2026年世界人工智能大会（WAIC）落幕屯昌橱柜台面胶，喧嚣散去后，留给行业的不再是智能体“能不能用”的技术疑问，而是“怎么账”的商业冷思考。
若要用张资产负债表来看智能体的应用——重的资产列在力端，GPU集群的折旧、智中心的建设构成了这张表的“固定资产”；负债端则写着词元（Token），每次调用都是笔流动负债，用多少欠多少，看不见摸不着却在月末账单上实实在在。
该被计入“形资产”的，是智能体本身——它积累的行业知识、跑通的业务闭环、沉淀的Skills（技能），是企业未来能产生现金流的真正底。
问题是：这本账，企业应该怎么？
全员入场：企业“all in”智能体
“智能体是2B场景非常契需求的产品创新形态。”信息通信研究院泰尔终端实验室数字生态发展部主任吴荻给出了个行业定调。他观察到，当前通用类智能体，如编程智能体已实现规模化商业落地，但垂直行业智能体解决案依然缺失。
在技术采纳曲线上，大型央国企往往需要经历长的验证周期。但这次，论是央国企还是民营企业，应用智能体的节奏明显加快。
电子席科学、中电金信研究院院长况文川提到，进入智能体时代，企业数据应用迎来全新范式升——数据理的核心正从“面向人员的数据供给”转向“面向智能体的任务能力供给”。顺应这发展趋势，电子造中电源启“AI原生数据工厂”与“AI原生软件工厂”，形成基础数据、知识规则、任务工具、行动反馈四类闭环资产，牵头9项国任务，支撑9大域质量数据集建设，目前已服务二十余各域龙头企业，助力作企业研发能提升40。
况文川认为，AI部署完成只是开始，大的挑战来自组织能力重塑。从软件工程体系改造、知识资产沉淀，到AI教练培养、生产流程重构，企业需要投入大量持续的组织成本。AI没有简单替代人的工作，而是在重塑人与AI协同的新分工，这些组织适配和能力重构，恰恰是AI规模化落地过程中容易被低估的成本。
如果说央国企的入局代表了智能体在“水区”的探索，那么民企的规模化验证则证明了它在“浅水区”的普适。
容联云产研中心总经理唐兴才透露，在海底捞这类连锁的客服中心，原本配有数百名坐席负责处理门店位置查询、订餐订位等业务，如今这类电话业务智能体已经可以跑通闭环屯昌橱柜台面胶，立完成相应工作。从Copilot（驾驶）辅助，到单点任务执行，再到多智能体协作，直至纯智能体自主闭环，企业智能体的演进路径已清晰可见。
具颠覆的变化发生在组织形态的末端。智能体的普及让OPC（One Person Company，人公司）成为新质生产力的重要微观载体。中关村数智人工智能产业联盟理事长贾昊描绘了这样个公式：“个创业者+N个智能体=运转的公司。”原本需要雇佣多人完成的设计、销售、市场、行政等基础工作，如今可由智能体替代执行。创业者需承担招聘、薪资、管理等人力成本，仅凭相对低廉的词元力成本，就能实现“个人干出个团队的产出”。新业务的验证不再需要搭建完整团队，试错成本大大降低。但这也意味着，当智能体犯错时，承担后果的依然是那个“人公司”背后的真人。
全员入场只是序幕。真正的问题随之而来：入场之后，这本账该怎么？
换把尺：从力降本到ROI实战
在讨论智能体怎么赚钱之前，先要关注智能体的“生产原料”——力，在发生什么变化？
答案是从“堆规模”转向“抠率”。把力解构成标准化的“计词元”对外服务是统计价体系的前提。
燧原科技创始人赵立东直言，词元时代到来，行业重心正从“力规模”转向“词元价值”。客户不再单纯为硬件成本付费，而是以词元生成率与交付质量为核心评判标准。燧原科技总裁张亚林把这条路叫做“芯模协同”：模型按芯片特调整结构，芯片为模型做属加速，“从软件栈、子库开始，层层做度的Co-Design（联设计）”。
与此同时，力正在从云端向端边渗透，试图在源头压低词元的边际成本。后摩智能创始人吴强提出了“端侧费词元工厂”的概念，希望用能、低功耗、低成本的存体AI芯片，把端边智能水平拉到接近云端，让大模型应用实现真正的普惠。
芯元智刘瑞聚则点出了端侧力的本质差异：“云端追求力的限，而我们在个不可能三角里找平衡——在小体积和成本约束下，跑出有的力。”
进迭时空创始人陈志坚判断，未来全行业的AI词元生成量将呈指数增长，云端、终端、边缘端的力需求将同步扩张。
从“堆力”到“词元”屯昌橱柜台面胶，计价单位的迁移让账本离“业务成果”近步。但即便供给侧已经把账得越来越精，需求侧的“学费”依然昂贵。
“企业引入智能体初期往往热情很，词元消耗很快，甚至不少企业在起步阶段会用词元消耗量来对标自身的智能化水平，后却发现成本快速攀升，价值没能真正发挥出来。”唐兴才点出了个普遍的“词元陷阱”。他举例，在编程场景下，程序员如果不加节制地使用AI，产生的词元费用甚至会达到其本身人力成本的10倍之多。
亿欧总裁彬对此有犀利的批评：“大模型公司单划成词元收费，这个模式实在太狡猾了。”他认为，行业应该追求“Value per Token”（每词元价值），按生产力定价，而不是按流量计价。
九章云就选择了从基础设施层面“两手抓”。作为AI力调度与计量标准的制定者，它的“AI工厂”由训练工厂和词元工厂两大引擎构成：训练工厂将通用智能“冶炼”为业模型，解决“从0到1”的研发难题；词元工厂则将业模型封装为标准化、可精确度量的业词元，实现“从1到N”的规模化交付。
连接两者的是条“增强回路”——DCU力计量体系（1 DCU = 312 TFLOPS × 1小时），把英伟达、昇腾、海光等不同芯片的力统折到同把尺子上。力投入用DCU度量，智能产出用词元计量——中间的差值，就是AI工厂创造价值的地。
显然，智能体的经济模型正在经历场度量衡革命。IDC总裁兼席分析师武连峰指出，词元仅能衡量AI的成本消耗，法直接关联业务价值。
他建议以DAA（Daily Active Agents，日活智能体数）来衡量“有多少智能劳动正在创造业务成果”，本质是从“投入视角”转向“产出视角”，并把价值公式改写为：活跃智能体数×单智能体任务量×任务完成质量÷词元与运营成本。
当账本开始学会计“干成了什么”，万能胶生产厂家智能体才真正拿到了进入业务核心的入场券。能接活的智能体，在商业化上只剩ROI（投资回报率）这把尺。如果说DAU是互联网时代的流量指标，词元是大模型时代的成本侧指标，那么DAA就是智能体经济时代的产出指标。IDC判断，在未来5-10年的AI周期内，DAA会是衡量企业AI价值的核心指标。
当账本开始学会计“干成了什么”，智能体才真正拿到了进入业务核心的入场券。而DAA公式中“任务完成质量”的提升与“运营成本”的压降，终都要在ROI这把尺上兑现。
“我不要词元收费，我要价值收费。”容联云解决案总经理闫玉华干脆把新模式写成了“果付费、成果付费”，与客户共担风险。闫玉华了笔账：个人工坐席的月成本在5000到8000元，而智能体案只需2000到3000元，且能24小时工作，日处理量过万，积累的经验永驻企业资产。
多点智联总裁张宇分享的生鲜案例则具冲击力：海外大型市年生鲜销售额在30亿到40亿元，损耗率达8到9。多点部署的补货智能体将损耗率压降了1个百分点，年就是几千万的净利润，“相比之下，这个AI投入可以忽略不计。”张宇洞察到屯昌橱柜台面胶，智能体本质上不是个工具，而是“嵌入业务的经营班子”，“市面上请个顶采购多少钱？智能体可以干这个事。”
于是，商业模式被压缩成句话：要从“模型”到“结果”。
隐账本：ROI量不出“组织磨费”
然而当智能体的账越越精，个尴尬的事实浮出水面：ROI这把尺，只量得清“可量化”的部分。而那些真正决定智能体能否长期存续的东西——信任、责任、组织磨——恰恰是账本上模糊的行。
电子在调研中发现，AI上线的“人机磨期”，往往比技术部署周期长。模型要持续调优，人员要向价值的监督角转型，这中间的培训成本、心理成本、流失成本，是不清的隐账。部门墙割裂数据，懂行业不懂AI与懂AI不懂行业的双向鸿沟，以及“重建设轻运营、重技术指标轻业务价值”的考核惯，构成了AI落地的“软障碍”。AI没有消灭工作，只是把工作重新分配，并附赠了笔没人预先计提的组织磨费。
唐兴才也观察到了个反直觉的现象：智能体落地后，往往不是智能体在适应企业的原有流程，而是人需要去适应智能体的工作式。CRM、ERP系统需要改造，人的作业习惯也要随之改变。
这暴露了价值标准的层错位。AI优化的是率、成本、吞吐这些可量化指标；而人的价值标准里，还压着信任、尊严、长期主义与责任归属这些不可量化的东西。两套标准错位，人就被卡在中间——“人审机器”把工作从“做”变成了“核验”，认知负荷不降反升。
“须强行拆分人与智能体的单贡献，二者是共生关系，企业仅需以综产出为核心评估维度。”上海财经大学数字经济研究院院长红兵认为，用户在和智能体互动的过程中不断贡献自身知识，让智能体的能力越来越强，个体相对会越来越弱势，需要在规则层面平衡二者的关系，要解决智能体带来的化应问题。
出路或许不在“替代人”，而在重构“人在回路”。回到容联云的坐席场景，人的角正在悄然转变：坐席的每次“确认”或“纠偏”，都不再是单纯的执行，而像是个训练师在调教模型变聪明。人从“兜底者”升为“价值标准的定义者”——让智能体对齐人的价值，而不是人去对齐智能体的输出。
中数睿智创始人韩涵博士提出的“元因果”认知框架，就是为因果世界模型构建动态的自我演进的认知框架。构建这框架有三个核心步骤，步“锚定事实”，把业务规则结构化提取，形成可演的数字底座；二步“注入工况”，将实时数据灌入因果演链条，从“描述发生了什么”进化到“建议该怎么做”；三步“双向进化”，系统自我演进，同时接受人的验证与纠偏，形成可证伪的契约。
正如2026年WAIC以“智能伙伴，共创未来”为主题，如果“智能伙伴”意味着共同定义价值，那么当账本越来越会“干成了多少”，我们是否准备好了把“什么是值得干成的”说清楚？
大会没有给出答案，但它把问题从实验室搬到了产线、柜台，和每次人按下的“确认”键上。智能体的时代才刚开头，而人的命题，如既往。力终会折旧，词元终会摊销，唯有那些被人类智慧定义过、被业务场景验证过、被组织流程接纳的智能体Skills，才会成为企业真正不朽的形资产。 举报 财经广告作，请点击这里此内容为财经原创，著作权归财经所有。未经财经书面授权，不得以任何式加以使用，包括转载、摘编、复制或建立镜像。财经保留追究侵权者法律责任的权利。如需获得授权请联系财经版权部：banquan@yicai.com 文章作者
宁佳彦
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