AI發(fā)展又迎來一個(gè)新的歷史節(jié)點(diǎn)。

當(dāng)前市場正在走出單純基于“模型參數(shù)”的攻堅(jiān)戰(zhàn)，進(jìn)入基于真實(shí)ROI（投資回報(bào)率）和云端算力經(jīng)濟(jì)賬的市場商戰(zhàn)階段。最近舉辦的Nebius Inflection 2026峰會上，Nebius聯(lián)合創(chuàng)始人Roman Chernin表示，AI云基礎(chǔ)設(shè)施正經(jīng)歷一場從“無狀態(tài)模型托管”向“智能體運(yùn)行期”的底層架構(gòu)重塑。

這一表述印證了市場對AI支出從“極限消耗”向“極限節(jié)流”的轉(zhuǎn)變，即隨著企業(yè)AI支出的極速擴(kuò)展，最近AT&T、Meta、沃爾瑪、亞馬遜等Fortune 500巨頭的AI預(yù)算管控浪潮襲來，企業(yè)對員工的考核不再單純基于員工對Token的使用量，而轉(zhuǎn)向?qū)gent輸出結(jié)果的評價(jià)。

從極限消耗到極限節(jié)流，這宣告的是AI粗放發(fā)展時(shí)代的結(jié)束，以及AI精細(xì)化作業(yè)時(shí)代的開啟。基于AI生命周期角度審視，這預(yù)示著AI正從粗放經(jīng)營的初創(chuàng)期進(jìn)入到精細(xì)耕耘的成長期和實(shí)用回報(bào)期，市場不再將AI看作一個(gè)研究探索單元，而當(dāng)作一個(gè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行單元。

這預(yù)示著Token將成為AI生態(tài)系統(tǒng)的一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施層，市場已趨向基于Agent結(jié)果付費(fèi)，而非基于Token的使用成本付費(fèi)，即市場需要的Agent不再是簡單的工具調(diào)用和Token消耗，而是Agent對結(jié)果負(fù)責(zé)，成為一個(gè)具有經(jīng)濟(jì)可行性的獨(dú)立經(jīng)濟(jì)單元。

這是一個(gè)深刻的改變。過往的AI生態(tài)是單線條的，被市場稱為“無狀態(tài)模型托管”范式，背后的底層商業(yè)邏輯本質(zhì)是買賣電力和算法模型調(diào)用，即模型+電的使用量，構(gòu)成了Token經(jīng)濟(jì)的主要組成部分。由于缺乏對Token的結(jié)果反饋機(jī)制，這種傳統(tǒng)的AI生態(tài)系統(tǒng)不僅容易引起低效使用和電力浪費(fèi)，而且由于缺乏有效的經(jīng)濟(jì)實(shí)用性和可用性的市場檢驗(yàn)，還扭曲激勵(lì)了大模型企業(yè)將巨額資源投入到不斷擴(kuò)大模型參數(shù)和算力中心建設(shè)等方面，忽視了模型的經(jīng)濟(jì)實(shí)用性和市場有效性等更為根本的市場問題。

AI對市場資金的虹吸效應(yīng)，及大量市場資金集中于缺乏對經(jīng)濟(jì)實(shí)用和市場有效驗(yàn)證的大模型上，觸發(fā)電力和GPU等算力的井噴式需求，進(jìn)而不可避免地引發(fā)了市場對AI泡沫的擔(dān)憂。

為此，當(dāng)前Agent興起，顯然不同于過往的單向通道，Agent作為一個(gè)獨(dú)立經(jīng)濟(jì)單元，其不僅是對模型的優(yōu)化調(diào)用，而且需要規(guī)劃、調(diào)用工具和模型，觀察結(jié)果、重試等，直接給企業(yè)和個(gè)人提供交付實(shí)現(xiàn)，用戶基于Agent交付的結(jié)果來評判其是否物有所值，是否在經(jīng)濟(jì)上可行、使用上有效等。這不僅是矯正Token經(jīng)濟(jì)下對模型和算力的粗放式調(diào)用，遏制用戶在AI使用上的災(zāi)難，而且其將塑形AI的市場價(jià)值和經(jīng)濟(jì)實(shí)用性，讓AI真正與用戶實(shí)際產(chǎn)出建立因果連接。

這開啟的將是一場AI淘汰賽，注定會將那些單純刷成績和標(biāo)準(zhǔn)而缺乏真正實(shí)用的AI大模型進(jìn)行淘汰，進(jìn)而帶來AI市場競爭生態(tài)的深刻改變。

為此，有關(guān)各方需編織好安全降落傘，為正在開啟的AI淘汰賽做好風(fēng)險(xiǎn)緩釋策略準(zhǔn)備。就目前AI發(fā)展趨勢看，首先需警惕的是對AI基建規(guī)模的過度依賴，即隨著AI融入各行各業(yè)，市場對AI算力和大模型的需求會越來越多，但這種可預(yù)期的市場需求，并不等同于任何類型的算力中心和模型都能滿足市場需求。算力中心和大模型都需為Agent的輸出結(jié)果負(fù)責(zé)，構(gòu)成Agent輸出成本的主要組成部分，只有能為用戶帶來真實(shí)增益的算力和大模型，才可能進(jìn)入Agent的調(diào)用菜單中。在AI供需各方都將AI使用成本納入評價(jià)體系下，當(dāng)前要警惕的是算力體系的低水平重復(fù)建設(shè)。

其次，需正視對Token使用量的過度迷戀。AI的含金量并非簡單看Token的使用量，而是看Agent對任務(wù)目標(biāo)的完成質(zhì)量和服務(wù)能力。若大規(guī)模的Token消耗量，無法有效轉(zhuǎn)換成AI對相關(guān)經(jīng)濟(jì)社會活動(dòng)的邊際效率改善，那么就需要注意是否存在AI領(lǐng)域的低水平重復(fù)建設(shè)。這顯然也是評價(jià)是否出現(xiàn)AI泡沫的一個(gè)重要指標(biāo)。

此外，用戶對AI的態(tài)度從極限消耗轉(zhuǎn)向極限節(jié)流，更加注重AI作為生產(chǎn)工具的經(jīng)濟(jì)價(jià)值等，再次用一個(gè)清晰的市場演進(jìn)邏輯證實(shí)，市場是最終檢驗(yàn)任何技術(shù)變革成效的唯一標(biāo)準(zhǔn)。對于AI等新事物，既不能拔高也不能遏止其成長，而是要相信市場的力量，相信市場會通過不斷試錯(cuò)，讓富有市場競爭力的技術(shù)和企業(yè)脫穎而出。

當(dāng)前AI變革已從初創(chuàng)期進(jìn)入成長期，AI淘汰賽已然打響，這意味著市場進(jìn)入了輸贏有別的關(guān)鍵時(shí)刻。此時(shí)更需堅(jiān)定的一個(gè)信念就是相信市場的力量，唯有為市場分散試錯(cuò)創(chuàng)造包容的環(huán)境，隨時(shí)做好市場外部性防治工作，才能形成“四民各執(zhí)業(yè)，天下自無爭”的良好環(huán)境，也才能編織好金色降落傘，打好AI淘汰賽。