Agentic AI时代：从工具到结果，重塑商业新范式

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。

过去一年，我们见证了模型的飞速迭代，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，似乎都被削弱，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？

新的商业范式：交付结果，而不是工具

在Agentic AI时代，商业模式的核心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机会。

朱啸虎指出："今年Agentic AI确实普及得非常迅速。但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。和美国的差别就在于，收费非常难。"

这一转变意味着，企业不再仅仅销售软件产品，而是承诺为客户解决特定问题并按结果收费。这种模式有几个显著优势：

1. 价值可量化：结果导向使客户价值更加直观，便于评估和付费
2. 降低决策门槛：客户更愿意为确定的结果而非不确定的工具付费
3. 建立长期关系：结果交付模式促使企业与客户形成更紧密的合作关系

储瑞松进一步解释："在Agentic AI时代，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。打个比方，如果你是做呼叫中心（call center）服务的软件，之前是有工具给呼叫中心的人去用。现在很多时候是，你的呼叫中心能够懂客户的业务，能够把很多企业的客户支持需求自动化处理掉，只有那些比较复杂的case才会转给人工的客服去处理。"

新的生存哲学：壁垒是动态的

传统意义上的壁垒正在被重新定义。在Agentic AI时代，静态的护城河正在消失，取而代之的是动态能力建设。

数据壁垒的真相

长期以来，数据被视为AI时代最重要的壁垒，但实际情况可能更为复杂。朱啸虎分享道："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。"

数据壁垒的真实价值在于：

1. 质量胜于数量：少量高质量数据比大量低质量数据更有价值
2. 独特场景数据：特定行业或场景的专有数据仍具壁垒价值
3. 数据闭环：能够持续收集并利用用户交互数据形成闭环

增长作为新壁垒

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'。"

增长壁垒的构建路径：

1. 快速迭代：利用AI加速产品迭代，保持领先优势
2. 用户心智占领：通过卓越体验建立品牌认知和用户忠诚
3. 网络效应：即使在AI时代，适当的网络效应仍能形成壁垒

新的组织变革：创业和企业转型都要会"借势"

在Agentic AI时代，组织变革不再是技术部门的任务，而是企业最高领导者必须推动的战略转型。

思想变革先行

傅盛分享了猎豹移动的变革经验："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。首先是思想变革，我们做了几件事。第一件事就是，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。"

思想变革的关键步骤：

1. 领导示范：高管亲自使用AI工具，展示实际价值
2. 全员参与：通过全员编程等活动，让每个人体验AI能力
3. 行为改变：通过实际应用形成"肌肉记忆"，改变工作方式

组织再造实践

傅盛介绍了猎豹移动的组织变革实践："我们当时说，能不能让AI写代码去替换以前很多业务代码？首先就是业务负责人说，不行，会崩，老板。然后你再找工程师聊，他会说，不行，我们这有很多know-how。所以我们做了一件事，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。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。"

组织变革的创新点：

1. 特区实验：建立独立团队，打破传统组织结构限制
2. 角色重塑：打破前后端等传统岗位划分，按任务灵活配置
3. 效率革命：AI赋能下，小型团队可实现传统大团队的工作量

借势而非造轮子

储瑞松强调："在这个Agentic时代的加速创新的执行力，其中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。"

借势战略的实施路径：

1. 平台利用：充分利用云服务商提供的AI基础设施和工具链
2. 生态融入：加入开发者生态，获得技术和市场支持
3. 开放协作：通过API集成等方式，快速构建完整解决方案

新的增长引擎：出海是必选项

在Agentic AI时代，国内市场虽然重要，但全球市场才是真正的增长引擎。出海已从"可选项"变为"必选项"。

出海的战略意义

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。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。"

出海战略的优势：

1. 定价自由：海外市场对AI解决方案的接受度和付费意愿更高
2. 竞争压力小：避开国内激烈竞争，寻找蓝海市场
3. 技术领先：中国AI应用技术已具备全球竞争力

出海的最佳路径

对于出海路径，傅盛提出了更为激进的观点："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。"

出海路径的选择策略：

1. 直接全球化：从第一天起就瞄准全球市场，避免国内市场依赖
2. 本地化运营：根据不同市场特点调整产品策略和运营方式
3. 合规先行：重视数据安全和隐私保护，避免合规风险

出海的支撑体系

储瑞松介绍了云服务商对出海企业的支持："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。"

出海支撑体系的关键要素：

1. 全球基础设施：提供覆盖全球的云计算和AI服务
2. 合规支持：帮助应对各国数据安全和隐私法规
3. 市场渠道：通过Marketplace等平台触达全球客户

软件企业的三个关键词

在Agentic AI时代，软件企业需要重新思考自身的定位和发展路径。三位专家分别提出了一个关键词，概括了这一时代的核心要义。

储瑞松：重塑

"我本来脑海中想了三个词。一个是'拥抱'，思想认知的变革；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；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。"

重塑体现在以下方面：

1. 生产要素重塑：AI成为新的核心生产要素
2. 价值交付重塑：从功能提供转向结果交付
3. 商业模式重塑：从一次性销售转向持续服务

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？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。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。"

AI原生组织的特征：

1. 思维模式：以AI思维为主导，人类负责判断和决策
2. 工作流程：AI参与全流程，人类提供指导和监督
3. 产品形态：AI原生产品，而非传统工具的AI增强版

朱啸虎：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。"

猥琐发育策略的要点：

1. 寻找缝隙市场：避开巨头关注的小众领域
2. 深度扎根：在细分领域建立深厚专业积累
3. 低调发展：避免过早暴露，争取发展时间

结语：AI时代的商业智慧

Agentic AI时代不是技术的狂欢，而是商业智慧的考验。从三位专家的分享中，我们可以提炼出应对AI变革的核心原则：

1. 结果导向：关注客户最终价值，而非技术本身
2. 动态适应：在快速变化的环境中保持灵活性
3. 借势而为：善用平台和工具，避免重复造轮子
4. 全球视野：将全球市场作为增长引擎
5. 组织进化：打造适应AI时代的新型组织

正如张鹏所言："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，成功的企业将不再是技术的追随者，而是商业模式的创新者。他们将以结果为导向，构建动态壁垒，打造原生组织，并借势全球化浪潮，在AI的赋能下实现指数级增长。