蚂蚁集团：智能是解决流量矛盾的核心效率手段

在2026年被普遍视为Agent（智能体）商业元年的背景下，蚂蚁集团创始人魏世杰主持的圆桌讨论首先聚焦于AI的本质与核心价值。韩（Han）指出，当前行业面临的最大矛盾在于流量不足且成本高昂。他认为，AI作为智能的体现，其核心作用在于解决这一矛盾，而提升效率是实现目标的首要手段。尽管过去两三年间，从触达到生产再到履约的业务环节均取得了显著进步，但信息转换的效率依然不足。这种低效源于缺乏真正的智能介入，因此韩坚信，智能能够填补这一最后的效率缺口。他并未表现出明显的焦虑情绪，而是将焦点集中在如何利用AI优化信息流转这一根本问题上。

吉利汽车：从被动工具到主动服务的范式转移与生态焦虑

吉利汽车的任（Ren）则从行业变革的角度阐述了Agent带来的根本性变化。他认为，汽车企业与传统终端及大模型厂商的合作本身即是行业范式转移的体现。吉利正推动汽车从过去的“被动信息检索或使用”向未来的主动服务形态转变。任回忆童年电影《霹雳游侠》中AI驱动汽车的想象，认为如今AGI赋能汽车的时代已经到来。Agent的技术赋能被视为将汽车从单纯交通工具转化为智能生命体的关键路径。然而，作为行业先驱，吉利在组织内部全面部署AI并率先提出上述理念后，任坦言自己充满焦虑。这种焦虑源于对技术形态、生态系统及其扩张环境的深刻关注，吉利希望在这一变革期能为行业带来新的思路与改变。

OPPO：模型能力超越组织能力的断层与挑战

OPPO的唐（Tang）指出了当前行业面临的一个严峻现象：模型能力可能已超越整个产业链的组织能力。虽然基于现有大模型构建体验良好的Agent并非难事，但实现商业成功却极具挑战。唐强调，一个成功的Agent需要大量数据以增强其对用户意图的理解能力（即变得更“懂事”），同时也依赖丰富的服务生态来创造更大价值。然而，客观现实是数据和服务仍存在大量孤岛。唐认为，整个产业链需要时间达成共识、进行协作甚至博弈。他直言“工业组织能力已无法跟上模型能力”，这种脱节是行业当前面临的主要痛点。这一观点揭示了技术快速迭代与组织协同滞后之间的结构性矛盾。

vivo：五年巨变下的定位焦虑与服务初心

vivo的周（Zhou）回顾了AI发展的历程，指出过去七到八年间的快速演进。从2018年图像识别兴起、语音助手初现，到2023年大模型带来AGI预期，再到2024年的Prompt Engineering（提示词工程）和2025年转向Context Engineering（上下文工程），技术路径不断迭代。周特别提到，从2026年3月Anthropic提出Op-loop概念至今的五个月里，用户体验发生了过去七八年中最大的变化。面对如此剧烈的变革，周坦言几乎没有时间睡觉。他的焦虑主要源于如何定义公司在这一浪潮中的位置。vivo始终坚持将手机作为连接人与数字世界海量服务的桥梁，并通过AI构建个性化助手。周表示：“我们的初衷八年来从未改变。”当前的焦虑在于，如何将这些定位和愿景在Agent时代转化为现实。他引用了行业内的观察：“2025年大家忙着发布基于大模型的语音助手并不断打磨，直到2026年3月11日Anthropic推出了Op-loop概念……这五个月里体验发生了过去七八年最大的变化。”

汽车与手机：从封闭应用到端到端服务的生态悖论

吉利在AI车载领域起步较早，但深刻意识到硬件终端正从流量入口转变为超级入口。任先生指出，过去汽车应用生态相对封闭，服务多为点对点连接；而在Agent时代，核心转变在于将信息检索转化为结果交付。这种端到端的服务需要跨越不同厂商的生态壁垒。吉利发现，若车企构建主Agent调用其他子Agent，会遭遇终端设备天然形成的封闭孤岛问题。例如不同手机厂商拥有各自独立的生态系统，这导致Agent难以真正实现跨平台的无缝服务。因此，AI必须更加开放包容，打破利益碎片化带来的矛盾。短期内，终端侧深度Agent的发展面临显著挑战，需要全社会及各方的协作才能突破这一瓶颈。

终端角色的三重进化：意图入口、传感器与执行器

周先生认为，作为终端公司，平台角色需发生根本性变化。首先，设备将从“应用入口”转型为“意图入口”，用户追求的是最终服务结果而非API或APK等中间过程。AI将承担更多的编排与决策职能，意图理解能力的增强是核心驱动力。其次，终端将成为更强大的传感器。大模型对数据有巨大需求且擅长利用数据，全栈感知与记忆能力依赖于终端提供的海量多模态数据。最后，终端将演变为多设备的执行器（Actuator）。随着眼镜、音频及健康设备等新型硬件涌现，它们将构成分布式智能体系统。这种类似生态系统的协作模式，本质上是具身智能（Embodied Intelligence）的进化方向。

手机厂商的战略聚焦：算力基建与A2A协议标准

对于OPPO和vivo等手机厂商而言，商业化变现并非当前首要考量，重点在于算力芯片与大模型底层的整合。周先生预测，像DeepSeek这样超大规模MoE模型的端侧部署将在1-2年内实现。为此，手机厂商需提前布局。在生态合作方面，OPPO计划与支付宝等平台共建点对点A2A（Agent-to-Agent）协议。目前行业缺乏统一的意图共享标准，这是需要重点投入的方向。手机厂商主要提供载体，而用户真正享受的是由支付宝等平台聚合的数字世界智能体服务。这种分工明确了终端厂商在Agent生态中的基础支撑角色，而非直接垄断所有服务。

支付宝的破局之道：构建开放共享的信任基础设施

韩先生指出，Agent时代的真正挑战在于如何在更开放的生态中建立新的利益共享机制。单一设备或超级App无法涵盖所有用户习惯，多元化需求要求参与者进行明确分工与开放协作。支付宝的策略是向能力层下沉，构建生态中最核心的基础要素：信任、支付与安全机制。这些底层基础设施是其他参与者进入Agent世界的前提。韩先生强调，必须打破封闭思维，通过标准化接口实现能力互通。只有当各方愿意贡献自身优势并共享收益时，Agent生态才能从概念走向现实。这种开放机制的建立，比单纯的技术突破更为关键和紧迫。

“在Agent时代，你需要把过去的信息检索变成服务、变成结果交付……如果我们要构建一个主Agent去调用各种子Agent，你会发现终端本身也是相对封闭的孤岛。”

“未来终端可能从应用入口变成意图入口……全栈必须感知，全栈必须记忆。”

“真正的挑战在于如何在一个更开放的生态中建立新的利益共享机制……支付宝要下沉到能力侧，构建信任、支付和安全这些最基础的要素。”

跨端协作的核心：从流量博弈到信任共建

在Agent生态中，真正的挑战并非技术能力本身，而是底层的利益共享机制。OPPO副总裁唐沐指出，虽然过去存在基于流量的分成模式，但新的协作方式更倾向于在参与者共同磨合中逐渐形成。以OPPO与支付宝的AHA协议合作为例，双方首先建立了心理信任与技术互通。起初，Breeno调用支付宝服务时坚持跳转至APP以获取DAU（日活跃用户），但双方最终达成共识：优先保障用户体验而非短期流量指标。这一让步反而带来了正向反馈，数据显示在上半年合作中，OPPO品牌手机上的支付宝日活用户增加了超过200万。唐沐强调，放下既得利益是建立信任的第一步，合作的基础在于信任、安全与开放。微博方面也表示，在与支付宝的健康服务合作中，双方未讨论任何商业条款，纯粹基于无条件信任提供服务。

汽车行业的范式转移：从信息时代到服务交付经济

吉利高管任博士分析了汽车行业在Agent时代的独特定位。他指出，过去汽车业在信息支付生态中处于滞后地位，且服务通常对用户免费。然而在新阶段，汽车行业必须从“信息与流量时代”转向基于服务和交付的经济模式。与手机不同，汽车是高度具身化的AI载体，具备感知、规划及强大的生态整合能力。在手机场景中，若服务出错责任在于开发者或APP方；但在汽车场景下，最终结果的责任主体是车企本身。这意味着车企不能仅关注价值分配，而应专注于创造端到端的交付价值，让用户愿意为最终的服务结果付费。这种转变要求车企构建全新的责任体系，以应对Agent时代更复杂的交互需求。

具身智能的责任闭环：从检测到主动干预

在Agent时代，汽车作为高度具身的AI形态，其能力远超单一信息提供。任博士举例说明了一种未来场景：当车辆通过感知系统检测到驾驶员出现长期疲劳或身体不适时，不再依赖人工指令。此时，车内的Agent大模型将作为生态组件之一，主动诊断驾驶员状态、自动预约医院并定位专家。这一过程体现了从单一服务向生态链协同的跃迁。客户感知到的不再是孤立的服务或信息，而是由汽车完成的端到端问题解决。在这种模式下，Agent仅作为执行环节的一部分，真正的价值在于车企对整个闭环的责任承担与生态整合能力。这种从被动响应到主动干预的转变，定义了汽车在智能时代的新型权利与责任边界。

吉利任：原子化服务催生“Agent互联网时代”

对于Agent从当前状态迈向千万级规模，吉利汽车集团总裁任宇翔认为核心差异在于服务提供主体的变化。过去互联网服务主要由少数大型App提供商垄断，而未来将是大量由个人或小团队开发的“原子级”服务Agent涌现。这种转变将催生一种被称为“Agent互联网时代”的新形态。在这一架构下，终端设备的角色发生根本性重构，其集成能力与作为“Master Agent”（主Agent）的任务调度能力变得至关重要。以汽车为例，若要在未来AGI形态下运行，车辆的技术架构必须变革，可能需要开发专用的AIOS系统。在这个系统中，Master Agent专注于任务交付与协调，调用周边各类垂直Agent为用户提供更优质的服务。任宇翔预测，这种由智能带来的活力与创造力将激增，从而极大提升终端用户体验，并围绕此形成新的经济模型。

蚂蚁周：注意力转移与“地基”上的薄冰感

支付宝总裁胡晓明（字幕中称Zhou，结合语境及“A-Fu”提及，此处指代蚂蚁集团高管视角）从商业模式演变的角度指出，当前移动互联网本质是“注意力经济”，而Agent生态成熟后，人们的关注点将从琐碎工作中解脱，转向运动、健康等更有价值的生活领域。他认为蚂蚁在“A-Fu”上的布局具有前瞻性，因为这顺应了时间释放的趋势。然而，另一位高管（字幕中未明确姓名，但语境为谨慎派）则表达了强烈的危机感，形容自己“如履薄冰”。他指出，尽管底层大模型（字幕中称为Harness）能力大幅提升，但用户的基本需求并未发生本质变化。真正的差异在于支撑服务的基础设施发生了改变。这种改变并非来自业务任务本身，而是源于生产力的革命。他特别提到一个关键数据：PC端Harness目前拥有超过30,000个全量系统适配，而移动端才刚刚开始。若要明年获得同等体验，这3万项适配一项都不能少。

千问韩：技术迭代超预期与商业闭环的必要性

针对行业协调和组织能力是否跟得上模型能力的质疑，千问（Qwen）方面代表韩指出，虽然目前存在差距，但技术发展的速度可能远超所有人想象。他列举了模型迭代的惊人速率：从Llama到Harness仅用数月，而从GPT-3至今也仅约20个月。因此，他确信“技术追赶的速度可能比任何人的预期都要快”。除了依赖技术进步，加速生态成熟的关键在于建立商业闭环。他引用了前文提到的观点：“不少商家和开发者希望他们的服务能被利用并产生收入”。只有当所有参与方都能看到明确的商业激励，才能形成正向循环。因此，支付宝等平台的策略应是更加开放并夯实底层能力。他强调，这个生态系统无法由单一公司设计，必须通过多方共创（co-created）来实现。这种开放与协作是吸引更多人加入、推动生态快速生长的前提。

价值分配机制：基于贡献度的市场化定价

在探讨Agent商业化的核心问题时，嘉宾们深入讨论了价值创造与利益分配机制。观点认为，只有当客户愿意为Agent提供的价值付费时，真正的商业价值才得以确立。关于如何分配这些收益，核心原则应是“基于贡献度进行真实分配”。这意味着需要明确界定：谁提供了过程中的核心数据？谁做出了主要的核心决策？以及谁完成了最终交付给用户的环节？ 市场应当提供最佳的定价机制来解决这一问题。在具体的执行路径上，建议采取“先构建生态，后谈利润分配”的策略。对于政策落地后的价值感知时间，有高管大胆预测：部分商家可能在三个月内就能感受到初步影响。这一时间表反映了市场对Agent商业化落地速度的乐观预期，但也暗示了从技术能力到商业变现之间仍存在需要跨越的鸿沟。

商家规模化接入的窗口期预测

关于更多商户开始加入AI Agent生态的时间表，行业内部存在一个相对清晰的预期节点。根据目前的观察与推演，这一关键的时间窗口大约会在六个月后开启。具体而言，这个时间点大致对应于明年春节之后。在这一阶段之前，市场可能仍处于预热或早期探索期，而一旦跨过这个时间节点，越来越多的商户将正式启动接入工作。这种从少数先行者向大众化普及的转变，是衡量技术落地深度的重要指标。对于关注这一领域的从业者和投资者来说，这六个月是一个至关重要的观察期。它不仅是技术迭代的过程，更是商业模式验证和生态扩容的关键阶段。只有当商户群体真正开始大规模行动时，才能证明该技术已经具备了足够的实用价值和商业吸引力。

明年下半年的行业拐点预期

基于上述商家接入的时间线，我们可以进一步推导出整个行业的潜在转折点或真正的拐点。如果商户在明年春节后开始密集加入，那么预计这一趋势将在明年下半年（即H2）得到集中体现。届时，随着用户基数的扩大和应用场景的丰富，一个真正的inflection point（拐点）可能会浮现。这意味着行业将从早期的概念验证阶段进入实质性的增长爆发期。对于市场参与者而言，明年下半年被视为一个关键的战略窗口。在这个阶段之前积累的技术优势、数据资产和用户关系，将转化为实际的商业成果。拐点的出现标志着行业成熟度的提升，同时也意味着竞争格局的初步形成。因此，提前布局并密切关注这一时间节点的动态，对于把握未来市场机遇至关重要。

结语：对行业信心的提振与展望

在讨论了具体的时间节点和行业预期后，本次对话也进入了尾声。尽管时间紧迫，但这些思考在当前的关键时刻显得尤为重要。通过明确的时间表和拐点预测，我们为行业参与者提供了更多的确定性和信心。正如对话中所言：“Great, that gives everyone a lot of confidence.” 这种信心不仅来源于对技术前景的认可，更来自于对市场节奏的清晰把握。最后，“It’s an honor to be here today to record these thoughts at such a critical moment.” 这次交流不仅是对过去工作的总结，更是对未来发展的展望。“I look forward to meeting again in the future.” 期待在行业迎来真正拐点时，再次相聚探讨新的进展与挑战。

结论

Agent商业元年已至，核心矛盾从技术能力转向组织协同与利益分配。优势在于AI显著提升了信息流转效率，推动终端从应用入口向意图入口进化；短板则是产业链组织能力滞后于模型迭代速度，且跨端生态存在封闭孤岛。适用条件为建立基于贡献度的市场化定价与信任机制，如OPPO与支付宝合作中让渡流量以换取体验提升。尚未证明之处包括大规模商户接入的具体时点，但预计明年春节后开启窗口期，下半年或现行业拐点。