亿策略 Agent商业化元年，模型“退居”二线

　　2026世界人工智能大会(即2026WAIC)展馆里的热度分布很有意思。Kimi K3的发布吸引了不少技术从业者驻足月之暗面展台。然而，全场Agent(智能体)的密度明显更高，几乎每个展台上都在展示Agent，从办公场景到企业服务，从个人助理到行业解决方案。

　　这延续了一年前的热度，但各家都在实战中积累了经验。2025年的WAIC上，Agent更多以demo(演示版)的形式出现，从业者的话题聚焦在Agent和大模型的区别、toC(用户)和toB(企业)智能体的打造逻辑等。一年后的2026WAIC，大模型仍在进化，但智能体已经开始接受真金白银的商业化考验。

　　 IDC最新预告的《DAA研究报告》印证了这一转向：全球日活智能体数(DAA)预计从2025年的2860万个跃升至2026年的7940万个，2030年将达22.16亿个。这一报告的逻辑支撑是百度创始人李彦宏提出的智能体时代的度量衡指标：更关注每天有多少智能体真正进入业务流程、完成任务并创造价值。

　　 Token的成本则决定了企业账单的薄厚，一系列变化让AI公司和AI+企业思考的颗粒度更细，智能体怎么搭建商业模式、传统软件在智能体时代的价值等。2026WAIC举办期间，北京商报记者听到了来自多家一线企业的具体答案。

　　“Agent按任务收费太难精确定义了”

　　“智能体成败的关键在于场景。”2026WAIC期间，腾讯云副总裁吴运声在发布ADP4.0海外版时提到了Agent的关键点：场景、能力、知识。

　　在接受北京商报记者采访时，他谈到产品之外的行业聚焦点：Agent商业化。他直言，腾讯云一般不会按照任务来收费或者做商业化，原因是任务太难精确定义了。

　　他进一步解释，“一个已打造好且在运行的Agent，成本主要取决于调用了什么模型和插件”。面对企业越来越关心Token成本的趋势，吴运声承认，企业的确在算账，但Token的成本在快速下降，他还分享了几个企业可以实操的经验，“越来越多企业在算账过程中，会搭配不同模型完成不同事情。可以将任务环节进行拆分，模糊的事情由Agent来做，会消耗比较多Token，确定的事情由工作流来做，不需要反复消耗Token”。

　　在吴运声看来，“当企业关注Token成本时，会涌现出各种既满足业务需求，又降低Token消耗成本的方法”。

　　“客户只为业务落地成果付费，而非算力资源消耗”

　　这是阿里云智能集团CTO李飞飞首次以该身份出席WAIC。他在大会期间谈到，训练、推理技术最终落地是为赋能企业业务流程、搭建商业增长闭环，“智能体融入企业业务流程是当下AI商业化的核心突破口”。

　　但突破口要打开，前提在架构。他认为，“智能体架构需要实现自身调度体系搭建，而且智能体要和底层模型解耦”，“智能体自主判断任务，按需求分配给适配度最高的模型，不用全部任务都调用最强大模型”，在他看来，如果全部调用最强模型，企业客户只会为无法控制的算力账单买单。

　　“类比SaaS(软件即服务)行业付费逻辑，行业会走向智能体即服务模式，面向细分业务打造专属智能体，客户只为业务落地成果付费，而非算力资源消耗。”这一模式成立的基础，是“推理基础设施、完整推理体系形成规模效应，持续降低Token调用成本。智能体发展的核心方向是将算力与模型能力转化为能落地、具备商业价值的实际业务动作。”李飞飞说。

　　 WAIC期间，阿里云正式发布Agent NativeCloud(智能体原生的云)，并同步推出AgentTeams、AgenticComputer等企业级智能体工具，覆盖基础设施、开发平台和云桌面等多个维度，让Agent不再只是企业接入的一个工具，而是成为企业原生的能力。

　　“模型只是智能体的‘大脑’，完整AI系统不只有模型”

　　从2010年参与OpenStack(一个开源的云计算管理平台项目)开始，PyTorch基金会执行董事Mark Collier来中国已经16年，如今他把工作中心放在PyTorch相关事务上，基金会的核心使命围绕模型训练、推理、智能体。

　　2026年智能体行业迎来爆发式转型，发展速度超乎所有人预期。“过去行业只关注模型生成Token的总量，但现在业内诞生了一个很好的概念——Token产出效率，不是所有生成的Token都具备同等业务价值。”

　　他直言，“模型固然是核心，是智能体的‘大脑’，但现在行业开始重点搭建智能体调度适配体系，近期我也开始试用Hermes智能体框架”。

　　全球企业正在告别单一模型依赖，“企业不再局限于单一模型，而是选择自研专用小模型；或是基于开源基座模型，通过强化学习训练大、小两类专用模型，适配自身细分业务”。这背后的驱动力，“不只是调用成本，还包括警惕将企业核心业务经验、知识产权上传至第三方API平台带来的风险”，Mark Collier说。

　　“大模型懂世界，但不懂你”

　　过去半年，金山办公CEO章庆元被问得最多的两个问题是：大模型会不会把软件吞噬掉？办公软件在AI时代还有没有活路？他的回答出人意料。

　　“在AI时代，软件应该会得到新生。但传统软件不一定能活得下来。”这个判断建立在“大模型越来越像一个基础设施服务”的洞察上。章庆元梳理了过去一年三个变化：大模型稀缺性快速降低，选模型首要看性价比和Token供给能力；开源产品和Agent快速涌现，“竞争的关键回到了软件本身”。

　　那么软件的价值在哪里？他打了个比方：“大模型是个博士生，它懂这个世界，但它不懂你。大模型的每次对话都是一次‘重生’，它没有记忆——所有的记忆和上下文，都存储在软件里。”

　　因此，“未来只有AI Native(AI原生)的软件才能生存”，具体是：大模型驱动、AI友好设计、以结果为导向的智能体。近日，金山办公发布灵犀专业版与WPS Comate。他把灵犀独立出来的逻辑比作“在胶卷相机上改，最后改成一台单反。但真正干掉胶卷相机的不是数码相机，而是手机。最终，大模型提供智力，软件提供上下文，这才是正确的分工”。

　　“未来企业客户有可能是人类，也有可能是个Agent”

　　作为全球四大会计师事务所之一的安永坐在一个更特殊的位置，每年审计数千家企业的财报，同时帮它们做数字化转型咨询。这意味着它既看得清企业IT系统的真实家底，也摸得到AI项目能不能算出ROI(投资回报率)。

　　2026WAIC期间，安永大中华区人工智能与数据咨询服务主管合伙人陈剑光，从企业顾问的视角，向北京商报记者解释了一个争议性话题：信息化做得好的企业，搞AI转型会不会有包袱？

　　陈剑光分析，持“有包袱”观点的人可能有两重顾虑：一是老系统固化了传统流程；二是改造成本高。但他认为，“企业数字化做的比较好，恰恰更能发挥AI价值。因为系统稳定运行多年，数据质量相对比较高，是比较可信的”。

　　他进一步判断，企业未来面对的客户和员工都会发生变化。“未来客户有可能是人类，也有可能是个Agent”，员工中会包括数字员工，这意味着流程要重构，但底座不会换——ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)这些核心系统在AI时代依然是我们的基础，提供单一事实源。

　　“决定Agent胜负的，是谁更懂真实世界”

　　2026WAIC上，巨头们展示的是Agent的“全家桶”，用“题海”战术入场，创业公司怎么接招？创业公司百型智能选择走难而正确的窄门：聚焦于全球B2B(企业对企业)场景，坚持打磨到直接交付结果。

　　百型智能在大会期间发布AI外贸员本体OntoZ，公司CEO韩美认为，“最先跑出商业价值的，未必是拥有最大模型和最多资源的巨头，而往往是那些长期扎根产业、深度理解业务场景的创业公司。因为企业最终购买的，从来不是AI本身，而是结果”。

　　过去两年，各种Agent产品层出不穷，但她向北京商报记者透露：“企业很快发现，拥有越来越多Agent，并不等于拥有越来越多订单，企业真正需要的，不是单点工具，而是一套能够围绕业务结果持续运转的智能系统。”

　　韩美进一步指出，“Agent最大的问题并不是不会执行，而是不理解企业。”关于竞争格局，她判断：“企业选择解决方案最关注的问题从来不是公司规模，而是谁更懂自己的业务。真正的壁垒并不来自大模型，而来自真实商业世界的反馈”。

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