2026世界人工智慧大會（WAIC） 於7月20日在上海閉幕。作為AI應用領域的一線從業者，筆者觀察到行業最顯著的變化之一是Agent正在加速進入軟體和應用層。從手機、辦公軟體、開發工具，到營銷、客服、醫療和企業管理系統，幾乎所有參展應用都在嘗試接入Agent，讓AI從生成一段內容，轉向呼叫工具、跨越系統並完成任務。

大會結束兩天後，OpenAI釋出了企業級Agent平台Presence，將AI直接接入企業的客戶服務、銷售、賬單處理、保險理賠和內部服務流程。這意味著OpenAI正從出售模型能力，進一步進入原本由CRM、客服軟體、身份管理和工作流平台佔據的企業軟體腹地。這一舉動引發了資本市場的劇烈反應：Workday、Atlassian、HubSpot、Salesforce和Okta等軟體公司股價一度明顯下跌，其中HubSpot跌幅超過12%，Atlassian接近12%。

此前，大模型公司負責提供智慧，應用廠商負責設計介面、連線資料和承載業務流程。現在，模型開始嚮應用層延伸，試圖理解使用者意圖、拆解任務，並決定接下來呼叫哪款軟體。市場擔憂的是，大模型公司把推理、資料連線、許可權和流程執行打包在一起，直接進入傳統SaaS最核心的價值區間，軟體行業沿用了數十年的競爭邏輯開始鬆動。

Agent開始真正“幹活”後，首先改變的是Token的消耗方式。 從今年上半年的觀察來看，在部分長鏈、複雜任務中，Agent的Token消耗可能比傳統聊天場景高出百倍、千倍。OpenAI在2025年企業AI報告中披露，其企業客戶平均每家機構的API推理Token消耗在一年內增長約320倍。到2026年4月，OpenAI的API處理規模已超過每分鐘150億Token。

Token需求快速上升，首先改變了算力產業的重心。過去行業主要討論訓練大模型需要多少GPU；進入Agent階段後，高頻、併發和持續執行的推理需求變得更加重要。國產算力的推理效能也在持續最佳化，國產GPU及AI晶片需求旺盛，部分產品交付趨緊。此外，視訊記憶體和記憶體也成為Agent擴張中的重要約束。根據SK海力士2026年第二季度財報，營收和營業利潤均創歷史新高，主要受HBM、AI伺服器DRAM和企業級SSD需求增長推動。公司預計Agentic AI將把記憶體需求從AI專用產品進一步擴充套件至傳統記憶體市場，並計劃在下半年擴大HBM4產量。不過，半導體擴產有自身週期，SK海力士股價仍一度單日下跌超過17%，反映出市場擔憂新增產能在2027年後集中釋放可能造成供給過剩。

Token需求快速增長也放大了閉源模型與開放權重模型之間的競爭。海外前沿模型在推理、程式碼和工具呼叫等方面曾出現較明顯的能力躍升，但國內開放權重模型持續更新，雙方在部分任務上的實際差距正在縮小。例如近期釋出的Kimi K3採用2.8萬億引數的混合專家架構，並開放完整模型權重，在長程程式設計、Agent任務和深度推理等方向進一步提升。

隨著通用模型在程式碼、工具呼叫和任務執行等方面持續增強，垂直Agent首先要回答的問題是：自己還有哪些能力無法被基礎模型快速覆蓋？ 從2026年下半年開始，一部分缺乏真正行業壁壘的垂直Agent廠商可能會逐漸退出。核心邏輯在於，AI基礎設施廠商不斷進入應用層，通用模型的能力會持續補齊，單純依靠產品包裝、提示詞和簡單流程很難形成長期壁壘。

但這不代表垂直能力會被通用模型完全覆蓋。全球各行業長期積累了大量Know-how、專業知識、SOP、三維工程模擬資料等，基座模型如果在訓練階段沒有接觸過這些內容，就很難僅憑通用能力完整掌握。例如在分子結構分析任務中，載入專業Skill後的模型表現明顯優於僅靠通用能力。一個沉澱了專業知識、行業流程和邊界規則的Skill，即使載入在普通模型上，也可能在特定任務中獲得更好結果。

未來Agent生態的供給者未必只有軟體公司。企業、醫生、分析師、設計師和內容創作者都可能成為專業能力的提供者。但要讓Skill成為可持續的應用單元，需要解決確權、知識保護、計費與收益分配、分發以及安全准入等問題。Skill需要一種“可用不可見”的呼叫機制，使使用者可以使用一項能力並獲得結果，但無法直接檢視和複製其內部知識。

總之，Agent經濟能否真正形成，最終取決於兩點：專業能力能否被可靠呼叫，以及價值能否回到真正的創造者手中。