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，一个由技术驱动的叙事时代正悄然落幕，一个由商业现实主导的新周期已然开启。在这个Agentic AI时代，从业者面临着前所未有的焦虑、挣扎与机遇。
商业范式的根本转变：从工具到结果
Agentic AI时代最显著的变化，在于商业模式的根本转变。过去四五年，中国软件SaaS经历了迅速崛起又迅速沉寂的过程，核心问题在于收费困难。而今天，通过Agentic AI交付结果，而非单纯提供工具，为中国软件企业带来了新的突破点。
朱啸虎指出：「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。」这种模式转变，使企业能够更直接地体现价值，解决了中国软件企业长期面临的收费难题。
在垂直细分领域，直接与客户签订结果导向的合同，成为新的商业趋势。无论是企业级服务还是消费级应用，交付结果而非功能，成为Agentic AI时代的核心商业逻辑。这种转变不仅改变了价值获取方式，更重塑了企业与客户之间的关系。
壁垒的重新定义：从静态到动态
传统商业理论中，壁垒往往是静态的、可防御的，如网络效应、规模效应或数据壁垒。然而在Agentic AI时代，这些壁垒正在被重新定义。
朱啸虎坦言：「我们看移动互联网就知道了。移动互联网时代，中美最终跑出来的就那么几家公司，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。」然而，在Agentic AI时代，这种明确的「苦活累活」机会尚未显现。
数据壁垒同样面临挑战。朱啸虎表示：「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。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。」这一发现颠覆了数据决定论的固有观念。
在新的竞争环境下，壁垒呈现出动态特性。储瑞松将其比喻为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。」从陆战到空战，从物理壁垒到能量管理，竞争的本质正在发生根本性变化。
组织变革：AI原生组织的构建
在Agentic AI时代，组织变革成为企业转型的先决条件。傅盛分享了猎豹移动的转型经验：「我们公司做AI变革分三层：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：全员AI启蒙
思想变革是组织转型的起点。傅盛采取了全员编程的策略：「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。」
这种全员编程不仅改变了工作方式，更重要的是重塑了思维模式。「今天Agentic AI能够让代码能力变成全员的能力」，傅盛强调，「只有肌肉记忆才能让他们开始改变。」
组织变革：特区实验
思想变革之后，组织变革成为关键。傅盛借鉴了中国改革开放的经验，设立了「AI特种兵训练营」：「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。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。」
这个特区实验打破了传统组织架构：「这个组织里面不设岗位，所有人都叫特种兵，安排什么活你就干什么，打破了以前什么前端、后端、安卓、服务端这些划分。」结果是显著的：「效率提高了10倍以上，比储总讲得还激烈。他以前没写过Windows程序，如果重新开始学，至少要一个月时间。但这件事是昨天布置下来，第二天下午4点就上线了。」
产品变革：结果导向
思想和组织变革之后，产品变革自然发生。傅盛以金山毒霸为例：「我们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『我的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。」
这种产品变革的核心是从功能提供转向结果交付：「上线以后，这个解决率已经超过80%-90%。在原来的产品上，通过新的组织和新的思维去构建一个新的产品形态，老树也可以开新花。」
开发范式的革新：AI-DLC
Agentic AI不仅改变了商业和组织，更从根本上重塑了软件开发流程。储瑞松提出了AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）的概念：「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。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。」
这种开发范式的变革带来了生产力的指数级提升：「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。不是线性的提升，是指数级的提升。」
在AI-DLC中，人的角色发生了转变：「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。」这种人与AI的协作，成为Agentic AI时代软件开发的新常态。
出海战略：从选择到必然
在Agentic AI时代，出海已成为中国软件企业的必然选择，而非可选项。朱啸虎指出：「今天的中国创业者比上一代PC互联网创业者，我觉得出海更有勇气，而且更ready。而且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。」
国内练兵，海外赚钱
一种常见的出海策略是「国内练兵，海外赚钱」。「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。」朱啸虎解释道，「在国内打磨产品、打磨团队，然后到海外去赚取毛利。」
直接出海的战略优势
然而，傅盛提出了更为激进的策略：「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。」
傅盛认为，中国软件已具备全球竞争力：「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？因为很热。他的年收入乘以20到30倍，就是他的估值，就可以去融钱。」
出海的挑战与机遇
出海虽是必然选择，但也面临诸多挑战。储瑞松指出：「中国的软件公司在开发技术能力以及用户体验方面都是全球一流的，但可能在对于ToC业务的复杂业务流程的理解方面还是有一些差距，但是我觉得这个成长也非常快。」
同时，出海也面临合规等挑战：「软件出海的合规也非常重要，不管是欧洲的GDPR，还是美国的EO14117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。」
然而，Agentic AI时代也为中国软件企业提供了弯道超车的机遇：「在某种意义上可以说，中国的软件企业现在和世界其他软件企业都站在同一个起跑线上。就好比之前的油车时代，海外的车厂有发动机等各种专业壁垒，中国的油车怎么赶都赶不上。但是到了电动车时代，中国的车企可以弯道超车。」
竞争策略：猥琐发育与借势而为
在Agentic AI时代，竞争策略也需要相应调整。朱啸虎提出了「猥琐发育」的策略：「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。」
与「猥琐发育」相辅相成的是「借势而为」。储瑞松强调：「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，然后拥抱AI时代新的开发范式。」
傅盛也认同这一观点：「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。」
增长指标的重构：从月活到Token
在Agentic AI时代，衡量成功的指标也在发生根本性变化。傅盛分享了一个关键洞察：「我那次听过一家Agent公司的闭门分享。他讲的时候我就觉得我冷汗直冒，因为我觉得好像真的是，一个新的时代的创业者在讲一件事情的时候，你原来那套逻辑必须改，你不改的话你就会追不上这个时代。」
传统的MAU（月活跃用户量）指标正在被新的指标取代：「你看到现在这几个月，风向已经很明显了，Gemini在公布它的Token消耗量，OpenAI在公布它几个大客户的Token消耗量。那这个时代就是谁能把大模型的Token消耗用得足够多，就可能有点像当年的视频网站一样，看上去带宽很贵，但事实上这是你的核心竞争力。」
Token消耗成为新的增长指标：「他在今年年初说，其实下一波就是看你的Token消耗。那个时候他就认为，Token消耗多是好事。我们看着Token消耗那么多、花那么多钱，他认为Token消耗多是好事，证明用户拿你这东西在解决问题。」
然而，储瑞松提醒：「Token消耗当然是一个重要的指标，但是我们三个还有一个共识，最重要的是你能给你的用户、给你的客户带来什么样的好的、他希望的结果。结果非常重要。Token消耗是手段，最后是带来相应的结果。」
未来展望：理性乐观的Agentic AI时代
面对Agentic AI时代的机遇与挑战，三位嘉宾都表达了理性乐观的态度。朱啸虎的「猥琐发育」策略，傅盛的「AI原生组织」理念，以及储瑞松的「借势而为」原则，共同构成了Agentic AI时代的生存哲学。
张鹏对此总结道：「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。我觉得总体听下来，在心态上大家就是一个理性、坚定、乐观和积极的状态。」
在Agentic AI时代，企业需要重新思考自身的定位、价值和竞争策略。从工具到结果，从静态壁垒到动态能力，从传统组织到AI原生组织，从国内市场到全球布局，这场变革不仅关乎技术，更关乎商业本质的重塑。
正如储瑞松所言：「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。」在这场重塑中，中国企业有机会实现弯道超车，成为全球软件行业的新领导者。
Agentic AI时代刚刚拉开序幕，未来的商业图景仍有待探索。但有一点是确定的：那些能够快速适应变化、拥抱新范式、并坚持结果导向的企业，将在这场变革中赢得先机，成为新时代的领跑者。
