在AI技术飞速发展的今天，我们正经历着一个由技术驱动向商业现实主导的关键转折点。当AI的讨论焦点从"它能做什么"的惊叹，转向"我该怎么活"的拷问，一个全新的商业周期已然开启。过去一年，我们见证了模型的快速迭代，也目睹了创业公司在大厂发布会后的集体焦虑。移动互联网时代的增长圣经——网络效应、规模效应、数据飞轮，似乎都在削弱，甚至失效。
在一个迭代速度快上三倍的新战场，旧的"兵书"已无法指挥作战。创业者和转型中的企业，都面临着最根本的商业问题：我的客户是谁？我如何收费？我的壁垒在哪？我能活多久？
本文将深入探讨Agentic AI时代下，商业模式、组织架构和竞争壁垒的全新变革，为从业者提供清晰的发展路径。
一、商业范式：从工具交付到结果交付
1.1 按结果收费的新突破点
在Agentic AI时代，商业模式的核心正在发生根本性变革。正如金沙江创投主管合伙人朱啸虎所言："最重要的就是直接用Agentic AI交付结果。因为过去四五年，中国的软件SaaS经历了一个迅速崛起又迅速沉寂下去的过程。不仅是创业者，投资人也都发现，软件在中国要收费真的很难。"
这种变革的核心在于，从传统的软件收费模式转向按结果收费的模式。"那今天我们用Agentic AI交付结果，实际上就不是用软件来收费了，而是按照结果来收费。这可能是能够给中国的软件企业带来一个新突破的非常重要的一点。"
这种转变不仅适用于B端市场，在C端也展现出巨大潜力："我觉得C端上也看到很多利用AI直接交付用户体验、交付结果，收入也起得非常迅速。"
1.2 价值闭环的关键要素
对于创业公司而言，构建扎实、落地的价值闭环至关重要。朱啸虎指出："一般来说我们讲要创造10倍价值，你要给你的客户创造10倍以上的价值，他采用的速度才会非常快，才能保证5到10倍的年增长速度。"
这种高价值创造能力在AI时代被进一步放大："当年软件在美国企业兴起的时候为什么这么快？是每年3倍、2倍地增长，很快就做到1亿美金ARR了。那今天AI时代比当年的软件企业还要更快，至少是5到10倍，尤其在早期的时候。"
1.3 远离大厂的三条马路
在Agentic AI时代，与大厂的竞争策略发生了显著变化。朱啸虎指出："工具类的企业在任何一个周期的早期都有机会，因为iOS或者底层模型来不及做。但等到他们一旦腾出手来，看哪个工具用户多，他们自己一做，创业公司就一下子团灭了。"
这种竞争态势在AI时代被进一步加剧："今天AI时代的迭代速度是移动互联网的3倍速以上，所以速度更快。OpenAI这样的大厂开个发布会，那个大厂再开个发布会，很多工具类企业都会很难受。所以我们说，要聚焦在细分垂直行业，直接交付结果，远离大厂。移动互联网时代，我们说'离开大厂一条马路'，现在AI时代一条马路是不够的，离开大厂要三条马路。"
二、组织变革：从思想到实践的全面转型
2.1 先改造人，再改造产品
猎豹移动董事长兼CEO傅盛在推动公司AI变革时，首先选择了组织变革而非技术变革："训模型这事，七八年前干过，那时候是语音模型。后来我就知道，这个投入很大，收效很难，竞争太激烈了。"
傅盛认为，最大的包袱是人的思维模式："人的包袱其实最大的就是体验思维。我一直认为，一个工具一旦强大到一定程度，改变的就是思维。如果你思维不改变，想用好工具是很难的。"
2.2 思想变革的三层架构
傅盛将公司的AI变革分为三个层次："第一层叫思想变革，第二层叫组织变革，第三层才是最后的产品变革，它不是反过来的。"
思想变革的核心是全员动员："首先，我自己得搞。在座应该很多人也是工程背景，你们想过没有，在一个公司里面最反对AI的人是谁？一般老板都很想用，最反对的就是工程师、程序员。"
通过实际应用改变认知："我们搞全员编程，不是大赛，是要求所有人都得写程序。这里面就涌现出很多例子，像我们CFO助理写的程序秒杀很多程序员。我们的财务、法务自己写系统，客服自己写呼叫中心中间的一部分，甚至我们行政还写了一个车辆管理系统。"
2.3 组织变革的特区实验
在组织变革层面，傅盛采用了"特区实验"的策略："我们做了一件事，有点像当年中国改革开放，选一个特区。中国当时选了深圳，我们当时正好一个老员工要回西安，我说，在西安给我搞一个AI特种兵训练营。"
这个特区的特点是："在这个地方，我们全部都招年轻人，不问出处，不问毕业学校，也不问工作经验，只问你对AI是否热爱，用过哪些AI产品，这个作为唯一考核项。"
这种新型组织架构带来了显著效果："我们用二三十人的一个特区，把北京以前很多研发任务全部让这些人接了。结果不仅没有出乱子，而且效率大幅度提升。以前做个App，在国内你至少要10人团队，各种设计乱糟糟一堆。我们后来就尝试用一两个人，也不要设计，产品经理自己写代码，一两个人、两三个人就写个快速demo上线。"
2.4 老树开新花的工具革新
傅盛也强调了工具在AI时代的价值："我跟朱总一直有不一样的观点。他说'工具都死了'，我跟他说也有没死的工具，比如我们有个叫金山毒霸的产品，已经20多年了，还在不断焕发青春，从去年开始还在增长。"
通过AI化改造，传统工具焕发新生："我们做了一件什么事呢？就是把一个传统的安全工具AI化。今天你下载最新版的金山毒霸，遇到任何问题不需要再在按钮里找了，你只要跟它说，比如'我的网络连接不通了'，它就自动去一点一点帮你解决掉。或者说'My C盘空间不够了'，或者'我这个打印机打印不出来了'，它会自动根据你的话去生成一段脚本，现场帮你解决，就像一个电脑专家在你旁边一样。上线以后，这个解决率已经超过80%-90%。"
三、竞争壁垒：从静态防御到动态发展
3.1 数据壁垒的局限性
在Agentic AI时代，传统的数据壁垒正面临挑战。朱啸虎指出："大家一直说数据壁垒。一开始我也相信数据飞轮能够起来，但现在发现，数据飞轮可能有点壁垒，但就是那么一点点。这也是我们通过过去一两年才发现的。因为大部分数据的信息是重复的，核心数据可能就那么一点点，这个壁垒说实话是不够的。"
以医疗AI为例："像Abridge这样做医生和病人之间问诊的细分赛道，美国有100家企业，而且几乎没有任何差异，也开始打价格战。Abridge当年也号称他做医生和病人问诊的转录特别准确，因为他们以前积累了500万份病历卡。现在发现，可能500万份里面真的有价值的就几十万份。几百万份可能难度会比较高，几十万份对很多创业公司来说也就没有那么难了，但大部分信息都重复的。数据飞轮壁垒没有那么高。"
3.2 猥琐发育的生存策略
面对这种壁垒弱化的环境，朱啸虎提出了"猥琐发育"的生存策略："所以现在我们发现，真的要找到一个'农村包围城市'的点，找到一个别人没看到的点，在那里闷声发财，猥琐发育，这可能是最大的一个壁垒。千万不要高调。"
这种策略的本质是寻找差异化竞争空间："移动互联网时代，中美最终跑出来的就那么几家公司，滴滴、美团，就像美国的Uber、DoorDash和Airbnb。这些公司都有一个共同点，就是一半线上，一半线下，我们当年叫O2O。线下那些业务是大厂根本不愿意干、不愿意碰的。"
3.3 动态能力的构建
亚马逊全球副总裁储瑞松提出了"动态能力"的概念："前两天我在澳门，因为NBA时隔六年重回中国，亚马逊云科技是NBA全球的独家云和AI的合作伙伴。你看NBA比赛，有的球队非常强，它能够赢，你说它有什么壁垒吗？实际上我觉得是它自己在不断实践过程中积累出来的一种动态能力（Dynamic capability）。"
这种动态能力体现在组织对变化的快速适应上："我觉得你讲得非常好。从陆战到空战，从物理壁垒到能量管理。"
3.4 增长本身就是壁垒
傅盛则强调了增长在构建壁垒中的关键作用："在认知有差距的情况下，就是你的业务能不能跑得足够快，能不能在对方反应过来之前形成一个增长壁垒。今天我去硅谷，在这一点上我觉得好像就没那么纠结。做大模型的很开心，做应用的也很开心，做应用的不会去想模型用别人的，有一天被人家做了怎么办。我就瞄着增长打，如果我增长快了就能长起来，所有新事物的出现都是'看不上、看不起'。"
以Agent公司为例："像一家知名的Agent公司的创业项目。我发现在中国跟创业者聊和在美国跟创业者聊，简直是冰火两重天。中国创业者都觉得它在吹牛，是泡沫，因为那东西看上去技术没啥，写个Agent，把几个东西一整合，然后给你跑一个，跑的效果还不好。但在美国创业者包括美国投资人来看，这个项目非常好，因为它的增长非常快，年化收入已经接近1亿美金了，已经有了它自己的固定客户群。"
四、开发范式：从重复造轮子到借势发展
4.1 AI-DLC开发范式的革命
亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松介绍了AI时代新的开发范式——AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）："在AWS，我们所定义的人和AI协同创新的AI-DLC范式的过程中，AI实际上是驱动者。它会去驱动你的需求拆解、架构设计、编码实现、测试、部署、运维和后面的服务问题解决。"
在这种范式中，人的角色发生了转变："人是什么角色呢？第一，人是明确的业务需求提出方，第二，在整个过程中人需要去审阅、做决策和判断。所以整个过程跟之前大家熟悉的敏捷软件开发生命周期（Agile Software Development Life Cycle）相比是不一样的。AI是一个平等的伙伴，是整个AI-DLC流程的驱动者和执行者，人是需求提出方和决策判断者。"
4.2 效率的指数级提升
这种新范式带来了效率的显著提升："AI-DLC的过程，如果你用得好，你所获得的整个生产效率的提升不是15%、30%，而是3倍、4倍、5倍。"
张鹏对此评价道："不是线性的提升，是指数级的提升。"
4.3 利用杠杆，不要重复造轮子
储瑞松强调了在AI时代利用杠杆的重要性："而这个加速创新的执行力，可能不是说靠'996'就够了的，虽然现在听说在AI创新时代，很多创业公司也都开始'996'了。加速创新的执行力，有一条就是一定要去利用杠杆（leverage），不要自己重复造轮子，不要说自己再去弄一个大模型出来，而是要撬动像AWS所能够提供的平台、一整套的工具链。"
4.4 人的不可替代价值
尽管AI在软件开发中扮演越来越重要的角色，但人的价值依然不可替代："在AI-DLC范式里，如果你整个按照这种方式做开发，开发效率会提升数倍，所以你宝贵的人力资源投入就能够带来非常好的效果。而这个时候，人并不是没事可做了。人对于具体业务领域的理解，对于需求是不是能满足业务需要的判断，对于架构中各种平衡和取舍的判断，仍然是非常有价值的，是无法被AI所替代的。"
五、出海战略：从练兵场到鱼米之乡
5.1 出海的必要性
朱啸虎明确指出："今天出海确实是必须的，国内聪明的、厉害的创业者太多了，竞争真的很激烈。"
以一家成功企业为例："我们有个公司做得很好，产品做得非常好，所有竞争对手都根本比不上，但报了一个毁灭性的高价格。甲方都知道那些竞争对手的产品可能都不能用，但是就是拿这个价格来压我们公司。你可以贵个两三倍，但不能贵个五倍十倍。"
5.2 国内练兵，海外挣钱
朱啸虎提出了"国内练兵，海外挣钱"的策略："国内还是很难收到好的价格，我们甚至就直接出海。在菲律宾，价格都是上海公司价格的3倍以上。我们现在一般都是说，在国内打磨产品、打磨团队，然后到海外去赚取毛利。国内客户对产品的要求都非常高，可以成为一个非常好的打磨产品的渠道，然后再到海外去赚取毛利。如果你在国内能够形成绝对的龙头，到海外几乎是没有对手的。"
5.3 直接出海的战略选择
傅盛提出了更为激进的直接出海策略："而且我更激进一点，我说如果大家是第一天开始创业，就不要什么中国练兵然后出海，就直接干出海，直接去鱼米之乡。干嘛要在盐碱地里弄呢？你在盐碱地里弄，有的时候会骑虎难下。你要在沙漠里弄吧，反正你知道弄不出来，你就去搞鱼米之乡了。你盐碱地一弄，出了庄稼你收不收？以后你要不要再播下一季的种子？这个时间，人家都奔鱼米之乡去了。"
5.4 中国软件的全球竞争力
傅盛对中国软件的全球竞争力充满信心："今天中国的软件和App已经不是跟美国站在同一起跑线上，而是比美国的整个开发效率、运营水平要高。比如今天去硅谷，你看AI很热，硅谷的初创公司怎么融资？因为很火。他的年收入乘以20到30倍，就是他的估值，就可以去融钱。你100万美金就可以拿2000万到3000万美金去融资，这是现在硅谷的标准范式。但是这个限于To B。如果是To C，硅谷只给10到15倍。因为硅谷的基金觉得你们干不过中国那些创业者，即便是硅谷的华人也干不过我们这边的创业者。"
5.5 出海的基础设施支持
储瑞松介绍了亚马逊云科技对中国企业出海的支持："作为亚马逊公司，我们有一个领导力准则，其中最重要的一条叫'Customer Obsession'，极致的客户至上。所以我们不光有全球领先的云和AI服务，我们也有这种精神，很愿意助力中国ISV企业在出海这件事情上能够有突破。"
具体支持包括："中国的软件企业可以加入亚马逊的合作伙伴网络，可以把你的产品上架Amazon AWS的Marketplace。因为我们全球有最大规模的企业客户，上架Marketplace之后，你就可以有一个渠道去访问潜在的客户群。另外，软件出海的合规也非常重要，不管是欧洲的GDPR，还是美国的EO 14117等等，我们有多年支持中国企业出海在合规方面的实践经验，可以帮助您的企业避免在合规方面出一些不必要的问题。"
六、未来展望：软件企业的三个关键词
6.1 拥抱变革
储瑞松提出的第一个关键词是"拥抱"："我本来脑海中想了三个词。一个是'拥抱'，思想认知的变革。"
在AI时代，思想认知的变革至关重要："我觉得在AI时代，Agentic AI不只是一个技术部门或者技术人员该关心的事情，实际上是企业的最高领导者就应该开始去拥抱的思想变革，这个决心来自于top-down领导者的决心。另外，整体也要驱动组织的变革，所以这绝对不只是一个单纯的技术问题。"
6.2 借势发展
储瑞松提出的第二个关键词是"借势"："第二是'借势'，不要什么东西都自己做，不要重复造轮子，要站在巨人的肩膀上，leverage你能够利用的平台能力、工具链以及生态。"
傅盛对此表示认同："所以我觉得整个过程当中，中国的软件企业应该借力、借势，不要什么东西都自己做，不要什么东西都要自己从头开始。很多人做一个什么中台，但中台实际上并不那么好，而是要去借势。"
6.3 重塑价值
储瑞松提出的第三个关键词是"重塑"："第三个是'重塑'。最后我可能选'重塑'这个词，因为我觉得在AI时代，AI实际上正在重塑着生产要素、生产关系、生产过程，更重要的是重塑着我们的价值交付。"
这种重塑体现在多个方面："Agentic AI会改变整个软件开发的生产过程，因为AI Agent的能力已经变成了软件开发的一个重要生产要素。之前我们软件企业没什么重资产，有的是什么呢？一个是人，不同角色的人，从产品经理到架构师、开发工程师、测试工程师、运维工程师，还有市场销售、客服人员等等。第二是知识。不管你是做横向的CRM、ERP，懂这个领域的知识，或者说做某一个垂直行业，比如流程行业或者医疗行业，有这个行业的知识。这是之前的生产要素。但是到了Agentic AI时代，AI Agents变成了你的新生产要素。"
6.4 原生组织
傅盛提出的关键词是"原生"："我想到的词是'原生'，Native。原生的一个AI组织。你这个组织的人首先是不是都信仰AI、相信AI？其实今天AI在逻辑能力上，我认为它已经超过人了。因为SAT它能考1600分，我考不了嘛。我觉得逻辑上肯定是超过了。"
AI正在改变组织的工作方式："我们以前有句话叫'万事不决问AI'，后来我们改成了'万事问AI'。我们今天要求所有的工作都让AI先做，然后人去做一些补充。我觉得今天我们能起到这样的角色已经很不错了。你的组织里面的人是不是都是这样的工作模式？你提供的产品是不是也是AI化的，给用户提供结果交付，而不是功能交付？"
6.5 猥琐发育
朱啸虎的关键词是"猥琐发育"："我的关键词就是'猥琐发育'。当你看不到有网络效应或者规模效应的壁垒的时候，一定要在那些不仅是巨头看不上，甚至在二三线的互联网公司都看不上的那些穷乡僻壤里面找到一个根据地，像一根针一样深深地扎下去。等到你的根系已经扎得很深很深的时候，你再冒出来。"
张鹏对此进行了总结："今天是要先找到一个'home'，然后再去'grow big'。这一点可能也是一个非常务实的建议。"
结语
在Agentic AI时代，商业范式、组织架构和竞争壁垒正在经历前所未有的重塑。从工具交付到结果交付的转变，要求企业重新思考价值创造的方式；从思想变革到组织变革的路径，要求领导者具备前瞻性的战略眼光；从静态防御到动态发展的策略，要求企业在变化中寻找持续竞争优势。
出海作为中国软件企业弯道超车的关键机遇，需要企业充分利用全球资源和基础设施，构建面向全球市场的产品和服务。最后，拥抱变革、借势发展和重塑价值将成为企业在AI时代立于不败之地的三大核心能力。
正如傅盛所言："今天的中国，无论是软件水平，当然还包括其他很多产品，在全世界的应用研发能力绝对是一流的，甚至是超出很大一块的。"在这个充满机遇与挑战的新时代，中国软件企业有望迎来属于自己的黄金发展期。
