硅基流動楊攀：2026 年最大的創業機會，是給 Agent「造基建」

2026 年 1 月，這一個月所發生的變化，相當于過去 25 年里任意半年的總和。

這是一個大事件頻發的時期，以至于像 Clawdbot 這樣的產品，都能在一周之內三次更名。

站在年初，硅基流動聯合創始人楊攀從 AI Infra 的角度，聊了聊他對于 AI 趨勢變化背后的一些思考。

• 只有那些通過燃燒 Token 來解決核心問題的應用，才是真正的 AI Native 應用。

• AI 在組織層面產生的效率提升倍數，其實遠低于個人層面。

• AI 在許多領域的生產力已經超越了人類。從現在開始，我們應該停止為人類開發軟件。為 Agent 構建基礎設施，是一個巨大的機會。

• 每個 Agent 每天調用接口和訪問數據的頻率將遠超人類使用手機的頻率。

• 在幾乎所有人都能產出 80 分水平的產品，且生產成本趨近于零的時代，擁有品牌、流量、渠道將具備極大的優勢。這也是為什么 KOL 等具備影響力的人群具有如此高的價值。

以下是楊攀在 43 Talks 2026 活動上的分享內容，Founder Park 對內容進行了微調整。

楊攀，硅基流動聯合創始人，寫了代碼 32 年，主要做即時通訊，做過微軟 MSN、中國移動飛信，現在做 AI 云服務。過去十年服務了絕大多數創業者和大型企業，做過三個 10 億級注冊用戶的產品。

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01通過燃燒 Token 來解決問題的應用，

才是 AI Native 應用

Token 燃燒是唯一標準

過去我思考 AI 原生應用時，主要關注產品的商業邏輯、業務邏輯和交互邏輯。2026 年 1 月，我有了全新的認知：其判斷標準很明確：只有通過燃燒 Token 來解決問題的應用才是 AI 原生應用。無論是處理輸入、生成輸出還是執行求解任務，都需要消耗 Token。應用對 Token 的依賴程度越高，就越純粹地屬于 AI 原生。

目前我們依然有 AI 排行榜，傳統的排行榜主要依據日活和流量進行排名。而 AI 時代的排行榜真正應該排名的是 Token 消耗量。哪個業務消耗的 Token 更多，哪個就應該排在前面。Token 消耗本質上體現了一種權利：擁有更多 Token 消耗能力，就意味著擁有更大的決策權和影響力。

2026 年全年，Token 消耗將增長 100 倍

去年的國內和國際市場，均存在大量計算資源閑置的現象。但據我觀察，2026 年將持續呈現供不應求的態勢，這意味著提前購入就是獲利。對于 2026 年 Token 消耗的增長倍數，市場預期各不相同：有人認為增長 10 倍，有人預估 20 倍、50 倍，甚至更激進的預測。我的判斷是，如果資源充足，100 倍增長是一個合理預期。

如果整個產業提升 100 倍，作為個體，我們需要思考自己一年內的 Token 消耗能否同樣實現 100 倍增長？如果無法跟上這一趨勢，就會明顯落后于整體發展水平。這引發了一個值得深思的問題。當前許多開發者坐在電腦前通過敲擊 Prompt 的方式進行編程。其實這里有一個關鍵認知：Token 消耗的真正瓶頸實際上在于坐在電腦屏幕前的操作者本身。操作者需要為 AI 下達任務指令，AI 執行過程中需要不斷確認是否繼續以及具體操作方式，這成為了效率瓶頸。如果操作者能夠給出完整任務讓 AI 自主執行時，AI 就能持續消耗 Token 并產生產出。

02AI 在組織層面的提效，

遠低于個人層面

大多數開發者和構建者都認為，AI Coding 能夠讓個人生產效率提升十倍。這一結論在個體層面得到了廣泛驗證。然而通過對眾多組織的深入調研發現，AI 在組織層面產生的效率提升倍數遠低于個人層面。

根本原因在于個體與組織層面的效率差異：

• 當個人獨立工作時，作為需求的提出者和問題的解決者，所有思考、溝通、討論都局限在個人的思考范圍內，這種模式非常高效

• 當需要團隊協作時，人與人之間的溝通速率和信息交換效率顯著降低，且不同人的思維模式存在差異，還需要額外的時間進行認知對齊。

這種組織層面的協作瓶頸導致 AI 效能提升面臨重大挑戰。回顧軟件發展歷史，我們可以看到瀑布開發方法論和敏捷開發方法論在不同階段的演進。在 AI 時代，我們尚未找到適合 AI 特點的軟件工程方法論。

03為 Agent 構建基礎設施，

而不是為人類造軟件

停止為人類開發軟件

或許大家還未意識到的是，AI 在許多領域的生產力已經超越人類。以 Neon 云端數據庫為例，2025 年 2 月由 Agent 創建的數據庫數量已經超過人類管理員創建的數量，這在云服務市場已經形成共識。

2025 年 8 月，我提出了一個顛覆性觀點：從 2025 年開始，我們應當停止為人類開發軟件。當前大量 Vibe Coding 產品仍然面向人類用戶，但值得深思的是：當 Agent 能夠自主完成更多任務，包括直接訪問數據庫和調用接口時，我們是否還需要通過人類界面來實現這些功能？當前眾多 UI Automation 工具確實令人印象深刻，RPA 的自動化能力也備受推崇。更值得深思的是：為什么讓 Agent 去調用為人類設計的界面和基礎設施？這種方式效率極其低下。Agent 應該直接訪問所有數據和API接口。

為 Agent 構建基礎設施，是一個巨大的機會

以移動互聯網為例：全球 80 億人口中，約 60 億是移動互聯網用戶，每人每天使用 APP 的點擊次數有限。在 AI 時代，如果每人擁有 100 個、1000 個 Agent，每個 Agent 每天調用接口和訪問數據的頻率將遠超人類使用手機的頻率。這一指數級增長的乘數效應將創造巨大的市場規模。

2025 年的 Claude Code 和 Manus 在做什么？持續提升大模型能力和為 AI 構建強大的中樞神經系統。Agent 能力在 2025 年取得了顯著突破。那么在 2026 年 Token 消耗預期增長 100 倍的背景下，最大的發展機遇是為 AI 構建大規模的基礎設施，包括完善的運行環境、API 接口和數據訪問能力。

04AI 是勞動力，不是工具

一個對于 AI 認知的轉變是：從工具到勞動力的思維重構認知層面的轉變至關重要。

過去三年自 ChatGPT 發布以來，大多數人仍將 AI 視為工具，主要關注其提升工作效率的價值。黃仁勛在去年的發布會上明確表示：AI is work not tool。AI 不是工具，而是勞動力。AI 可以被委托執行任務，并交付具體結果。如果你將 AI 視為工具，它提供工具價值；如果你將 AI 視為勞動力，它提供勞動力價值。

核心差異在于資源管理能力：有些人一天能夠消耗上億 Token，而有些人只能消耗百萬 Token。這體現了AI 時代的領導力：個人能夠管理的 AI Work 數量、每日工作產出和 Token 消耗水平存在巨大差異。

擁有品牌、流量和渠道，將具備極大的優勢

要思考一個關鍵問題：在生產力極度富足的未來，會發生什么？

幾乎所有人都能產出 80 分水平的產品且生產成本趨近于零。內容生產的數量將呈現指數級爆炸增長，我們的注意力也在指數級地分散。

過去有好產品很容易被發現，但今天即使你做出了 80 分水準的作品，被發現的概率也極低。因此今天擁有品牌、流量、渠道將具備極大的優勢。這也是為什么KOL等具備影響力的人群具有如此高的價值。

AI 時代，「交付結果」變得更加重要

另一方面，AI 時代「交付結果」的重要性為何日益凸顯？我們需要思考什么變化導致了這一概念變得如此關鍵。

以工具使用為例：如果給你木頭、鋸子、錘子、釘子，你也許能夠制造出一個凳子。但如果你需要制造一個人工按摩椅或大型沙發，難度就會大幅提升。購買工具后，自己使用工具可以創造一個結果。

然而事物復雜度持續攀升。當它達到臨界點時，單純購買工具已無法獲得理想結果，此時「購買結果」而非「購買工具」成為更優選擇。

因此，我認為今天強調「交付結果」的核心問題在于事物的復雜性在增加。而你提供的價值在于將復雜問題內化到你的服務、產品和能力中，將復雜事務轉交給別人處理才能體現你的價值。

05成為 AI 時代的「Builder」

Taste，本質上是一種篩選能力

首先，品味很重要。其本質上是一種篩選能力。在同質化嚴重的 80 分產品環境中，獨特的品味能夠識別和突出優質作品，實現精準的目標用戶推送。

我們應該停下來思考，應該用 AI 來做什么？

其次，2026 年值得深思的是，AI 賦予我們如此強大的能力，我們究竟應該用它做什么？目前 AI Coding 重度用戶的典型現象是，許多程序員因 AI Coding 帶來的強烈多巴胺刺激而廢寢忘食，甚至放棄其他個人愛好。

但我把它稱之為「程序員垃圾時間」：許多 AI 程序員在缺乏商業價值或具體成果的項目上投入大量時間，純粹為了獲得心理滿足感。

我們更應該深度思考我們究竟應該用它做什么：在 2026 年，我們應該用 AI Coding 拿到什么結果？

面對當下的知識爆炸，要「有取有舍」

最后，我們也面臨著前所未有的知識爆炸，我建議的核心策略包括：

• 構建個人知識圖譜，建立結構化認知體系，明確新信息在體系中的位置和相互關系

• 聚焦核心概念而非全面細節

• 對感興趣領域深度實踐

看似矛盾的「放棄細節」與「重點實踐」體現了有取有舍的智慧。

Follow builders not influencers

「Follow builders not influencers」，這一觀點在近期備受關注。我認為，優秀的 influencer 必須在具備 builder 身份的基礎上，才能提供真正有價值的洞察。希望各位不要被工具綁架，要構建獨立的思考邏輯。我們不應試圖預測未來，而應深入理解事物發展的趨勢和方向。

具體的技術更新（如某個大模型能力增強、某個特定問題得到解決）并非關鍵所在。真正重要的是理解事物發展的底層邏輯——對發展趨勢的深入思考和認知，以及把握發展節奏的能力，而非僅僅關注技術細節。

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