurumsal benimseme için inference maliyetlerinin yaklaşık %90 düşmesi gerektiğini söyledi. Birlikte okunduğunda iki pozisyon planlama alanını sınırlıyor: bir yanda talep büyümesi, diğer yanda henüz kurumsal açıdan rahat seviyelere ulaşmamış bir maliyet eğrisi.
Çoklu agent sistemleri kuran ekipler için pratik sonuç şu: token bütçeleri, eşzamanlılık limitleri ve fallback yönlendirme, retrieval kalitesi veya tool güvenilirliğiyle aynı titizlikle değerlendirilen birinci sınıf mühendislik artefaktları haline geliyor. Haber kapsamından net olmayan nokta, her iki projeksiyona bağlı zaman çerçevesi ve %90 rakamının birim maliyeti, toplam harcamayı mı yoksa belirli bir iş yükü sınıfını mı kastettiği. Stüdyo bunları yerleşik varsayımlar değil, her dağıtımda ölçülecek açık değişkenler olarak ele alıyor.