智能體經濟崛起：重構經濟形態新版圖

智能體將AI的能力從被動響應，升級為自主規劃和主動執行，催生出全新的智能體經濟形態，包括新AI技術、新商業模式、新協作主體和新組織關系。實施“人工智能＋”，就是發展智能體經濟

全球大模型競爭焦點正從模型性能比拼向構建智能體（AI Agent）生態拓展，智能體已成為大模型技術創新、商業落地、產業競爭的制高點，微軟、谷歌、OpenAI以及阿里云等全球大模型領導廠商全面加速智能體布局。

智能體指能夠自主感知環境信息，自主規劃、決策、操作并代表用戶完成既定任務的實體。AI大模型應用由淺入深，分為嵌入（Embedding）、副駕駛（Copilot）和智能體（Agent）三個層次，從主要由人類完成工作、AI輔助，逐步演進為AI完成工作、人類做編排和檢查。智能體將AI的能力從被動響應，升級為自主規劃和主動執行，催生出全新的智能體經濟形態，包括新AI技術、新商業模式、新協作主體和新組織關系。

實施“人工智能＋”，就是發展智能體經濟。

新技術：智能體成為驅動模型性能躍升的重要引擎

全球模型發展的制高點是“探索AI的智能上限”，智能體是模型與物理世界互動反饋，繼續提升智能水平的必經階段。

人類的認知過程根植于大腦、身體與外部環境的相互作用中，AI進化也遵循同樣的規律。大語言模型類比于“大腦”，可以從大量數據中學習世界的普適規律，但也局限于所能觀察到的數據和模式。要想捕捉行為背后的基本原理，“大腦”必須通過“身體”與真實世界互動，通過反饋學習互動的結果。智能體就是模型的“身體”，是實現模型和真實世界互動和反饋的必要條件。當前，大模型基于離身數據訓練所能實現的智能水平已經接近天花板，下一代模型競爭的焦點是如何更有效地與物理世界互動并學習反饋，智能體成為下一代模型繼續提升智能水平的關鍵。

智能體能力是下一階段全球AI模型發展的主賽道。OpenAI認為智能體是下一步AI技術發展的重大突破點，其最新的o3模型，核心亮點就是為“智能體能力”而生的端到端訓練與強化學習。微軟總裁納德拉在Build 2025大會宣告微軟正式進入AI智能體時代，要讓AI智能體像互聯網一樣自由連接、自主運作。谷歌在2025開發者大會上宣布全面擁抱智能體，Gemini的研發目標是成為智能體必備的“世界模型”，讓AI從“信息工具”進化為“通用智能體”。所謂“世界模型”是多模態大模型技術的進一步升級，旨在理解和預測環境狀態的變化。“世界模型”是智能體決策過程的一部分，智能體需要利用“世界模型”提供的環境預測來規劃自己行為、決策和行動。

中國科技公司在智能體技術的競賽中也不落下風。阿里云最新發布的通義千問Qwen3，其設計理念全面升級為“以智能體為中心”，在全球權威的復雜代理任務測評中，Qwen3不僅是全球最強的開源模型，其表現也領先于OpenAI-o1、谷歌Gemini2.5pro等大部分閉源模型。Monica公司發布了全球首款通用型AI智能體Manus，獲得了硅谷風投公司的青睞，最新估值已接近5億美元。

新模式：智能體決定產業智能應用的深度

AI應用落地分為三個階段：AI嵌入工作流（AI Embedding）、AI副駕駛（AI Copilot）、AI智能體（AI Agent）。智能體是實現AI落地的最高效路徑。

AI嵌入工作流階段（AI Embedding）：大模型發展初期，人們將AI作為工具，AI扮演“百科全書”角色。人類在工作中向AI提問，AI給出建議或生成內容，仍由人類完成主要工作。此時AI應用的商業模式是賣工具（AI as a Tool）。

AI副駕駛階段（AI Copilot）：智能體應用的初級階段，AI扮演“任務助手”角色，可根據設定的目標自主規劃和完成端到端的任務，無需持續的人類干預。比如人類程序員寫個函數定義，AI Copilot自動補齊具體代碼，人類和AI共同完成編程工作。此時AI應用的商業模式是賣協作（AI as a Co-worker）。

AI智能體階段（AI Agent）：智能體應用的高級階段，AI扮演獨立工作的“數字員工”角色，不僅能夠響應人類的請求，還能根據環境變化獨立決策、主動行動，向人類直接提供任務結果。AI數字員工具備學習和自我提升能力，可通過不斷的數據輸入和反饋自我優化，與人類員工共同在企業環境中成長、晉升。此時AI應用的商業模式是賣成果（AI as an Outcome）。用戶不再關心AI有什么能力，只看AI“完成了多少任務”。比如，集成了AI copilot的CRM軟件仍然是賣“客戶管理工具”，但AI驅動的CRM智能體按“幫企業完成多少個銷售機會轉化”計費。從賣工具到賣成果，智能體讓AI在產業中的價值創造更加直接、高效，將大大加速產業應用的深度和廣度。

從賣工具（AI as a Tool），到賣協作（AI as a Co-worker），最后升級走向賣成果（AI as an Outcome），智能體興起使得AI具備自動完成任務的能力，可以解決之前高成本、高價值的復雜商業問題，所需成本低一個數量級，實現了從問題到答案的路徑更短。未來10年，業界對智能體的投入規模，大約是今天對大模型的百倍、千倍，AI服務市場規模可達萬億美元，AI數字勞動力市場規模超過10萬億美元，是移動互聯網市場規模的數十倍。

新主體＋新組織：智能體讓AI從“技術要素”升級為“經濟形態”

智能體像人一樣，有身份、有專業能力，與用戶之間有信任契約。一組智能體可以代理多個角色、部門、公司，彼此之間可以交易、合作、競爭、背書。當智能體與人共同構成了創造和交換經濟價值的協作網絡時，AI也就完成了從技術要素到經濟引擎的質變。Gartner預測，到2028年，至少15%的日常工作決策將由智能體自主完成，這將極大改變生產協作模式。

沒有智能體時，AI是經濟活動中的一項技術要素。比如SAP、Servicenow等老牌SaaS企業，他們在不改變產品或服務本質的情況下，將AI整合到現有產品和服務，實現提升現有流程中人員工作效率的效果。

有了智能體后，AI成為了參與經濟協作的一個主體。比如Sierra、Zendesk、RollingAI等原生AI企業，他們直接開發能夠使用各種工具完成具體任務的“數字員工”。這些“數字員工”在應用落地時，用戶企業的業務、算法、IT、HR等多部門都要共同參與。

智能體也將成為“復合型創新人才”的延伸，幫助人類處理重復性、耗時的任務，釋放創造力。例如，在軟件開發中，智能體可以自動編寫測試代碼、修復常見錯誤；在醫療領域，智能體可以分析大量病例，輔助醫生做出更準確的診斷。

智能體讓AI成為了組織的一員，對組織提出新挑戰。組織的任務，從以前“管理人類員工共同完成工作”，變成要“協調人類和AI員工共同完成工作”，這將重塑組織的形態和管理方式。這種組織“轉移因”并不會自然完成。AI應用的很多困難并非源于模型能力等AI技術供給的不足，而是因為所在組織的流程邏輯、角色體系、協作網絡等，沒有及時進化形成與AI智能相匹配的運作機制。這是傳統組織對“AI新基因”的一種“排異反應”。把AI視作“數字員工”，是組織能力的分水嶺。AI獨角獸Anthropic的首席人力資源官Mike Krieger指出，領先企業不是再讓模型更聰明，而是讓智能體變得可控、可用、可調度。

智能體決定了AI＋落地的底層邏輯：實施“AI＋”行動就是發展智能體經濟

智能體經濟不是互聯網經濟的延長線，實施“AI＋”的底層邏輯與“互聯網＋”截然不同。

智能體重構一切軟件，是“AI＋”落地的先遣隊。AI大模型接管數字世界的重要路徑是重構一切軟件系統，全球軟件產業正在經歷一次前所未有的深刻變革：軟件產品走向交互擬人化、功能原子化、服務主動化新階段，軟件開發加速向模型優先、范式遷移、流程再造演進，軟件市場走到了商業模式創新、競爭規則重塑的新起點。2024年全球軟件產業規模近萬億美元，SAP、Salesforce、Adobe、微軟等軟件公司市值漲了一倍，Perplexity、Harvey、Cognition等一批AI原生軟件企業崛起，AI智能體給全球軟件產業帶來了一場根本性、全局性的深刻變革，鋪平了進一步向千行百業滲透的道路。

智能體驅動一切硬件，是AI＋落地的主力軍。AI大模型改變物理世界的基本路徑是具身智能，具身智能是智能體的硬件形態，已崛起為科技競爭的新高地。任何在空間中行動的實體智能機器，如手機、電腦、自動駕駛汽車、智能機器人、智能機床等，都是具身智能的載體。各種AI驅動的智能硬件設備在實際環境中執行任務，從工業生產到個人消費，在各行各業中承載著AI技術的實際應用與落地，是AI＋行動的探路者和主力軍。

智能體激活一切數據，是AI＋落地的主引擎。智能體與千行百業融合滲透的本質，是行業數據與AI模型的加速融合。智能體出現之前，數據主要服務于人，人看數據、做決策；智能體出現之后，數據主要服務于AI，AI看數據、做決策，這使得數據價值的創造路徑從以前更加注重可視化，升級為更加注重自主智能。這一變化已在數據產業中有所展現。如ScaleAI從早期的人力外包數據標注公司，轉型為服務AI智能體的數據鑄造廠，估值超過1000億元。Databricks從早期大數據SaaS企業，轉型為Data＋AI大數據計算平臺，估值超過620億美元，與OpenAI、SpaceX等并稱“北美五大最具價值的初創公司”。Palantir從早期的數據咨詢服務公司，轉型為利用AI智能體提供數據分析服務，股價在最近一年中翻了5倍，是目前全球市值最高的軟件公司。

AI智能體與互聯網應用，外表類似但內核迥異，用互聯網思維會誤導對AI＋底層邏輯的研判。互聯網的底層邏輯是流量變現，衡量一個App的價值主要看用戶多不多（日均/月均/年均活躍用戶數），因為用戶數量決定了流量的規模，而商業變現可以“羊毛出在狗身上，由貓付錢”。但評價AI智能體的價值不是看用得多不多，而是看“跑沒跑完流程，是否交付了滿意的工作成果”。比如同為提供知識搜索服務的兩家公司，谷歌搜索引擎的收入，有85%來自第三方廣告業務，是流量的變現；而AI搜索智能體perplexity的業務，有98%是搜索用戶的付費訂閱，是憑借交付了有價值的搜索結果才獲得收入。AI智能體能否交付用戶的任務委托，是衡量智能體競爭力的起點。

未來十年，智能體發展將圍繞“能力邊界擴展”與“組織形態創新”兩大主線展開。在能力邊界方面，多模態融合、跨場景協作將成為重點，MCP協議驅動的工具調用標準化將成為趨勢；組織形態方面，智能體不僅將改變人類與AI的交互方式，也將重塑生產協作模式，推動AI從“輔助工具”向“協作伙伴”的轉變。我國可前瞻性布局，在多模態模型、MaaS模型服務平臺、智能體開發平臺等領域加大投入，促進千行百業以智能體為方向實施AI技改，與AI企業共同推動智能體應用落地。

（作者單位：阿里云智能研究中心）