文｜象先志

2026年上半年，Agent經歷了屬於自己的成人禮：如果你問任何一家中國科技公司「下一步做什麼」，答案大概率包含Agent這個詞。科技巨頭在做，大大小小的創業公司更是把Agent寫進了每一份BP。資本市場給出的估值倍數也在暗示：Agent是AI落地的最大敘事。

但打開這些產品，你會發現一個尷尬的事實——絕大多數Agent還停留在「聊天」層面。它能幫你總結一篇文章，能幫你寫一封郵件，能跟你討論一個技術問題，但接入真正的需求，在絕大部分情況下仍然很難。

就如同互聯網時代，人們的需求從社交需求、信息檢索需求、資訊聚合需求，這幾步轉變發生得很快。但真正讓互聯網經濟爆發的，是讓人們的衣食住行接入線上，這才讓互聯網經濟的敘事合理，拿下了互聯網經濟的確定性。換言之，大衆需求的滿足，是關鍵的一環。

而阿里，正在跑出屬於Agent時代的確定性。

阿里巴巴在新財年首次集團戰略會上，正式提出，全力推進以千問為代表的智能體經濟。阿里認為，智能體經濟既是技術演進的成果，更是中國互聯網科技企業商業基礎設施、生態協同能力與AI深度融合的結晶——它將創造新型就業形態、釋放巨大商業價值，並催生新質服務業。

在「智能體經濟」這一概念確定後，過去一年多時間阿里AI在多個條線狂飆突進指向何方，謎底終於被揭開了。

「智能體經濟」到底在說什麼

「智能體經濟」這四個字，最容易被誤讀為「我們要做一個Agent產品」。但如果只是做產品，犯不着在集團戰略會上喊出來。阿里真正想定義的，是一種新的經濟運行方式。

這也是為什麼，當阿里巴巴正式提出「全力推進智能體經濟」時，這個表述值得被認真拆解。不是因為它來自阿里，而是因為它可能揭示了Agent賽道一個被低估的終局邏輯。

如果把「智能體經濟」拆開，其中包含着三層概念：

第一層：這是經濟形態，不是技術產品。

這跟十年前說「互聯網+」的邏輯類似——不是在說某個App好不好用，而是在說：當Agent大規模滲透進服務業，它會改變供給側的生產方式和需求側的消費體驗。

阿里給出的判斷是，「大量數字化工作將由數以百億計的AI Agent來支撐」，這些Agent的運行靠Token驅動。這不是一個產品故事，是一個生產關係故事。

言下之意，產品是誰來做沒那麼重要，分清Agent時代的供給需求關係很重要。

第二層：「AI模型+消費生態」的雙輪。只有模型的Agent是個聰明的空殼——能聊天但不能辦事。單有生態沒有模型的平台就是傳統互聯網——有服務但沒有智能調度能力，智能體經濟需要兩個輪子同時轉。

這也解釋了阿里為什麼在過去一年不斷做兩件看起來不相關的事：一邊加大投入模型能力提升，一邊把千問App接入淘寶天貓、飛豬、高德、釘釘——一邊造腦子，一邊接手腳。

第三層：Token是這個經濟體的基本單位。阿里在3月成立ATH事業群時，給出的核心主線是「創造Token、輸送Token、應用Token」。Token已經遠不是一個技術術語，而是一種商業模式的描述。就像電力之於工業經濟——誰能規模化生產電力、高效輸送電力、讓終端用戶方便地消費電力，誰就是工業經濟的基礎設施。Token之於智能體經濟，是同樣的位置。從Token到貨幣這一條路徑的轉化能力，決定了智能體經濟的想象空間。

這三層拼在一起，「智能體經濟」的完整含義就清楚了：它描述的是一個以Token為計量單位、由AI Agent驅動、依託真實商業生態完成服務交付的新經濟形態。

所以我們看到，無論是ATH事業群，還是阿里巴巴集團技術委員會的成立，都是為了讓這個商業模式走通。在這短短的幾個月裏，阿里用一場動作密集、目標精準的自我改革，搭建了一個面向AI時代的全新商業體。

模型層到生態層的遷移

一個重要前提是，阿里的Infra和模型層做得足夠好，纔有資本喊出向智能體經濟轉舵。

Qwen 3.6 Plus上線首日在OpenRouter處理1.4萬億Token，打破全平台歷史紀錄，隨後拿下全球大模型周調用量冠軍。匿名登頂Artificial Analysis視頻排行榜的HappyHorse-1.0被證實出自阿里ATH——一個成立不到一個月的事業部，產出了全球榜首的多模態模型。模型能力的天花板還在快速拉升，但頭部模型之間的差距已經在收窄。

理解了概念，更重要的問題是：這對行業競爭格局意味着什麼？

過去兩年，Agent賽道的競爭基本圍繞一個維度展開——模型能力。誰的推理更強、誰的上下文更長、誰在SWE-bench上跑分更高。這個維度當然重要，但模型能力的邊際效應正在減弱。

這並非悲觀——從Sora關停到HappyHorse-1.0領先Seedance 2.0，人們對於模型能力的感知早已大不如前，因為誰也無法做到「強者恒強」，一直追着排行榜看無異於刻舟求劍。

關鍵在於：當開源模型都能達到這個水平時，「模型能力」作為競爭壁壘的含金量在快速稀釋。頭部模型之間的差距已經從「代差」縮小到了「小數點後一位」。

這意味着競爭重心正在遷移。

MaaS廠商確實需要不斷加強模型和Agent能力以提升自身競爭力，但這始終無法打破「次元壁」。真正讓AI接入服務只有兩條路：原有提供服務廠家向下採買模型和算力，或者MaaS廠商自己做服務。前者要看上游的自主意願，後者顯然不現實——這不是技術問題，是時間和規模的問題。

而阿里恰好有着天然優勢——當然這優勢是常年累月搭建起來的。

Agent要幫用戶叫外賣，需要接淘寶閃購的商品目錄、騎手調度和支付鏈路。要幫企業完成一次跨部門協作，需要接入CRM、ERP、OA和審批流。這些接入能力有一個共同特徵：它們不靠訓練模型獲得，靠的是多年積累的商業基礎設施和生態連接。

而模型層就更不必說了，大語言模型Qwen 3.6 Plus、全模態大模型Qwen3.5-Omni、圖像生成與編輯統一模型Wan2.7-Image……阿里的密集模型N連發，這些案例不一而足，均達到相關領域國內外最高水平，都指向了阿里的模型能力。

換句話說：Agent競賽的終局，比的不是誰的Agent更聰明，而是誰的Agent能調用的「真實世界服務」更多。

這個判斷如果成立，它意味着一次深刻的價值遷移——從模型層遷移到生態層。純模型公司的優勢在這個過程中會逐漸稀釋，而手握大規模消費生態的平台型公司，會顯現出結構性優勢。

某種程度上，這跟移動互聯網時代的邏輯如出一轍：最終贏的不是做操作系統的，而是在操作系統上建起了超級生態的那幾家。Agent時代，模型就是「操作系統」——重要，但不是終局。

雖然模型層足夠強，但也許幾年後我們回頭看這場關於智能體的經濟變革，或許會有這樣一個感知：阿里是為了「把服務做得更好」這盤醋，才包了「AI能力」這盤餃子。

行業重排開始了

如果「智能體經濟」的判斷成立，那接下來的行業重排會沿着一條清晰的線索展開：Agent的價值錨點，到底落在哪裏？

互聯網二十年最大的一個教訓是：社交和資訊能帶來流量，但服務和交易才能帶來經濟體。微信日活12億，但真正讓騰訊市值翻倍的是支付和小程序生態。頭條系靠內容起家，最後必須做電商和本地生活才能打開天花板。流量是起點，服務纔是閉環。

Agent賽道正在重演同樣的劇本。今天大多數Agent停留在「內容交互」——總結、寫作、問答、代碼——本質上還是信息層的事。但用戶最終的需求不是跟AI聊得開心，而是讓AI幫自己搞定具體事務。這些需求的體量和商業價值，遠大於「幫我寫一封郵件」。

價值高地不在「對話」，在「服務」。而服務這件事，恰好是阿里打了二十年的仗。這不是新能力，是老底。

但光有老底不夠。智能體經濟的重排速度極快，窗口期不等人。誰能在這個窗口期內最快完成從戰略到組織的貫通，誰才真正拿到入場券。

阿里在這裏有一個不太容易被看見的結構性優勢：全棧佈局帶來的變陣自由度。

芯片層有平頭哥，不受制於外部算力供給的節奏；模型層有千問系列，不需要依賴第三方模型的能力上限；MaaS層有百鍊，Token流通的管道自己修；應用層C端有千問、B端有悟空，服務的出口自己造。每一層都有佈局，意味着任何一層需要調整時，不需要跟外部談判，自己就能動。

這背後是阿里的組織保障。先後成立ATH事業群、集團技術委員會，每一刀都切在同一條主線上：讓Token從模型端更順暢地流到服務端。

這種「總綱之下的戰術靈活性」，反過來也是一道壁壘。純模型公司缺服務生態，動不了下游；垂直應用公司缺基礎設施縱深，調不了上游。能同時在全棧和生態兩個維度自由變陣的玩家，行業裏數得過來。

當所有人都在卷Agent的「聰明程度」時，真正的競爭可能已經轉移到了另一個維度。

阿里喊出「智能體經濟」，不是在說「我的模型最強」，而是在重新定義牌桌——Agent的價值不取決於它多聰明，取決於它能辦多少事。模型是入場券，服務纔是籌碼。

這張牌桌上，二十年的商業基礎設施、從芯片到應用的全棧能力、以及一個月三次變陣都不散架的組織韌性，構成了阿里手裏最難被複制的那副牌。

當然，牌好不等於贏。智能體經濟纔剛開局，變量遠比確定性多。但有一件事可以作為檢驗標準：一年之後，你用的Agent，是還在跟你聊天，還是已經在幫你花錢辦事？

答案指向誰，誰就拿下了這個時代的確定性。