超越二元对立：AI智能体与硬核融合驱动中国AI万亿价值新图景

TL;DR：

人工智能的下一个热点并非软件与硬件的简单二选一，而是两者深度融合与协同演进的价值螺旋。在中国独特的“技术+场景+生态”模式下，以AI智能体为核心的软件智能应用正加速企业级市场的生产力重塑，而AI与硬件的结合则在政策与消费需求驱动下，开启物理世界的智能涌现，共同构筑一个万亿规模的AI新经济版图。

人工智能正以前所未有的速度重塑全球产业格局。在技术与商业化浪潮交织的当下，“软件还是硬件，谁将是下一个热点？”的疑问，引发了行业内的深思与探讨。36氪2025 AI Partner百业大会上，这场圆桌对话不仅聚焦了中国AI的成长路径和未来前景，更通过前瞻性洞察，揭示了这一问题的复杂性与协同性。深入分析表明，AI的未来并非简单的“非此即彼”，而是在AI智能体（Agent）驱动的软件层与“AI+硬件”的物理世界融合中，构建起一个多维度、共生共荣的价值生态。

AI智能体：软件智能的深度进化与企业生产力重塑

当前，AI智能体正被业界视为继大模型之后的下一代AI核心形态。Gartner在《2025 中国 AI 趋势》报告中指出，中国企业在Agentic AI（代理型AI）的试点和落地方面领先全球，高达42%的企业用户已处于试点阶段，15%已投入生产使用¹。这印证了中信建投的判断：“2025年是Agent（智能体）元年，智能体模型爆发的格局正在形成。”²

AI智能体具备任务感知、自主规划、动态适应和使用工具的能力，正在深刻改变软件的形态和功能。它不仅仅是传统信息化系统上的AI模块，更是能够直接服务现实世界的“AI原生应用”。例如，在企业级市场，AI智能体正成为解决“痛点”的核心利器。方云智能创始人于人提到，其业务已转向“业务部门AI智能体定制”，本质上是为企业提供AI转型咨询，通过共创式服务挖掘真实需求。大模型强大的代码生成能力，已将定制化成本降低10倍，使得过去耗时数月的工作，现在专家仅需一两个小时即可完成，极大地提升了B端定制服务的可行性与效率³。

AI招聘平台TTC创始人肖玛峰则将AI Agent引入招聘领域，旨在让每个职场人拥有专属的AI猎头顾问，通过AI分身复制专业能力，降低找工作的难度³。这不仅体现了AI Agent在特定垂直场景中的巨大潜力，更预示着其对传统“老法师行业”（如医生、律师、猎头）的颠覆性改造——AI替代部分人工，在不改变收费模式的前提下，显著提升利润空间。这种将AI作为“认知杠杆”，推动金融机构从流程自动化向数据驱动的智能决策跃迁的模式，正在多个传统行业复制²。

然而，应用层企业并非要自研大模型。小水智能CEO孙雪峰强调“站在巨人肩膀上”的策略，通过构建MaaS（Model-as-a-Service）层，灵活对接全球顶尖模型API，实现“谁好用、谁便宜就用谁”³。这种策略允许创业公司将精力聚焦于商业落地和场景创新，有效避开了“百模大战”的资源消耗，也符合Gartner提出的“节俭型AI”趋势，即在资源受限下，企业更注重AI的性价比。

AI+硬件：物理世界的智能涌现与消费级引爆点

与软件智能体同步，甚至在未来1-2年内可能呈现“高频热点”态势的是“AI+硬件”的深度融合。国务院《人工智能+》行动计划明确指出，到2027年70%的智能硬件将实现AI化，2030年超90%，这预示着一个几十万亿规模的增量市场³。

传统智能硬件（如穿戴设备、手机、家电）正在积极寻求AI升级方案。小米、华为、苹果等科技巨头首款AI手机的推出，以及PopMart的AI玩具、格力的AI空调等创新产品，都将刺激市场，引爆新的消费热潮³。孙雪峰提到小水智能在儿童腕表市场的成功经验，以及正在布局的**“AI眼镜与教育场景结合，做初中生知识点讲解眼镜”**，利用视觉多模态能力，提供家教式的学习陪伴，这正是“垂类硬件”的爆品方向³。

Gartner的报告也佐证了这一趋势，认为中国AI落地在B2C场景表现突出，汽车、可穿戴设备、手机等终端正成为生成式AI爆发的重要载体¹。中国在技术基础设施、5G覆盖、互联网数字生态系统以及完善的供应链方面具备独特优势，为**“无处不在的AI”**在消费端的普及和用户习惯的培育奠定了基础¹。

值得注意的是，AI+硬件的机遇并非巨头的专属。孙雪峰指出，“技术平权”的到来，开源硬件、开源软件（如Coze）大幅降低了创业门槛。普通创业者可以利用深圳成熟的供应链，在现有产品上叠加AI交互功能（例如，用开源Agent平台搭建儿童英语训练功能），从小场景验证，逐步扩张，实现商业化变现³。华泰证券甚至预测，AI服务器有望取代智能手机，成为最大的科技硬件品类，数据中心已成为AI芯片的最大应用市场，反映了硬件在AI基础设施层面的核心价值²。

中国式方案：生态化、务实化的商业落地路径

“中国式方案”以其独特的“技术+场景+生态”模式，正在改写全球科技产业版图。这不仅体现在对AI智能体和AI+硬件的共同推动上，更在于其务实高效的商业化策略。

首先，在模型选择上，中国企业展现出高度的实用主义。经历“百模大战”后，市场趋于理性，创业公司普遍认识到通用模型是大厂游戏，转而聚焦垂直领域。肖玛峰指出，应用公司“按需选模型”——推理用DeepSeek，长文本用KIMI，语音用火山引擎豆包，不绑定单一模型，充分利用各模型的长处³。于人也提到，国内开源模型的崛起（如阿里、DeepSeek、智谱、KIMI），不仅给国外模型带来压力，也为应用层提供了更多微调和二次开发的灵活选择。这种**“自建策略倾向”**（Gartner），并非重复建设基础大模型，而是聚焦工程工具与应用层的自研，构建“组装式平台架构”，以平衡自研与成本效率¹。

其次，商业化模式上，“先定制再标品”的策略成为B端市场的有效突破口。于人表示，AI应用仍处于早期，客户需求模糊，通过定制化服务与客户共创，验证场景后打磨成标品，再复制到整个行业，可以有效降低风险，加速商业化³。这种模式能抓住国内1382个行业小类中蕴藏的巨大机会，先“赚第一笔钱”，再进行标准化。

再者，中国企业在出海策略上也展现出独特的优势。肖玛峰建议C端应用可关注“人性弱点”出海，海外用户更愿意为“作弊神器”或“AI美图”付费。而中国SaaS和工具类企业，凭借强大的工程能力和相对较低的人工成本，在海外市场具备“卷赢”同行的潜力³。Gartner也强调中国在技术基础设施、数字生态和供应链方面的优势，为AI的全球化落地提供了坚实基础¹。

最后，资本市场也变得更加理性。投资人更青睐“强行业背景+强工程能力”的项目，而非纯粹的科学家团队。中金公司强调，AI发展具有双重规模效应，中国需通过算法创新弥补算力短板，发挥人才优势和市场潜力，并呼吁构建**“耐心资本”**生态体系，通过政府引导、社会资本参与、优化监管等方式，推动AI与实体经济深度融合²。

伦理、算力与长期展望：AI红利期的深层挑战与机遇

毋庸置疑，AI的红利期远未结束，嘉宾们普遍预测至少有10年，甚至长达40-60年的发展周期，到2035年左右将涌现应用巨头³。这波AI浪潮的深度和广度，超越了以往的移动互联网时代。

然而，伴随巨大机遇而来的是深层挑战。如何衡量AI投资回报率（Gartner调研显示企业信心不足¹），如何有效进行数据管理和治理，如何应对“Shadow AI”带来的安全风险，以及如何构建协同式的AI安全防御体系，都将是未来发展的关键议题¹。

从哲学思辨的角度看，AI对人类文明进程的影响是结构性的。AI作为“认知杠杆”，不仅重塑工作方式，也可能改变社会结构和人机交互的本质。AI数字员工的出现，预示着“以一抵十”的效能跨越，迫使我们重新思考人类的价值与定位²。具身智能（Embodied AI），特别是人形机器人，正从VLM（视觉语言模型）过渡到VLA（视觉-语言-动作模型），将AI的感知理解能力拓展到高频物理执行，未来进入制造业，将实现“感知-决策-执行”全链条自主化，工业机器人效率提升200%²⁴。

在地缘政治层面，AI已成为全球科技竞争的关键变量。华泰证券指出，中国是美国以外唯一具备完整AI产业链的国家，在“物理AI”上具有比较优势，这为中国AI的自主发展提供了战略纵深。

面对这一历史性机遇，行业领袖们共同的呼吁是**“尽快投身AI领域”**，无论是深耕“AI+垂直场景”，还是利用开源生态和供应链优势入场，抓住“AI+自己熟悉的领域”，这都是通往未来的黄金钥匙³。AI的未来是软件智能体的无边界渗透，也是AI+硬件在物理世界的深度扎根。这种软硬协同、生态共建的模式，将共同解锁万亿价值新图景，并深刻影响人类文明的未来走向。

引用

• AI智能体
• AI+硬件
• 中国AI商业化
• 产业生态
• 商业模式创新
• 具身智能