2026世界人工智能大会（WAIC） 于7月20日在上海闭幕。作为AI应用领域的一线从业者，笔者观察到行业最显著的变化之一是Agent正在加速进入软件和应用层。从手机、办公软件、开发工具，到营销、客服、医疗和企业管理系统，几乎所有参展应用都在尝试接入Agent，让AI从生成一段内容，转向调用工具、跨越系统并完成任务。

大会结束两天后，OpenAI发布了企业级Agent平台Presence，将AI直接接入企业的客户服务、销售、账单处理、保险理赔和内部服务流程。这意味着OpenAI正从出售模型能力，进一步进入原本由CRM、客服软件、身份管理和工作流平台占据的企业软件腹地。这一举动引发了资本市场的剧烈反应：Workday、Atlassian、HubSpot、Salesforce和Okta等软件公司股价一度明显下跌，其中HubSpot跌幅超过12%，Atlassian接近12%。

此前，大模型公司负责提供智能，应用厂商负责设计界面、连接数据和承载业务流程。现在，模型开始向应用层延伸，试图理解用户意图、拆解任务，并决定接下来调用哪款软件。市场担忧的是，大模型公司把推理、数据连接、权限和流程执行打包在一起，直接进入传统SaaS最核心的价值区间，软件行业沿用了数十年的竞争逻辑开始松动。

Agent开始真正“干活”后，首先改变的是Token的消耗方式。 从今年上半年的观察来看，在部分长链、复杂任务中，Agent的Token消耗可能比传统聊天场景高出百倍、千倍。OpenAI在2025年企业AI报告中披露，其企业客户平均每家机构的API推理Token消耗在一年内增长约320倍。到2026年4月，OpenAI的API处理规模已超过每分钟150亿Token。

Token需求快速上升，首先改变了算力产业的重心。过去行业主要讨论训练大模型需要多少GPU；进入Agent阶段后，高频、并发和持续运行的推理需求变得更加重要。国产算力的推理性能也在持续优化，国产GPU及AI芯片需求旺盛，部分产品交付趋紧。此外，显存和内存也成为Agent扩张中的重要约束。根据SK海力士2026年第二季度财报，营收和营业利润均创历史新高，主要受HBM、AI服务器DRAM和企业级SSD需求增长推动。公司预计Agentic AI将把内存需求从AI专用产品进一步扩展至传统内存市场，并计划在下半年扩大HBM4产量。不过，半导体扩产有自身周期，SK海力士股价仍一度单日下跌超过17%，反映出市场担忧新增产能在2027年后集中释放可能造成供给过剩。

Token需求快速增长也放大了闭源模型与开放权重模型之间的竞争。海外前沿模型在推理、代码和工具调用等方面曾出现较明显的能力跃升，但国内开放权重模型持续更新，双方在部分任务上的实际差距正在缩小。例如近期发布的Kimi K3采用2.8万亿参数的混合专家架构，并开放完整模型权重，在长程编程、Agent任务和深度推理等方向进一步提升。

随着通用模型在代码、工具调用和任务执行等方面持续增强，垂直Agent首先要回答的问题是：自己还有哪些能力无法被基础模型快速覆盖？ 从2026年下半年开始，一部分缺乏真正行业壁垒的垂直Agent厂商可能会逐渐退出。核心逻辑在于，AI基础设施厂商不断进入应用层，通用模型的能力会持续补齐，单纯依靠产品包装、提示词和简单流程很难形成长期壁垒。

但这不代表垂直能力会被通用模型完全覆盖。全球各行业长期积累了大量Know-how、专业知识、SOP、三维工程仿真数据等，基座模型如果在训练阶段没有接触过这些内容，就很难仅凭通用能力完整掌握。例如在分子结构分析任务中，加载专业Skill后的模型表现明显优于仅靠通用能力。一个沉淀了专业知识、行业流程和边界规则的Skill，即使加载在普通模型上，也可能在特定任务中获得更好结果。

未来Agent生态的供给者未必只有软件公司。企业、医生、分析师、设计师和内容创作者都可能成为专业能力的提供者。但要让Skill成为可持续的应用单元，需要解决确权、知识保护、计费与收益分配、分发以及安全准入等问题。Skill需要一种“可用不可见”的调用机制，使用户可以使用一项能力并获得结果，但无法直接查看和复制其内部知识。

总之，Agent经济能否真正形成，最终取决于两点：专业能力能否被可靠调用，以及价值能否回到真正的创造者手中。