Agentic AI时代：从工具思维到结果交付的商业革命

在AI技术飞速发展的今天，我们正经历着一场深刻的商业范式变革。当讨论焦点从"AI能做什么"转向"我该怎么活"，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。本文将深入探讨Agentic AI时代下，企业如何重塑商业模式、构建竞争壁垒、实现组织变革，以及在全球市场中寻找增长机遇。

一、交付结果：商业模式的根本性转变

1.1 从工具到结果的范式转变

在Agentic AI时代，商业模式的核心理念正在发生根本性转变——从提供工具转向交付结果。这一转变对中国软件企业而言，可能是一个突破性的发展机遇。

过去四五年，中国SaaS行业经历了迅速崛起又迅速沉寂的过程，核心困境在于软件收费困难。而Agentic AI时代的到来，为这一困境提供了新的解决方案。正如金沙江创投主管合伙人朱啸虎所言："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。"

这种转变意味着企业不再仅仅提供功能性的工具，而是直接为客户创造可衡量的价值。例如，呼叫中心软件不再仅是提供通话记录和转接功能，而是能够自动处理大部分客户支持需求，仅将复杂案例转接给人工客服；法律AI服务不再仅是帮助律师起草文件，而是生成可直接供律师审阅的完整法律文档。

1.2 垂直细分领域的价值闭环

在结果导向的商业模式下，聚焦垂直细分领域成为关键策略。亚马逊全球副总裁储瑞松指出："不管你用哪种范式，是Agent Embedded，还是Agent as a Service，或者Agent as a Facade，越来越多的软件企业给客户交付的不光是工具，而是要向价值转移。"

这种价值交付模式要求企业深入理解特定行业的业务流程和痛点，构建完整的解决方案。例如，在医疗领域，AI系统不仅需要处理病历记录，还需要能够辅助诊断、制定治疗方案并跟踪患者康复情况。在制造业，AI系统需要从生产计划、质量控制到供应链管理提供全方位支持。

图：Agentic AI时代商业模式从工具提供向结果交付的转变

1.3 价值创造与增长速度的关系

在结果导向的商业模式下，企业为客户创造的价值直接决定了增长速度。朱啸虎强调："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。"

这一增长速度要求远超传统软件时代。在软件兴起初期，美国企业软件市场年增长率约为2-3倍，很快就能达到1亿美元ARR（年度经常性收入）。而在AI时代，这一速度至少需要达到5-10倍，尤其是在早期发展阶段。

二、动态壁垒：构建新时代的竞争优势

2.1 传统壁垒的失效

在Agentic AI时代，传统的竞争壁垒正在逐渐失效。朱啸虎指出："互联网创业最好的是网络效应，像微信、抖音、小红书这种，我们也没看到。像滴滴、饿了么、美团的这种规模效应，我们也没看到。"

数据壁垒同样面临挑战。过去一年多的实践表明，数据飞轮的壁垒效应被高估。大部分数据信息存在重复性，核心数据占比有限。例如，某医疗AI公司积累了500万份病历，但真正有价值的数据可能只有几十万份。对于创业公司而言，获取这些核心数据的难度远低于预期。

2.2 "猥琐发育"的生存策略

面对传统壁垒的失效，朱啸虎提出了"猥琐发育"的生存策略："要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。"

这一策略的核心在于：

1. 避开红海市场：不要与大厂直接竞争主流市场
2. 深耕细分领域：在巨头看不上的地方建立根据地
3. 低调发展：避免过早暴露战略意图
4. 快速迭代：在细分领域形成局部优势

这种策略类似于"农村包围城市"，在边缘地带建立稳固基础，再逐步向核心区域扩展。例如，某些AI创业公司专注于为特定行业提供高度定制化的解决方案，虽然市场规模不大，但客户粘性极高，形成了稳定的收入来源。

2.3 增长本身作为新壁垒

傅盛提出了一个颠覆性观点："增长本身就是最大的壁垒。"在算力、算法和数据壁垒都不明显的情况下，快速增长的业务本身就能形成难以逾越的竞争障碍。

这一观点基于以下逻辑：

1. 用户心智占领：快速增长的业务能够迅速占领用户心智，形成品牌认知
2. 网络效应积累：用户基数扩大带来的网络效应
3. 资源倾斜：快速增长的业务更容易获得投资和人才
4. 迭代加速：规模扩大带来的数据积累和优化机会

傅盛举例："像一家知名的Agent公司的创业项目，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。"这种增长速度即使在巨头林立的AI领域，也形成了难以撼动的地位。

三、组织变革：AI原生组织的构建路径

3.1 思想变革：全员AI思维培养

猎豹移动董事长兼CEO傅盛强调，AI变革必须从思想层面开始："首先就是思想变革，我们做了几件事。第一件事就是，我自己得搞。"

思想变革的核心在于打破对AI的恐惧和抵触，建立全员对AI能力的信心。傅盛采取了以下措施：

1. 领导示范：亲自使用各种AI工具，展示AI的实际价值
2. 全员编程：要求所有员工，无论岗位，都学习使用AI编程工具
3. 案例分享：展示非技术人员通过AI工具完成复杂任务的案例

这些措施产生了显著效果："我们的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。"

3.2 组织变革："特区实验"模式

在思想变革的基础上，傅盛采取了"特区实验"的组织变革模式："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。"

这一模式的特色包括：

1. 人才选拔：只考核对AI的热爱和使用经验，不问学历和背景
2. 岗位模糊化：不设固定岗位，根据任务灵活分配
3. 打破技术壁垒：工程师需要跨领域完成任务，如前端开发人员需要开发Windows版本
4. 快速迭代：任务从布置到完成的时间极短，如"昨天布置下来，第二天下午4点就上线"

这种组织形式带来了惊人的效率提升："以前做个App，在国内你至少要10人团队，各种设计乱七八糟一堆。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。"

3.3 产品变革：从功能到结果

思想和组织变革的最终目标是产品变革，实现从功能提供到结果交付的转变。傅盛以金山毒霸为例，展示了传统工具如何通过AI化实现价值提升："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。"

这种AI化改造带来了显著的用户体验提升："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。"

图：AI原生组织的三层变革路径：思想→组织→产品

四、开发范式：AI-DLC的革命性变革

4.1 AI-DLC范式的提出

亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松提出了AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）范式，这是对传统软件开发流程的根本性重构："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。"

这一范式的核心在于AI在整个开发流程中扮演平等伙伴的角色，而非简单的辅助工具。人则转变为需求提出方和决策判断者，专注于业务理解和关键决策。

4.2 AI-DLC与传统开发流程的对比

传统软件开发遵循敏捷开发（Agile）流程，强调人的主导作用和迭代优化。而AI-DLC流程则将AI置于核心驱动位置，具体差异如下：

储瑞松强调，这种转变带来的效率提升是指数级的："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。"

4.3 AI-DLC的实施要点

成功实施AI-DLC需要把握以下关键点：

1. 明确业务需求：人需要清晰地表达业务意图，AI负责具体实现
2. 架构决策权：关键架构决策仍需人做出，如技术栈选择、数据库选型等
3. 质量把控：AI生成的代码和方案需要人进行质量评估
4. 持续学习：开发团队需要不断学习与AI协作的新技能

储瑞松特别强调："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：全球化竞争的新机遇

5.1 出海的必要性与紧迫性

在Agentic AI时代，出海已成为中国企业的战略选择，而非可选项。朱啸虎指出："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。"

出海的紧迫性体现在以下几个方面：

1. 国内竞争白热化：国内市场参与者众多，价格战频发
2. 全球市场空间更大：海外市场对AI解决方案的付费意愿更高
3. 技术同质化风险：国内技术差距缩小，差异化竞争难度大
4. 政策环境变化：国内监管趋严，海外政策环境相对宽松

朱啸虎举例："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。"

5.2 出海策略的两种路径

傅盛提出了两种不同的出海策略：

路径一：国内练兵，海外赚钱

• 在国内市场打磨产品和完善团队
• 利用国内市场的高要求提升产品质量
• 在海外市场获取更高利润

路径二：直接出海，全球布局

• 从第一天开始就瞄准全球市场
• 产品设计和开发直接面向国际用户
• 避免国内市场竞争的干扰

傅盛更倾向于第二种路径："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。"他认为，"盐碱地里练功夫"的策略可能导致企业陷入国内竞争泥潭，错失发展时机。

5.3 出海的关键成功因素

成功出海需要把握以下关键因素：

1. 本地化策略：不仅语言本地化，产品功能和用户体验也要适应当地市场
2. 合规意识：熟悉并遵守目标市场的数据保护法规，如GDPR等
3. 生态合作：利用全球云平台和合作伙伴网络，快速进入市场
4. 品牌建设：在目标市场建立专业可靠的品牌形象

储瑞松指出："亚马逊云科技可以提供很多支持，包括加入合作伙伴网络、产品上架AWS Marketplace、合规支持以及全球生态赋能。"

图：Agentic AI时代企业的全球化战略路径

六、未来展望：Agentic AI时代的商业生态

6.1 从陆战到空战的思维转变

张鹏在对话中提出了一个形象的比喻："以前我们说壁垒更像是打陆战，真有个河、真有个高墙，它建好了就在那了，别人就不好弄了。但今天更像打空战，你是一个持续的能量管理，如何更灵动地在这个空间里边有效机动，这是打空战的要义。"

这一比喻揭示了Agentic AI时代竞争的本质变化：

• 静态壁垒→动态能力：从固定的防御工事转变为持续适应和变化的能力
• 资源优势→效率优势：从拥有多少资源转变为多快能利用资源
• 规模竞争→速度竞争：从比拼体量转变为比拼迭代速度

储瑞松进一步解释："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）。"

6.2 中国企业的弯道超车机会

Agentic AI时代为中国软件企业提供了弯道超车的历史性机遇。储瑞松指出："在AI时代，因为整个软件开发的生产要素、生产过程以及价值交付方式都有一个范式变化，所以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。"

这一机遇体现在以下几个方面：

1. 技术差距缩小：在AI应用层面，中国企业与国际领先水平差距不大
2. 市场优势明显：中国庞大的用户基数为AI模型训练提供了丰富数据
3. 创新环境活跃：中国创业生态对新技术接受度高，创新速度快
4. 基础设施完善：云服务等基础设施为AI应用提供了良好支撑

傅盛对此表示认同："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。"

6.3 三个关键词：拥抱、借势、重塑

面对Agentic AI时代的挑战与机遇，三位嘉宾分别提出了一个核心关键词：

储瑞松：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。"

傅盛：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？"

朱啸虎：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。"

这三个关键词从不同角度概括了Agentic AI时代的生存与发展之道：思想上的重塑、组织上的原生、战略上的低调深耕。

结语

Agentic AI时代正在深刻改变商业世界的游戏规则。从工具思维到结果交付的转变，从静态壁垒到动态能力的重构，从传统组织到AI原生组织的变革，无不昭示着一个全新商业范式的到来。

面对这一变革，企业需要保持理性、坚定、乐观和积极的态度。正如张鹏所言："49%的悲观配51%的乐观，这可能是个好配比，然后总体是个积极的态度，中间可以两个点来回换。"

在Agentic AI的浪潮中，能够率先完成思维转变、组织重构和商业模式创新的企业，将有机会在这场商业革命中脱颖而出，成为新时代的领跑者。而对于整个产业而言，Agentic AI不仅带来了挑战，更孕育着前所未有的机遇，将推动人类社会进入一个更加智能、高效的未来。

正如储瑞松所言："我个人很期待未来十年之内能够看到从中国诞生的世界级的ISV软件巨头。"这不仅是技术进步的必然结果，更是中国企业在全球舞台上展现创新实力的历史时刻。