Agent扎堆上線，但AI行業真正開始算賬了丨AI月報

文/王藝霏

最近這一個月，關于AI行業最重要也最深刻的變化只有一個：它終于告別了“燒錢造夢”的狂熱期，開始集體低頭算賬。

一邊，是越來越多Agent突破了瀏覽器的禁錮，被塞進微信對話框、電腦桌面和企業真實的業務運轉流中。模型API的調用量暴漲，AI大廠們終于摸到了按Token（詞元）穩定收錢的商業命脈。

另一邊，無論是普通消費者還是手握預算的企業CXO，都不再愿意為那些僅僅是“看起來很聰明”、“能寫幾首打油詩”的通用模型盲目買單。不是所有人都能承擔得起200美元一天的“養蝦費”，用戶手里的這本賬必須算清：用這個Agent，到底能不能幫我節約2個小時？能不能替我省下兩個外包員工的工資？能不能實打實地提升這套業務流的轉化率？

穿透熱鬧表象，本期AI月報將帶你拆解AI行業的“冷賬本”。

• 本月AI行業大事件（向下滑動）

進入賺錢時代:

AI從網頁進入桌面工作流

如果說2026年的前兩個月，AI大模型廠商第一次因為小龍蝦（OpenClaw）能賺到錢了，那么到了3月，一場由小龍蝦引發的桌面級Agent風暴，徹底改變了潮水的方向。

“小龍蝦”的爆火，讓普通人第一次直觀地感受到：AI不僅局限在網頁里，而是可以下載到本地、自己動鼠標，可以跨越不同的軟件，在你睡覺的時候，不知疲倦地在后臺幫你抓取競對商品價格、清洗Excel數據。

這種奇襲，直接喚醒了頭部AI大廠，發起一場“桌面入口之戰”。

3月里，阿里、騰訊、智譜、階躍星辰等大廠密集砸出了8款重磅Agent產品。這其中，尤其以騰訊和阿里的戰略落子最為密集。

• 騰訊的“入口降維打擊”：3月9日，騰訊祭出Qclaw，它沒有去搞什么花哨的獨立APP，而是直接把Agent塞進了擁有13億月活的微信生態里，可以通過微信語音給AI派活兒，AI在云端或本地電腦上自動執行。

  騰訊用這種幾乎零門檻的方式，最大程度模擬了OpenClaw的體驗，將Agent的觸達優先級提到了最高。

• 阿里的“企業級系統接管”：相比騰訊在C端的猛攻，阿里的打法多線并進。3月3日，個人桌面Agent QoderWork全面開放，3月17日發布的“悟空”企業級Agent平臺，既是獨立應用，也嵌入釘釘，其本質不是一個聊天工具，而是原生調度釘釘底層能力、深度集成淘寶/1688/支付寶生態的“超級中樞”。

  阿里試圖讓QoderWork和CoPaw接管個人辦公和編程需求，讓“悟空”和Accio Work接管企業的人事、財務、特別是電商營銷等核心業務流，讓AI成為能在企業組織架構中運轉的“數字器官”。

Agent處理的任務更復雜了，費的腦子和體力也就更多了。

當AI從“聊天解悶”變成“掛在電腦后臺自動干活”時，最直接的變化就是：使用頻次呈指數級飆升，調用成本也開始暴露。

以前，你讓AI寫個小紅書種草筆記，消耗的Token量有限。但現在，一個監控全網熱點的自動化創意Agent，讀取網頁、抓取熱點、創作，一次循環可能就消耗上萬Token，一天下來就是海量的算力燃燒。

國家數據局3月23日披露的數據印證了這一瘋狂的趨勢：中國日均 Token 調用量在兩年內飆升超千倍，在今年3月達到了140 萬億。按DeepSeek每百萬Token 2塊錢人民幣的白菜價算，中國人光是燒Token每天也創造了3億多的流水。

以至于Token在3月擁有了“詞元”之名時，大家還在調侃它應該叫“偷啃”，就這么偷偷把錢包啃沒了。但這對大廠來說，這代表AI正在以極快的速度進入商業化。

賺錢的兩套邏輯：

賣“廉價水電”與賣“高薪員工”

翻開各家的賬本看一看，在當前的AI行業里，商業模式已經悄然發生了極致的分化，形成了兩類截然不同的生意。

1. 中國AI軍團的“規模游戲”：以極致性價比壟斷自來水

既然讓Agent干活需要消耗海量Token，最理性的選擇是，哪個模型便宜就選哪個。在這場紅利中，中國AI廠商憑借全球最低的推理成本和持續不斷的工程優化，成了第一階段最大的贏家。3月底OpenRouter的數據顯示，全球模型調用量前6名都是中國AI。

這些中國廠商相當于“基礎設施運營商”。比如DeepSeek、智譜，像賣水和電一樣賣Token，他們不強求定制每一個具體的應用場景，而是致力于提供最便宜、最穩定、基礎邏輯最過關的API接口。只要全網還有無數個類似于“小龍蝦”的Agent在運轉，他們的計費表就在跳動。

靠著這種務實模式，業績立竿見影：截至3月，上市公司智譜的云端API業務年度經常性收入（ARR）已突破2.5億美元。

但隨著Agent的Token需求量加大，模型廠為了搶份額，免不了價格內卷。截至3月底，主流模型中最便宜的是階躍星辰的Step 3.5 Flash，百萬Tokens輸出價格已經卷到0.3美元，最貴的Claude Opus 4.6是它的82倍。

2. Anthropic的“價值游戲”：能干活的“數字員工”反超OpenAI

如果說中國廠商在賣便宜的基礎資源，那么海外巨頭Anthropic（Claude大模型的母公司）則展示了一條暴利路線。

3月，Anthropic公開其年化收入（ARR）達到300億美元，正式在商業營收上反超了OpenAI（約240億美元）。

很多人對此感到不可思議。畢竟OpenAI的ChatGPT擁有數億的周活用戶，而Anthropic的用戶盤子只有ChatGPT的大概5%。它憑什么這么賺錢？

答案藏在他們的“企業優先（Enterprise-first）”戰略中。Anthropic的營收大頭，來自于其主攻B端辦公開發需求的“編程Agent”（Claude Code和Claude Cowork）。僅僅是Claude Code這一項，2月份的收入就已經達到了25億美元。

如果拿兩家公司來比較：

• OpenAI賺的是“軟件訂閱費”。C端用戶花20美元買個輔助工具，這就注定了客單價的天花板。

• Anthropic賺的是企業的“人力資源預算”。當企業采購Claude Code時，他們買的是一個崗位，比如一個能夠深入真實代碼庫、自動審查、編寫代碼的高級研發工程師。

因此企業在買單時，對比的不再是其他軟件的月租，而是硅谷動輒數萬美元一個月的程序員薪水。如果一個AI能替代掉初級數據分析師或外包程序員的工作，企業花幾百甚至上千美元，不僅不覺得貴，反而覺得撿了巨大的便宜。

Anthropic的成功證明了一件事：在AI領域，消費者規模和營收規模完全是兩碼事。直接插手企業最核心的工作流，切分最肥厚的人力預算，是Agent時代最強的現金牛。

此前Cursor、OpenAI、阿里、騰訊也都相繼推出編程Agent，可以預見，編程模型/Agent將會是4月或第二季度AI商業化的競爭關鍵。

誰在為繁榮買單？

AI商業漏洞的暴露與修補

行業越火爆，舊有商業模式里隱藏的漏洞就有可能暴露得越大。3月份的幾個標志性大事件，都是AI廠商因為收支不平衡而做的割舍。

1. Anthropic 封殺第三方工具：終結“算力薅羊毛”時代

雖然Anthropic已經賺得盆滿缽滿，但他們在4月4日做出了一個極其強硬、甚至得罪開發者社區的決定：Claude的包月訂閱套餐不再覆蓋通過第三方工具（如OpenClaw）的API調用。所有想用第三方Agent的用戶，必須老老實實轉為按實際使用量付費（API Key模式）。

這是因為過去幾個月，大家只需要花費200美元開通一個高階的Claude的包月賬號，然后將賬號授權給本地的OpenClaw，就可以不間斷地調用Claude幫忙寫代碼。

在Anthropic看來這個局面就有點收不住了：用戶花了200美元的月費，卻跑出了相當于1000到5000美元的API真實算力成本。所以杜絕被薅羊毛，是AI商業化走向成熟的一步。

其實在API按量計費和訂閱制付費之間，現在有很多大模型針對編程開發場景推出了第三種收費模式——Coding Plan（編程套餐）。這是一種針對開發者需求的“區間打包價”，費用和Token限制高出基礎訂閱制，但也沒有API按量計費那么無上限，成本相對可控。

不過隨著算力成本上漲，這種編程套餐也在紛紛漲價或者“限購”。比如阿里云百煉4月13日起最便宜的Lite套餐就要停售了，智譜的Coding Plan 2月時也漲價了30%。

看過Anthropic的“教訓”，也許按量計費才是更合理的收費方式。

2. Sora 黯然離場：視頻大模型的“成本詛咒”

3月24日，曾經創造了“AI界iPhone時刻”、驚艷了全球的視頻生成模型Sora，被OpenAI正式宣告關停。

外界對此有諸多猜測，比如版權官司的重壓、比如Grok Imagine等競品的圍剿。但真正壓垮Sora的，依然是因為：算力太貴了，且無法商業閉環。

據估算，Sora每天的運營虧損高達上百萬美元。如果在這種天價成本下，Sora能替廣告公司或者好萊塢省下大筆制作費，那這筆錢燒得也算值。但Sora生成的視頻在物理規律的一致性、精確控制上依然存在巨大缺陷，“抽卡”成功率還低于即夢、可靈等其他競品，無法成為穩定可控的生產力工具。C端用戶只愿意看個新鮮，不愿意為每天生成幾個搞笑短片支付高昂的訂閱費；B端企業又覺得它不夠精確，無法投入商用。

在這種成本倒掛且缺乏清晰回報的死局面前，哪怕是財大氣粗的OpenAI，也不得不選擇斷臂求生，將有限的算力資源集中到更能賺錢的GPT核心模型和編程場景上。

Sora的退場，給所有試圖在多模態領域大力出奇跡的廠商潑了一盆冷水：如果算不平商業變現的賬，再驚艷的技術Demo也只是過眼云煙。

但中國視頻模型的節奏似乎沒有受到影響。就在Sora關停第二天，快手宣布可靈AI的年化預計收入2.4億美元。4月剛剛發布、多項評分超越Seedance2.0的視頻生成模型Happy Horse，4月底就要開放API，它也將是視頻生成領域的又一個有力競爭者。

算得平賬，才能留在牌桌上

回顧龍蝦余溫中的3月，6款國產Agent密集上工、中國模型強勢霸榜API調用量、Anthropic依靠B端編程業務完成營收反超，以及Sora因成本重壓的黯然退場，都在指向一點：

AI行業已經徹底結束了“跑分炫技”的流量紅利期，正式邁入了“效率驗證”與“價值付費”階段。

在這個新階段，無論是開源還是閉源，無論是做底層大模型還是做Agent，市場的錢袋子已經做出了極其理性的分化，未來只為兩種極致的價值買單：

1. 極致的算力性價比：像中國大模型廠商一樣，把推理成本壓到極致，成為Agent時代不可或缺的“國家電網”，靠海量的并發調用賺取基礎設施的利潤。

2. 極致的業務結果：像Anthropic一樣，把AI封裝成開箱即用的“數字打工人”，直接切入企業的核心業務流，用實實在在的降本增效成果，切分企業人力資源預算。

而當計費模式越來越精細，用戶也開始變得極度現實。隨之而來的，是行業對“劣質Agent”的拋棄。

Google-MIT的最新聯合研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》表示，Token消耗量大，不等于AI更聰明。

研究表明，當底層基礎模型的準確率低于某個特定閾值（約45%）時，盲目地引入多智能體協同（即讓好幾個Agent一起配合干活），不僅不會提高效率，反而會使整體性能下降39%到70%。更要命的是，它會導致Token消耗出現高達515%的冗余激增。

翻譯成商業大白話就是：如果你用的底層大模型本身是個“半吊子”，邏輯推理能力不行，一旦你讓它去執行復雜的多步驟任務，它就會在后臺陷入“不斷出錯-瘋狂試錯-死循環”的泥潭，不僅沒幫你把活干完，反而把錢燒得一干二凈。

所以并非最能卷價格的模型最有優勢，價格只是競爭的一部分。

就像智譜在財報里提出的商業價值公式一樣：“AGI商業價值 = 智能上界 × Token 消耗規模”。這個公式的可取之處在于：它承認了 Token 規模的重要性，但把智能放在了第一位——效率才是放大器。AI需要提升“智能密度”，即用更少的 Token 完成更復雜的任務，以此作為核心競爭壁壘。

小米AI負責人羅福莉也表示：“我會建議所有LLM公司，在搞清楚‘coding plan怎么定價不虧錢’之前，不要盲目打價格戰。”

在接下來的Agent集中PK中，只有那些能清晰證明自身 ROI（投資回報率）、切實替代人力外包成本的 Agent，才能拿到持續付費的商業機會。

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