- 赛道：媒体报道 · 作者：北京商报 · 媒体转载 · 北京商报（魏蔚）
- 核心洞察：2026 WAIC上，腾讯云、阿里云、金山办公、安永、百型智能等一线高管给出同一个判断：Agent的胜负不在模型能力，而在场景、计费和交付。璞合导读把这批观点翻译成做AI应用的人真正关心的四个问题——智能体怎么收费、护城河到底是模型还是软件、客户会不会变成Agent、创业者该往哪切。
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2026 WAIC上，腾讯云、阿里云、金山办公、安永、百型智能等一线高管给出同一个判断：Agent的胜负不在模型能力，而在场景、计费和交付。璞合导读把这批观点翻译成做AI应用的人真正关心的四个问题——智能体怎么收费、护城河到底是模型还是软件、客户会不会变成Agent、创业者该往哪切。
本文为转载。原文《Agent商业化元年：模型退居二线》由「北京商报」记者魏蔚采写并于2026 WAIC期间发布，经新浪转载。以下为璞合资本导读，正文观点按璞合口径整理加工，供做AI应用与出海的创业者参考；完整原文请见原文链接。
导读：模型退居二线，Agent的仗打到了「场景和收费」这一层
这周我们转一篇在2026 WAIC现场采写的稿子。它最大的价值，不是又贡献了一句「Agent元年」的宏大叙事，而是把一批真正在卖产品的一线操盘手——腾讯云、阿里云、金山办公、安永、百型智能——关于「智能体到底怎么赚钱」的大实话，凑到了一起。
作为一家天天泡在AI应用和硬件出海项目里的FA，璞合读这篇的感受是：行业口径正在切换。过去两年大家比的是「谁的模型更强」，而这份稿子里，五家公司的角色不同、立场各异，却罕见地指向同一个结论——模型能力正在变成基础设施，Agent这门生意的胜负手，转移到了场景、计费方式和交付结果上。这对创业者是坏消息也是好消息：坏在技术叙事不再值钱，好在真正的壁垒回到基本功，这恰恰是早期团队能靠做得更早、更细去赢的地方。
下面我们不复述原文，只挑出四个对创业者最有用的判断，逐条拆。
一、智能体怎么收费？「按任务计费」大概率是个伪命题
第一个值得所有做Agent产品的人反复琢磨的点，是腾讯云副总裁吴运声的判断：腾讯云并不采用「按任务计费」的商业模式，核心原因是业务任务的边界很难被精准界定。这句话背后是一道很现实的工程题——你怎么定义「一个任务」？一次跨系统的操作算一个任务，还是按调用的工具步数算？当客户自己都说不清任务边界时，按任务收费就会变成一场无休止的对账纠纷。
更关键的是成本端。吴运声点破了Agent成本的两个变量：调用模型 + 配套插件。他的控本思路非常务实——拆分业务流程，把模糊、复杂的部分交给智能体，把标准化、固定的流程交给工作流，从而减少无效Token消耗。这句话翻译给创业者听就是：别用一个Agent包打天下，该用工作流固化的地方就别硬塞给大模型。谁能把「哪些活交给Agent、哪些活交给确定性流程」这条线切得最清楚，谁的单位经济模型就最健康。
对FA而言，这直接关系到我们怎么给项目做估值假设。一个Agent产品如果讲不清自己的计费单元和成本结构，本质上还没想明白自己卖的是什么。而能讲清「每一块钱收入背后对应多少可控Token成本」的团队，反而更容易在早期拿到钱。
二、护城河是模型还是软件？「大模型懂世界，但不懂你」
第二个精准的比喻来自金山办公CEO章庆元。他回答「大模型会不会吞噬传统软件」时给了一句我们很认同的话：「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。」
这句话把AI时代软件的定位讲透了：模型提供通用智力，软件沉淀专属上下文。二者不是取代关系，是分工关系。章庆元的结论也很锋利——「未来只有AI Native的软件才能生存」，标准是大模型驱动、AI友好设计、结果导向的智能体。他甚至用相机行业迭代类比：在胶卷相机上改良终究有局限，真正颠覆赛道的是全新产品。
这跟我们看早期项目的直觉一致。过去半年，「套壳GPT」的项目估值快速回归理性，而真正值钱的，是那些把行业know-how、私有数据、业务流程沉淀成「模型之外那层记忆」的团队。模型会持续降价、持续开源，但一个垂直场景里沉淀了几年的上下文和反馈闭环，是买不到的。这也是璞合在筛AI应用项目时越来越看重的一条：你的软件里，到底沉淀了什么模型给不了的东西？
三、客户会不会变成Agent？企业服务的形态要重构
第三个判断有点超前，但值得提前埋进脑子里。安永大中华区AI与数据咨询主管合伙人陈剑光抛出一个观点：「未来客户有可能是人类，也有可能是个Agent」——企业内部会新增「数字员工」，业务流程需要重构，但底层的ERP、CRM依旧是AI时代的核心底座，提供统一真实的数据源。
这个判断对做出海B端产品的团队尤其重要。如果未来的采购方和调用方里真的混进了Agent，那么你的产品要同时服务好两类「客户」：既要有让人快速理解和信任的界面，也要有让Agent能顺畅调用、结构化输出的接口。「对AI友好」正在从一句口号，变成产品设计的第一性要求。陈剑光还顺手纠正了一个常见误区：他认为数字化成熟的企业不是负担重，反而更容易发挥AI价值，因为系统稳定运行多年、数据质量更高、更可信。这对那些担心「老系统改造难」的创业者是个反向提醒——数据质量本身就是资产。
四、往哪切？垂直创业公司的差异化路径
最后落回到最现实的问题：巨头在WAIC上把「智能体全家桶」全线铺开，垂直创业公司还有机会吗？专注全球B2B的百型智能给出的答案是——赢家用跑的未必是握有超大模型的巨头，而是长期扎根垂直产业、深度吃透业务场景的公司。其CEO韩美指出，企业采购AI的核心诉求不是技术工具，而是「可落地的业务结果」，并点出行业普遍短板：「Agent最大的问题并不是不会执行，而是不理解企业。」行业长期壁垒不来自大模型技术，而来自长期沉淀的真实商业场景落地反馈。
这段话几乎可以当作璞合对AI应用出海项目的一页尽调提纲。我们看一个出海AI应用，看的不再是「你接了什么模型、demo多惊艳」，而是三个更硬的问题：你有没有一个吃透了的垂直场景？你能不能交付一个客户愿意付钱的业务结果？你有没有在真实场景里沉淀出别人拿不走的反馈闭环？这三条答不上来的项目，即便技术再漂亮，我们也会建议它先把场景收窄。
璞合观点：Agent元年，拼的是「把模型能力翻译成业务结果」
把这四个判断串起来，一条主线就清晰了：2026年，AI应用竞争的焦点，从「模型能力竞赛」正式转向「场景落地变现」。模型的稀缺性在快速消退，选型标准回归性价比与Token供给能力；开源和智能体批量涌现，让竞争核心重新回到软件本体。
对做AI应用和硬件出海的创业者，我们想说的是：这不是寒冬，是洗牌。当人人都能调用最强模型时，「用AI」不再构成差异化，「用AI解决一个别人解决不了的具体业务问题」才是。这恰恰是早期团队的机会——你不用在模型上赢，你只需要在一个足够窄、足够痛、又足够有付费意愿的场景里，做得比任何巨头都更深。
如果正在读这篇文章的你，手里正握着一个找到了场景、跑通了付费的AI应用项目，欢迎把它发给璞合。我们专注AI应用和硬件出海方向的种子轮到A轮，愿意陪你把「能力的价值」翻译成「生意的价值」。
本文观点整理自北京商报2026 WAIC期间报道《Agent商业化元年：模型退居二线》，版权归原作者及原机构所有。璞合导读部分为璞合资本独立观点，不代表原媒体立场。