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　　2026世界人工智能大会(即2026 WAIC)展馆里的热度分布很有意思。Kimi K3的发布吸引了不少技术从业者驻足月之暗面展台，全场Agent(智能体)展示密度更高，几乎每家展台均布局智能体方案，覆盖办公、企业服务、个人助理、行业解决方案全场景。

　　2025年WAIC中，智能体大多仅为演示demo，业内讨论集中在智能体与大模型差异、ToC与ToB智能体研发逻辑；时隔一年，大模型持续迭代，智能体正式进入商业化实战检验阶段。IDC最新《DAA研究报告》数据印证行业转向：全球日活智能体(DAA)由2025年的2860万个升至2026年的7940万个，2030年将达22.16亿个。该统计逻辑遵循百度创始人李彦宏提出的时代的度量衡指标：更关注每天有多少智能体真正进入业务流程、完成任务并创造价值。

　　Token调用成本直接决定企业AI开支，行业思考维度进一步细化，围绕智能体商业模式搭建、传统软件在智能体时代的定位等问题，本届WAIC上多家头部企业高管给出落地观点。

　　“Agent按任务收费难精确定义”

　　“智能体成败的关键在于场景。”2026 WAIC期间，腾讯云副总裁吴运声发布ADP 4.0海外版时，点明智能体三大核心要素：场景、能力、知识。接受北京商报记者采访时，他重点谈及行业商业化难题，直言腾讯云不会采用按任务计费的商业化模式，核心原因是业务任务边界难以精准界定。

　　他进一步解释，稳定运行的智能体成本由调用模型、配套插件决定。针对企业普遍核算Token成本的趋势，吴运声表示Token价格持续下行，并分享可落地控本思路：拆分业务流程，模糊复杂工作交由智能体处理，标准化固定流程使用工作流承载，减少无效Token消耗。在他看来，企业精细化管控算力开销会涌现大量兼顾业务需求、压缩Token成本的方法。

　　“客户只为业务落地成果付费”

　　这是阿里云智能集团CTO李飞飞首次以现任身份出席WAIC。他在大会上提出，训练、推理技术最终目标是赋能企业业务、搭建增长闭环，智能体嵌入业务流程是当前AI商业化核心突破口。

　　落地的前提是底层架构重构。他认为，智能体架构需搭建独立调度体系，实现智能体与底层模型解耦，由智能体自主判断任务类型，匹配适配度最优的模型，避免所有任务统一调用顶配大模型，推高企业无差别算力支出。

　　“类比SaaS行业付费逻辑，行业会走向智能体即服务模式，面向细分业务打造专属智能体，客户只为业务落地成果付费，而非算力资源消耗。”该模式成立根基在于推理基础设施形成规模效应，持续压低Token调用成本。智能体发展核心，是将算力、模型能力转化为可落地、具备商业价值的业务动作，李飞飞表示。WAIC现场，阿里云推出Agent Native-Cloud(智能体原生的云)，同步上线Agent-Teams、AgenticComputer等企业级工具，覆盖基础设施、开发平台、云桌面，让智能体从外部接入工具，转变为企业原生内置能力。

　　“完整AI系统不只有模型”

　　PyTorch基金会执行董事Mark Collier自2010年参与OpenStack开源云计算项目，来华已有16年，现阶段工作重心聚焦Py-Torch生态，基金会核心工作围绕模型训练、推理、智能体三大板块。

　　今年，智能体行业迎来爆发式转型，发展速度超出行业预期。“过去行业只关注模型生成Token的总量，但现在业内诞生了一个很好的概念——Token产出效率，不是所有生成的Token都具备同等业务价值。”

　　“模型固然是核心，是智能体的‘大脑’，但现在行业开始重点搭建智能体调度适配体系，近期我也开始试用Hermes智能体框架。”Mark Collier表示，全球企业逐步摆脱单一模型依赖，或是自研垂直专用小模型，或是基于开源基座，通过强化学习搭配大小双模型适配细分业务。背后驱动力除控制调用成本外，还包含数据安全考量，规避企业核心业务经验、知识产权上传第三方API平台带来的泄露风险。

　　“大模型懂世界，但不懂你”

　　过去半年，金山办公CEO章庆元频繁被问及两个核心问题：大模型是否会吞噬传统软件？办公软件在AI时代还有没有活路？他的回答出人意料。

　　“在AI时代，软件应该会得到新生。但传统软件不一定能活得下来。”该观点依托“大模型逐步成为基础设施服务”的行业洞察。章庆元梳理近一年三大行业变化：大模型稀缺性快速消退，选型核心标准转向性价比与Token供给能力；开源产品、智能体批量涌现，行业竞争核心回归软件本体价值。

　　软件不可替代的价值如何体现？他做了通俗类比：“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。”