2025WAIC后，誰能把Agent做成現(xiàn)金牛？

文：王智遠(yuǎn) | ID:Z201440

從2025世界人工智能大會(huì)回來，立馬整理手頭數(shù)據(jù)。

這次露臉的Agent平臺(tái)，差不多有50家；有意思的是，真正在臺(tái)上說「我們已經(jīng)跑出模型、能賺錢了」的，也就二十來家，不到一半。

剩下那些？主業(yè)捎帶搞點(diǎn)Agent當(dāng)概念，要么還在畫餅。這些玩家基本都扎堆在幾個(gè)地方：企業(yè)服務(wù)、工業(yè)智能、金融科技、智能硬件，還有幫人提效的個(gè)人工具。

說白了，除具身智能還在“未來進(jìn)行時(shí)”，今年WAIC的C位，基本被Agent承包了。

01

為什么agent這么火？因?yàn)槿齻€(gè)字：能落地。大模型卷到 2025，大家終于看清一件事：光會(huì)聊天、甚至把推理做到極致，也沒用。

你跟 AI 對話，一問一答還行。可一旦任務(wù)變復(fù)雜，比如做個(gè) PPT，要查數(shù)據(jù)、定結(jié)構(gòu)、出圖表、調(diào)格式。一個(gè)對話框真扛不住。

更別說聊到N多輪以后了，它早把前面內(nèi)容忘完了。記憶短、上下文斷、執(zhí)行弱，這不是員工，是“金魚腦”。

后來，隨著大模型上下文技術(shù)能力變強(qiáng)，加上Anthropic 搞出個(gè)MCP 協(xié)議（Model Context Protocol），以及開源社區(qū)也跟著把a(bǔ)gent架構(gòu)做的越來越成熟，大家才明白：

AI不應(yīng)該困在聊天框里，它得有自己的「辦公桌」。這才有了Cursor、Manus 那些爆款工具，它在自動(dòng)寫代碼、跑項(xiàng)目、管流程上可以使用。

而資本的嗅覺也很快。

2024 下半年還在觀望，2025 一開年，直接開搶；你看數(shù)據(jù)：Cursor 融了 9 億美元，Manus 拿下 7500 萬，OpenAI 30 億收購 Windsurf，這不是投資，是直接圈地。

創(chuàng)業(yè)者一看：PPT 里的 Demo 再不變成展臺(tái)上的真家伙，機(jī)會(huì)就沒了，誰還愿意只做個(gè)“周報(bào)生成器”？太 low 了，企業(yè)也等不及了，他們要能干活、省錢、進(jìn)系統(tǒng)的數(shù)字員工。

這時(shí)候，Agent 剛好踩在所有需求的交匯點(diǎn)上。

它是上崗的打工人，能走報(bào)銷流程，發(fā)票自動(dòng)識(shí)別、合規(guī)自動(dòng)校驗(yàn)、審批流自動(dòng)推進(jìn)，最后推給財(cái)務(wù)，您點(diǎn)一下確認(rèn)，三個(gè)小時(shí)的活，它三分鐘跑完，還不用交五險(xiǎn)一金，這才是效率革命。

所以，我說，Agent 能火，不是偶然。是三股力同時(shí)撞線：技術(shù)能干活、資本肯砸錢、客戶真買單。那你說WAIC不捧agent，還能捧誰？

今年展臺(tái)，制造業(yè)推“產(chǎn)線巡檢 Agent”，7×24 小時(shí)盯設(shè)備；銀行上“信貸審核 Agent”，3 分鐘出風(fēng)控報(bào)告；醫(yī)院搞“醫(yī)保合規(guī) Agent”，一張病歷 3 秒過審，錯(cuò)一個(gè)字都能揪出來。

這樣的話術(shù)我聽得耳朵都要起繭子了， 但本質(zhì)上他們都在表達(dá)四個(gè)字：成本革命。以前一個(gè)流程三天盯，現(xiàn)在一個(gè) Agent 跑全程，你說，它能不火嗎？

火是好事，為什么有的能盈利，有的卻虧損？盈利與虧損的“分界線”到底劃在哪里？

02

我拿著參展商名單挨個(gè)讓AI查每個(gè)公司的賬本后發(fā)現(xiàn)：

一個(gè) ToB 客戶，一年至少得付 50 萬；而且每收 100 塊錢，至少得賺 60 塊，也就是業(yè)內(nèi)說的「年合同額」（ACV）和「毛利率 ≥ 60%」

沒踩上這條線的，要么燒錢做 PPT，要么貼錢做 POC（概念驗(yàn)證）。你可能會(huì)好奇，為什么這么說呢？

因?yàn)?Agent 的成本，比你想的要重得多。

我交叉算了一筆賬：一個(gè) 7×24 小時(shí)運(yùn)行的產(chǎn)線巡檢 Agent，聽著是自動(dòng)化，其實(shí)是「吞金獸」。

光云上跑模型、存向量、搞監(jiān)控，一年賬單就 20 萬打底；再配上兩個(gè)算法工程師、一個(gè)交付經(jīng)理，人力成本輕松過 80 萬。

一年燒進(jìn)去 100 萬+，客戶年費(fèi)不做到 100 萬以上，根本回不了本。所以你說，ACV 連 50 萬都不到的項(xiàng)目，圖啥？要么當(dāng)樣板間，要么賠本賺吆喝。

再看看其他場景：

一個(gè)醫(yī)療合規(guī) Agent，要過等保三級(jí) + 醫(yī)保審計(jì)，合規(guī)成本能占到項(xiàng)目總額的 30%；一個(gè)金融風(fēng)控 Agent，每天跑上千次推理，月均算力賬單 15 萬+。

如果客戶一年只付 20 萬，連電費(fèi)都 cover 不了，更別說交付、運(yùn)維、迭代。對了，以上數(shù)據(jù)如有質(zhì)疑，可用 AI 交叉驗(yàn)證。

這里還有個(gè)典型例子：

黑湖小工單，作為輕量化生產(chǎn)管理工具，主打中小微工廠。客單價(jià)約 1 萬元 / 年（相當(dāng)于普工 1 個(gè)月工資），覆蓋 2.5 萬家工廠，毛利率達(dá) 65%～70%，已實(shí)現(xiàn)盈利

它的核心價(jià)值很實(shí)在，工人手機(jī)報(bào)工，10 分鐘同步進(jìn)度；報(bào)廢率從 5% 以上降至 1% 以下；計(jì)件工資自動(dòng)核算，節(jié)省 80% 統(tǒng)計(jì)時(shí)間，企業(yè)整體交付率從 50% 提升至 90%。

所以，你看那些賺錢的，給車企做智能座艙 Agent 的，一單幾百萬起，深度綁定整車系統(tǒng)；工業(yè)領(lǐng)域按檢測量收費(fèi)，跑得越多，邊際成本越低，規(guī)模上來后毛利也就上來了。

而反觀還在畫餅的通用agent套件，客單價(jià)兩三萬，聽著熱鬧，算完賬想哭。功能是全，但客戶一用就發(fā)現(xiàn)：不貼場景、進(jìn)不了系統(tǒng)、還得人工兜底，結(jié)果就是用了等于沒用。

因此，智遠(yuǎn)判斷真正分界點(diǎn)，不是技術(shù)多強(qiáng)，是能不能簽下大單，能不能沉進(jìn)系統(tǒng)，能不能把毛利做上去；跨過去，就是數(shù)字員工供應(yīng)商，過不去，只是AI功能插件商。

03

寫到這你可能會(huì)問了，賺錢的 Agent 到底怎么收費(fèi)？

我扒了 10 家已盈利 Agent 廠商的合同結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)他們根本不靠“賣軟件”賺錢，而是玩三種高階模式。

第一種是不賣 Agent，賣“入口”。典型代表是給車企做智能座艙 Agent 的那幾家。他們直接把 Agent 打包進(jìn)整車操作系統(tǒng)，一車一 license，每輛抽 300 到 500 塊。

聽著不多，但一年幾百萬臺(tái)車跑下來，就是十幾億的量級(jí)。關(guān)鍵一旦嵌進(jìn)系統(tǒng)，車企基本沒法換，維護(hù)成本低，收入穩(wěn)定。

這叫「系統(tǒng)級(jí)綁定」，你是系統(tǒng)的一部分，比 SaaS 更狠，比插件更重，一單簽五年，紅利穩(wěn)穩(wěn)吃進(jìn)去。

第二種是效果分成，Agent 幫你省多少，你就分它多少。這方面典型代表是銀行反欺詐、 保險(xiǎn)理賠以及廣告優(yōu)化的agent。他們玩零 upfront，純分成。

因?yàn)殂y行的數(shù)據(jù)太敏感，具體分成比例我沒拿到，但邏輯很清晰，只要 Agent 攔住一筆壞賬、省下一筆賠付、多帶來一單成交，廠商就能從節(jié)省或增量的部分里抽成。

客戶最爽的地方在于，這筆錢是「省出來的錢」，屬于沒有預(yù)算的采購，決策快，阻力小。當(dāng)然，前提是供應(yīng)商真能見效，不然分成落空，口碑也砸了。

第三種是「按資源單元賣」，典型像「容犀 Agent」走的這條路。

他們把語音識(shí)別、知識(shí)庫、質(zhì)檢輔助打包成一個(gè)「云坐席」，按并發(fā)坐席數(shù)收費(fèi)。標(biāo)準(zhǔn)套餐每月 500 到 2000 元一個(gè)坐席，包含基礎(chǔ)質(zhì)檢和知識(shí)庫功能；高級(jí)功能比如動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜、多模態(tài)分析，要額外付費(fèi)。

有些客戶咨詢量波動(dòng)大，比如電商大促期，就按對話次數(shù)、質(zhì)檢任務(wù)量或 API 調(diào)用次數(shù)來結(jié)算。

針對證券、保險(xiǎn)這類強(qiáng)合規(guī)場景，還提供私有化部署，一次性部署費(fèi)在 20 萬到 200 萬之間，年維護(hù)費(fèi)按 15% 到 25% 收。

本質(zhì)上，他們是把 AI 當(dāng)“云人力”出租，你省下一個(gè)真人客服，就愿意付一份「AI 工資」。

你看，這三種模式在回答同一個(gè)問題：客戶到底省了誰的錢？省工程師的錢，就按年訂閱；省審批的錢，就按筆分成；省坐席的錢，就按并發(fā)賣工位。

只要能把“省了多少”算清楚，客戶就愿意把省下來的錢分你一半。Agent 的商業(yè)模式，說到底，是一場「算賬游戲」。

04

賬也不是誰都能算的。你再能省，進(jìn)不了客戶的系統(tǒng)，一切歸零。尤其醫(yī)療、金融、汽車這些“現(xiàn)金奶牛”行業(yè)，流程密不透風(fēng)，監(jiān)管層層設(shè)卡，試錯(cuò)成本極高。

所以，高價(jià)值領(lǐng)域，Agent 平臺(tái)護(hù)城河到底是什么？

智遠(yuǎn)看到，醫(yī)療行業(yè)合規(guī)要求簡直像一座大山。醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，必須嚴(yán)格遵守《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《健康醫(yī)療數(shù)據(jù)安全指南》等法規(guī)。

比如，醫(yī)保合規(guī) Agent 需要通過等保三級(jí)認(rèn)證，合規(guī)成本可能占到項(xiàng)目總額的 30%。

但合規(guī)只是入場券，數(shù)據(jù)本身并不構(gòu)成壁壘。因?yàn)榇髲S、醫(yī)院自己數(shù)據(jù)，缺“用數(shù)據(jù)的能力”。真正難的是：能不能接入他的 ERP、HIS、TMS、CRM？能不能在合規(guī)前提下，把數(shù)據(jù)“轉(zhuǎn)成動(dòng)作”？

舉個(gè)例子：

藍(lán)想數(shù)科的 LANAI Agents 通過數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控急診、手術(shù)和重癥中心，顯著提高了醫(yī)療效率。這就是場景落地的關(guān)鍵，把智能預(yù)問診、醫(yī)保審核、病歷管理，每個(gè)環(huán)節(jié)都做到了深度嵌入。

金融行業(yè)不一樣。數(shù)據(jù)是護(hù)城河，合規(guī)是生命線，場景決定客戶買單的東西。

反欺詐 Agent 得接入風(fēng)控中臺(tái)，調(diào)用三方數(shù)據(jù)，觸發(fā)攔截策略，還得生成監(jiān)管所需的審計(jì)日志；量化交易 Agent 的算法響應(yīng)速度，從毫秒級(jí)提升至微秒級(jí)，在市場波動(dòng)中才有機(jī)會(huì)捕捉轉(zhuǎn)瞬即逝的套利機(jī)會(huì)。

合規(guī)不用多說，是底線，而場景決定客戶愿不愿意為你的產(chǎn)品掏錢。

汽車行業(yè)場景最多的，切入點(diǎn)也最多。數(shù)據(jù)是增長手段，合規(guī)是保障；智能座艙 Agent 要實(shí)時(shí)響應(yīng)語音指令，聯(lián)動(dòng)空調(diào)、導(dǎo)航、音樂，還得在車規(guī)級(jí)環(huán)境下 7×24 穩(wěn)定運(yùn)行。

因此，別再說“我有數(shù)據(jù)就能做”了。真正壁壘是這三堵墻：

有沒有深入業(yè)務(wù)流程，做到“無感嵌入”？能不能過等保、過審計(jì)、滿足行業(yè)監(jiān)管？能不能對接老系統(tǒng)、跑通上下游、不拖累現(xiàn)有 IT 架構(gòu)？

誰先打通數(shù)據(jù)、場景、合規(guī)、集成，誰有機(jī)會(huì)嵌入客戶業(yè)務(wù)中去，進(jìn)不去，只能在外圍賣插件、打零工。

05

我們得認(rèn)清一個(gè)現(xiàn)實(shí)：今天的 Agent，還處在「手工作坊」階段，每個(gè)行業(yè)、每家企業(yè)都在自己搭、自己訓(xùn)、自己運(yùn)維，就像 90 年代搞信息化，每家公司都買服務(wù)器、請 IT 部門。

但趨勢很清楚：Agent 終將標(biāo)準(zhǔn)化、服務(wù)化、管道化。

到那時(shí)，用戶不再關(guān)心是誰家的模型、用了什么架構(gòu)，他們只問一句：事辦成了嗎？

我不知道這一天什么時(shí)候來，就假設(shè)是 2027 年，那可能會(huì)出現(xiàn)兩種終局，一種是「底層壟斷」：贏家通吃，只剩“云+芯片”。

大廠把 Agent 做成基礎(chǔ)設(shè)施，你調(diào)用一個(gè) API，背后是超大規(guī)模模型、專用 AI 芯片、全球算力網(wǎng)絡(luò)；就像今天用 AWS 或阿里云，沒人關(guān)心服務(wù)器在哪。

國外已經(jīng)能看到苗頭，亞馬遜、谷歌、Meta 這些云廠商，紛紛自研 AI 芯片和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，目的是優(yōu)化 Agent 的運(yùn)行效率，鞏固自己在基礎(chǔ)設(shè)施里的主導(dǎo)地位。

芯片企業(yè)也沒閑著，英偉達(dá)、Tenstorrent 等公司專注 Agent 推理芯片，能效比提升 5 倍以上。在這種格局下，競爭集中在兩頭：

• 云廠商：拼算力調(diào)度、成本控制、工具鏈完整度
• 芯片廠商：拼推理效率、能耗比、定制化能力

而中間層獨(dú)立 Agent 創(chuàng)業(yè)公司，會(huì)被嚴(yán)重?cái)D壓，要么被收購，要么只能做“皮膚層”定制，賺點(diǎn)辛苦錢；這就像電力時(shí)代，沒人自己發(fā)電了，都從國家電網(wǎng)買電，發(fā)電廠是誰？不重要。你只管插電、開機(jī)、干活。

另一種可能，智遠(yuǎn)認(rèn)為「超級(jí)聚合商」會(huì)崛起。

醫(yī)療、金融、制造這些行業(yè)，流程千差萬別，數(shù)據(jù)孤島林立，監(jiān)管各不相同；不可能用一個(gè) Agent 通吃所有場景。

所以，更可能的未來會(huì)出現(xiàn)一批「超級(jí)聚合商」，它們不訓(xùn)練大模型，也不造芯片，而是干一件事：調(diào)度 Agent，組裝工作流，對接系統(tǒng)，兜底交付。

比如：

你要做個(gè)跨境貿(mào)易全流程自動(dòng)化，它就幫你組合：報(bào)關(guān) Agent（懂海關(guān)編碼）、外匯結(jié)算 Agent（連 SWIFT）、物流追蹤 Agent（接船公司 API）、合規(guī)審查 Agent（過反洗錢規(guī)則）

然后打包成一個(gè)“貿(mào)易中樞”，按結(jié)果收費(fèi)。

它不擁有每個(gè) Agent，但掌握調(diào)度權(quán)、集成權(quán)、客戶入口權(quán)。就像今天的 SAP 或 Salesforce，技術(shù)未必最強(qiáng)，但站在了企業(yè)流程的中樞位置。

這類公司可能從四類玩家中誕生：

頭部 SaaS 廠商（如用友、金蝶、Salesforce）系統(tǒng)集成商（如 IBM、神州數(shù)碼）、行業(yè)平臺(tái)型公司、大企業(yè)的數(shù)字化部門外溢，（如一些車企的智能座艙中臺(tái)獨(dú)立成公司）。

所以，智遠(yuǎn)判斷是，到2027不會(huì)是“云+芯片”的終極壟斷，也不會(huì)有“全能 Agent”一統(tǒng)江湖；真正贏家，能把“碎片化智能”拼成“完整服務(wù)”的“超級(jí)連接者”。

從TOB視角，至少是這樣。他們不生產(chǎn)電，但建了電網(wǎng)；不生產(chǎn)水，但鋪了水管；不做 Agent，但讓所有 Agent 協(xié)同干活，這才是下一波紅利。