当1100家企业不再晒参数跑分，智能体从“能说会道”走向“能办事、能交易”，AI产业正在经历一场深刻的逻辑重构。
2026世界人工智能大会开幕首日，一个产业信号已经足够清晰。
本届WAIC展览总面积首次突破10万平方米，1100余家企业参展，3000余项展品集中亮相，超300款产品全球首发。但比这些数字更值得关注的，是展会内容本身的变化。
前两年所有人都在问“你的模型参数有多少”，今年这个问题几乎消失了。超过10%的论坛主题与智能体相关，十款“镇馆之宝”里四款是智能体产品。
行业关注的焦点，正在从“模型能力”转向“智能体的落地能力”。而智能体要真正进入企业、稳定产出业务结果，靠的不再是模型本身的聪明程度，而是一整套基础设施。
AI产业正在从“卷模型”进入“卷基建”阶段。
智能体成为绝对主角，但行业关注点已经变了
本届WAIC以“智能伙伴，共创未来”为主题，智能体成为贯穿全场的关键词。
从百度“搭子”到阶跃原生Agent操作系统，从华为到各类创业公司，几乎所有参展商都在展示智能体相关产品或能力。但一个值得注意的现象是：当所有人都在谈论智能体的时候，讨论的焦点已经从“能不能做”变成了“能不能用”。
第一新声智库近年来持续关注AI产业发展，连续4年、累计15轮、面向超600位AI行业投资人、CIO、CEO展开调研，发布超15份榜单和报告。据其观察，AI Agent已在客服、数据分析与BI、营销与销售、智慧办公、内容生成、知识助手、软件开发与IT、运维等八大典型场景中发挥关键作用。
但一个更深层的问题正在浮现：如何让智能体从“演示环境”真正走进“生产环境”？
做一个智能体Demo不难——调用一个开源框架、接入一个大模型API、设计几个对话流程，一个下午就能跑通。但把这个Demo变成企业生产环境里7×24小时稳定运行、连接多个业务系统、处理复杂流程、接受合规审计的AI员工，难度是指数级提升的。
这中间的差距，正是当前AI产业正在激烈竞争的“基建层”。
从“模型思维”到“Token思维”：AI价值逻辑的根本转换
本届WAIC上，迈富时（Marketingforce，02556.HK）以“全栈Token工厂”的战略定位亮相，引发了不少产业观察者的关注。
这家港股上市的AI应用平台（02556.HK）提出的核心观点是：AI产业的竞争逻辑正在从“模型思维”转向“Token思维”。
什么是“模型思维”？就是关注“AI能做什么”——更大的参数、更长的上下文、更强的推理能力。过去三年，全球AI产业就是沿着这条主线狂奔的。
什么是“Token思维”？就是关注“AI做成了什么”——每一枚Token产出了什么业务结果、驱动了什么业务动作。
Token在AI产业中原本只是计量单位——模型输入输出多少Token，算力消耗多少Token，成本按Token计费。但在迈富时的定义中，Token正在从“计量单位”演变为“价值载体”。
一枚Token的价值，不在于它被生成出来，而在于它驱动了什么业务动作。 发一封跟进邮件并带来转化的Token，与生成一段通用文案但没有后续的Token，价值完全不同。
迈富时提出的“全栈Token工厂”，本质上是一个Token的深加工体系——将通用大模型产出的标准化Token，经过企业私域数据、行业知识图谱和业务流程的加工，转化为可直接驱动业务动作的“场景Token”。
这一逻辑的背后，是一整套智能体基础设施的支撑。
智能体基建三支柱：开发、运行、协作
迈富时AI首席科学家梁铮博士在WAIC智能体论坛上提出的“三大基础设施支柱”，在产业观察者中引发了广泛讨论。
第一支柱：开发基础设施。 解决的是“智能体怎么来”的问题。传统模式下，创建企业级智能体需要算法工程师、数据科学家、软件工程师组成团队，经历漫长流程。迈富时AI-Agentforce中台通过模板化生成、低代码配置和全生命周期管理，将智能体的创建从“手工作坊”升级为“工业化生产”。业务人员通过自然语言描述目标，即可定义和部署智能体——开发门槛从“会编程”降到了“会描述”。
第二支柱：运行基础设施。 解决的是“智能体怎么活”的问题。智能体进入企业生产环境后，需要解决工具动态发现与调用、上下文状态管理、安全隔离与权限管控、可观测性与可审计性等一系列问题。没有运行基础设施，智能体只能在演示环境里生存，一进真实业务就“水土不服”。
第三支柱：协作基础设施。 解决的是“智能体怎么打团战”的问题。单个智能体无法覆盖完整业务流程，多智能体协同才是企业级应用的常态。当线索管理Agent、用户画像Agent、跟进策略Agent等多个智能体需要协同完成一个任务时，谁来分解任务？谁来汇总结果？如何避免执行冲突？——这些都需要协作基础设施来保障。
三者共同构成智能体从创建、运行到协同的完整生命周期。缺少任何一根支柱，智能体都无法真正进入企业。
从“单点提效”到“全链闭环”：企业级AI的下一站
第一新声智库发布的《2025年全球企业级AI Agent优秀厂商图谱》显示，AI Agent正在从客服、营销等单点场景，向研发、供应链、经营分析等全链条延伸。
这一趋势的背后，是企业对AI价值期望的变化。
过去两年，企业对AI的期待是“单点提效”——用AI写文案更快了、用AI做图更省事了。但到了2026年，越来越多的企业发现：单点提效的边际收益在递减，真正能拉开差距的是“全链闭环”。
一个营销团队用AI写文案效率提升了50%，但如果洞察、创意、投放、复盘四个环节之间依然是割裂的，整体效率的提升就极为有限。真正需要的是让AI贯穿全链路——从市场洞察到策略生成，从内容创作到渠道分发，从效果监测到策略迭代，形成完整的闭环。
这正是迈富时展示的智能体矩阵的逻辑：覆盖AI销售、AI营销、AI商业、AI研发、AI服务、AI供应链、AI经营分析、AI办公八大领域，每个领域下多个Agent协同作业，跑完完整的业务链条，而非解决单点问题。
从“单点提效”到“全链闭环”，是企业AI应用的必然演进方向。
产业观察：基建能力正在成为AI企业的核心壁垒
从本届WAIC可以清晰地看到，AI产业的竞争格局正在发生变化。
大模型厂商的竞争逻辑是“横向扩展”——让模型覆盖更多语言、更多模态、更多任务类型。而一批像迈富时这样的AI应用平台，选择了一条不同的路径：“纵向深挖”——在企业级场景中把智能体的开发、运行、协作三个基础设施层做深做透。
两种路径没有优劣之分，但服务的是不同层面的需求。大模型厂商解决的是“智能从哪里来”，迈富时解决的是“智能怎么在企业里用起来”。前者是技术供给侧的创新，后者是应用落地侧的深耕。
在当前阶段，后者的价值正在被越来越多人意识到。 拥有一个强大的模型，和让这个模型在企业里稳定产出业务结果，之间的距离比大多数人想象的要大得多。填补这段距离的，正是智能体基础设施。
迈富时自身的数据验证了这一判断：全面部署AI全场景员工矩阵后，总人效提升62.7%，外贸出海业务增长134.4%，AI应用业务收入预计同比增长112%至134%。这些数据来自其自身业务的真实运行，而非精选的客户案例。
基建是智能的边界
WAIC 2026传递的最重要信号，可能不是某个技术突破或某个产品首发，而是一个产业共识的成型：AI的竞争，已经从“谁的模型更强”变成了“谁的基建更完善”。
正如梁铮博士在演讲中所说：“AI基建的能力边界，就是智能的边界。”
2026年，可能被产业观察者视为企业智能体基建的元年。在这一年，行业开始意识到：大模型只是起点，基建才是关键。在这一年，企业开始从“要不要用AI”转向“如何让AI产出业务结果”。
当模型能力趋于同质化，基建能力将成为AI企业最核心的竞争壁垒。 而这场基建竞赛，才刚刚开始。
