AI驱动的智能年代，企业需求的是对海量、多模态、非结构化数据的发掘

生成式人工智能，特别是AI Agent技能的爆炸式开展，正以逾越想象的速度席卷全球：从硅谷到中关村，从开发者社区到顶级职业峰会再到职业领军人物如OpenAI首席执行官Sam Altman对AI Agent未来时间表的明晰擘画，无不昭示着一个“黄金年代”的降临。

然而，一个的“形式之困”也随之显现——AI Agent的潜力固然无限，但怎么将技能转化为可继续、可衡量、且具有高本钱价值的商业成果？

我认为，当时AI Agent创业浪潮中呈现了典型的商业形式——传统的“乙方”路径、过渡性的“丙方”人物，以及终究指向价值掌控的“甲方”形式。

咱们不妨层层剥茧，看看AI Agent怎么跳出“打工人”的路径依赖，进化为“价值掌控者”。

传统路径的挣扎与瓶颈：Agent的“乙方”“丙方”形式

在AI Agent的浪潮冲击下，传统的商业形式首战之地，面临着史无前例的审视与应战。那些企图将AI简略嫁接于旧有框架的“乙方”和“丙方”们，虽然在短期内可能获得一定的效率提高，但若不进行根本性的形式革新，仍旧难以脱节赢利菲薄、增长乏力的宿命。

AI赋能的“新乙方”——困守“数字化赢利池”的薄利圈套

所谓的“新乙方”，一般指的是那些传统的SaaS（软件即服务）供货商、企业服务商在AI年代的升级版，或是那些以AI技能为中心竞争力，但仍旧扮演着“供货商”人物的新式企业。

他们的中心商业逻辑，仍然围绕着向客户售卖“工具”（如软件许可、用户座位、项目制开发）或提供“人力工时”的AI辅佐咨询服务。AI的赋能，无疑为他们带来了提高效率、优化服务的可能，但其商业形式的底层脆弱性，却在AI的催化下暴露无遗。

其面临的困境，首先源于赢利池的天然约束。乙方企业首要抢夺的是企业客户总收入中占比极低的“数字化赢利池”，这部分预算一般仅占企业总营收的1%到3%。这是一个早已拥挤不堪、高度内卷的红海市场，无论AI技能怎么先进，若只是停留在这个狭窄的池塘里，赢利空间注定菲薄。

更为丧命的是，AI的技能平权效应，正使得“代码财物”敏捷贬值。同时，传统的数据形式在AI年代也显得绰绰有余——传统SaaS拿手的是对结构化数据的记载与统计剖析，但在AI驱动的智能年代，企业需求的是对海量、多模态、非结构化数据的发掘，并形成实时的事务闭环反应。最后，标准化功能的过期更是落井下石。AI Agent的魅力在于其动态的智能适配才能和个性化服务潜力。这使得传统SaaS赖以生存的静态、标准化的功能模块，在用户眼中敏捷失去了吸引力。客户不再满足于一个简略的“工具”，他们渴求的是可以辅佐决议计划、甚至自主执行的“决议计划大脑”。

在中国市场，这种困境尤为杰出：

一方面，中国企业客户对SaaS订阅形式的付费意愿普遍不高，更偏好一次性的项目制采购和私有化部署，这使得乙方难以实现规模化的可继续收入。