文 | 象先志

2026 年上半年，Agent 经历了属于自己的成人礼：如果你问任何一家中国科技公司 " 下一步做什么 "，答案大概率包含 Agent 这个词。科技巨头在做，大大小小的创业公司更是把 Agent 写进了每一份 BP。资本市场给出的估值倍数也在暗示：Agent 是 AI 落地的最大叙事。

但打开这些产品，你会发现一个尴尬的事实——绝大多数 Agent 还停留在 " 聊天 " 层面。它能帮你总结一篇文章，能帮你写一封邮件，能跟你讨论一个技术问题，但接入真正的需求，在绝大部分情况下仍然很难。

就如同互联网时代，人们的需求从社交需求、信息检索需求、资讯聚合需求，这几步转变发生得很快。但真正让互联网经济爆发的，是让人们的衣食住行接入线上，这才让互联网经济的叙事合理，拿下了互联网经济的确定性。换言之，大众需求的满足，是关键的一环。

而阿里，正在跑出属于 Agent 时代的确定性。

阿里巴巴在新财年首次集团战略会上，正式提出，全力推进以千问为代表的智能体经济。阿里认为，智能体经济既是技术演进的成果，更是中国互联网科技企业商业基础设施、生态协同能力与 AI 深度融合的结晶——它将创造新型就业形态、释放巨大商业价值，并催生新质服务业。

在 " 智能体经济 " 这一概念确定后，过去一年多时间阿里 AI 在多个条线狂飙突进指向何方，谜底终于被揭开了。

" 智能体经济 " 到底在说什么

" 智能体经济 " 这四个字，最容易被误读为 " 我们要做一个 Agent 产品 "。但如果只是做产品，犯不着在集团战略会上喊出来。阿里真正想定义的，是一种新的经济运行方式。

这也是为什么，当阿里巴巴正式提出 " 全力推进智能体经济 " 时，这个表述值得被认真拆解。不是因为它来自阿里，而是因为它可能揭示了 Agent 赛道一个被低估的终局逻辑。

如果把 " 智能体经济 " 拆开，其中包含着三层概念：

第一层：这是经济形态，不是技术产品。

这跟十年前说 " 互联网 +" 的逻辑类似——不是在说某个 App 好不好用，而是在说：当 Agent 大规模渗透进服务业，它会改变供给侧的生产方式和需求侧的消费体验。

阿里给出的判断是，" 大量数字化工作将由数以百亿计的 AI Agent 来支撑 "，这些 Agent 的运行靠 Token 驱动。这不是一个产品故事，是一个生产关系故事。

言下之意，产品是谁来做没那么重要，分清 Agent 时代的供给需求关系很重要。

第二层："AI 模型 + 消费生态 " 的双轮。只有模型的 Agent 是个聪明的空壳——能聊天但不能办事。单有生态没有模型的平台就是传统互联网——有服务但没有智能调度能力，智能体经济需要两个轮子同时转。

这也解释了阿里为什么在过去一年不断做两件看起来不相关的事：一边加大投入模型能力提升，一边把千问 App 接入淘宝天猫、飞猪、高德、钉钉——一边造脑子，一边接手脚。

第三层：Token 是这个经济体的基本单位。阿里在 3 月成立 ATH 事业群时，给出的核心主线是 " 创造 Token、输送 Token、应用 Token"。Token 已经远不是一个技术术语，而是一种商业模式的描述。就像电力之于工业经济——谁能规模化生产电力、高效输送电力、让终端用户方便地消费电力，谁就是工业经济的基础设施。Token 之于智能体经济，是同样的位置。从 Token 到货币这一条路径的转化能力，决定了智能体经济的想象空间。

这三层拼在一起，" 智能体经济 " 的完整含义就清楚了：它描述的是一个以 Token 为计量单位、由 AI Agent 驱动、依托真实商业生态完成服务交付的新经济形态。

所以我们看到，无论是 ATH 事业群，还是阿里巴巴集团技术委员会的成立，都是为了让这个商业模式走通。在这短短的几个月里，阿里用一场动作密集、目标精准的自我改革，搭建了一个面向 AI 时代的全新商业体。

模型层到生态层的迁移

一个重要前提是，阿里的 Infra 和模型层做得足够好，才有资本喊出向智能体经济转舵。

Qwen 3.6 Plus 上线首日在 OpenRouter 处理 1.4 万亿 Token，打破全平台历史纪录，随后拿下全球大模型周调用量冠军。匿名登顶 Artificial Analysis 视频榜单的 HappyHorse-1.0 被证实出自阿里 ATH ——一个成立不到一个月的事业部，产出了全球榜首的多模态模型。模型能力的天花板还在快速拉升，但头部模型之间的差距已经在收窄。

理解了概念，更重要的问题是：这对行业竞争格局意味着什么？

过去两年，Agent 赛道的竞争基本围绕一个维度展开——模型能力。谁的推理更强、谁的上下文更长、谁在 SWE-bench 上跑分更高。这个维度当然重要，但模型能力的边际效应正在减弱。

这并非悲观——从 Sora 关停到 HappyHorse-1.0 领先 Seedance 2.0，人们对于模型能力的感知早已大不如前，因为谁也无法做到 " 强者恒强 "，一直追着榜单看无异于刻舟求剑。

关键在于：当开源模型都能达到这个水平时，" 模型能力 " 作为竞争壁垒的含金量在快速稀释。头部模型之间的差距已经从 " 代差 " 缩小到了 " 小数点后一位 "。

这意味着竞争重心正在迁移。

MaaS 厂商确实需要不断加强模型和 Agent 能力以提升自身竞争力，但这始终无法打破 " 次元壁 "。真正让 AI 接入服务只有两条路：原有提供服务厂家向下采买模型和算力，或者 MaaS 厂商自己做服务。前者要看上游的自主意愿，后者显然不现实——这不是技术问题，是时间和规模的问题。

而阿里恰好有着天然优势——当然这优势是常年累月搭建起来的。

Agent 要帮用户叫外卖，需要接淘宝闪购的商品目录、骑手调度和支付链路。要帮企业完成一次跨部门协作，需要接入 CRM、ERP、OA 和审批流。这些接入能力有一个共同特征：它们不靠训练模型获得，靠的是多年积累的商业基础设施和生态连接。

而模型层就更不必说了，大语言模型 Qwen 3.6 Plus、全模态大模型 Qwen3.5-Omni、图像生成与编辑统一模型 Wan2.7-Image ……阿里的密集模型 N 连发，这些案例不一而足，均达到相关领域国内外最高水平，都指向了阿里的模型能力。

换句话说：Agent 竞赛的终局，比的不是谁的 Agent 更聪明，而是谁的 Agent 能调用的 " 真实世界服务 " 更多。

这个判断如果成立，它意味着一次深刻的价值迁移——从模型层迁移到生态层。纯模型公司的优势在这个过程中会逐渐稀释，而手握大规模消费生态的平台型公司，会显现出结构性优势。

某种程度上，这跟移动互联网时代的逻辑如出一辙：最终赢的不是做操作系统的，而是在操作系统上建起了超级生态的那几家。Agent 时代，模型就是 " 操作系统 " ——重要，但不是终局。

虽然模型层足够强，但也许几年后我们回头看这场关于智能体的经济变革，或许会有这样一个感知：阿里是为了 " 把服务做得更好 " 这盘醋，才包了 "AI 能力 " 这盘饺子。

行业重排开始了

如果 " 智能体经济 " 的判断成立，那接下来的行业重排会沿着一条清晰的线索展开：Agent 的价值锚点，到底落在哪里？

互联网二十年最大的一个教训是：社交和资讯能带来流量，但服务和交易才能带来经济体。微信日活 12 亿，但真正让腾讯市值翻倍的是支付和小程序生态。头条系靠内容起家，最后必须做电商和本地生活才能打开天花板。流量是起点，服务才是闭环。

Agent 赛道正在重演同样的剧本。今天大多数 Agent 停留在 " 内容交互 " ——总结、写作、问答、代码——本质上还是信息层的事。但用户最终的需求不是跟 AI 聊得开心，而是让 AI 帮自己搞定具体事务。这些需求的体量和商业价值，远大于 " 帮我写一封邮件 "。

价值高地不在 " 对话 "，在 " 服务 "。而服务这件事，恰好是阿里打了二十年的仗。这不是新能力，是老底。

但光有老底不够。智能体经济的重排速度极快，窗口期不等人。谁能在这个窗口期内最快完成从战略到组织的贯通，谁才真正拿到入场券。

阿里在这里有一个不太容易被看见的结构性优势：全栈布局带来的变阵自由度。

芯片层有平头哥，不受制于外部算力供给的节奏；模型层有千问系列，不需要依赖第三方模型的能力上限；MaaS 层有百炼，Token 流通的管道自己修；应用层 C 端有千问、B 端有悟空，服务的出口自己造。每一层都有布局，意味着任何一层需要调整时，不需要跟外部谈判，自己就能动。

这背后是阿里的组织保障。先后成立 ATH 事业群、集团技术委员会，每一刀都切在同一条主线上：让 Token 从模型端更顺畅地流到服务端。

这种 " 总纲之下的战术灵活性 "，反过来也是一道壁垒。纯模型公司缺服务生态，动不了下游；垂直应用公司缺基础设施纵深，调不了上游。能同时在全栈和生态两个维度自由变阵的玩家，行业里数得过来。

当所有人都在卷 Agent 的 " 聪明程度 " 时，真正的竞争可能已经转移到了另一个维度。

阿里喊出 " 智能体经济 "，不是在说 " 我的模型最强 "，而是在重新定义牌桌—— Agent 的价值不取决于它多聪明，取决于它能办多少事。模型是入场券，服务才是筹码。

这张牌桌上，二十年的商业基础设施、从芯片到应用的全栈能力、以及一个月三次变阵都不散架的组织韧性，构成了阿里手里最难被复制的那副牌。

当然，牌好不等于赢。智能体经济才刚开局，变量远比确定性多。但有一件事可以作为检验标准：一年之后，你用的 Agent，是还在跟你聊天，还是已经在帮你花钱办事？

答案指向谁，谁就拿下了这个时代的确定性。