TL;DR：
在AI智能体浪潮中，资本市场呈现出截然不同的投资哲学：一方视其为效率革命的黄金新矿，另一方则呼吁警惕早期泡沫与落地挑战。蚂蚁集团等巨头则在金融等高精度场景中，审慎探索高容忍度细分应用，预示着一场资本与技术共舞，乐观与务实交织的商业精算。
人工智能的潮汐仍在汹涌，而其最新卷起的浪花——智能体（Agent）——正成为全球科技界与投资界最炙手可热的话题。一如任何新兴的淘金热，总不乏旗帜鲜明的乐观主义者与手持计算器的审慎派，以及那些在两极之间摸索前行、试图把握时代脉搏的中间力量。近期，一场在外滩之滨汇聚了明势、BAI和蚂蚁等头部机构投资人的圆桌讨论，便将这股AI浪潮下的众生相，以及其背后错综复杂的商业逻辑与资本博弈，描绘得淋漓尽致。
智能体：狂飙突进，抑或步履蹒跚？
明势创投创始合伙人黄明明无疑是这场“智能体时代是否降临”辩论中的最坚定的乐观派。他指出，中国凭借过去二十年移动互联网积累的深厚产品能力，极有可能在未来的全球顶级Agent榜单中占据_三分之二_的席位。这番豪言壮语并非空穴来风，其底气部分源于技术成本的断崖式下降：推理侧运算量成本骤降280倍，而混合专家架构（MoE）又使计算成本再减80%。更关键的是，模型已具备调用工具和“规划”（planning）的“智慧”，将Agent的任务完成度从“不及格的0.5分”提升至“勉强合格的30-40分”，并有望在_8-12个月内_触及“及格线”的60分大关。在他看来，这足以驱动用户重复使用与付费意愿的爆发，即便这些Agent目前仅能完成“最后一公里”的“脏活累活”，例如一个AI法律项目每月可处理_1万个案件_，远超人力上限 1。对于这类提升效率的工具，黄明明甚至提出了一个略显“残酷”的盈利时间表：一年内不盈利，便不可接受。
然而，BAI资本创始及管理合伙人龙宇则为这股狂热泼上了一瓢冷水。她认为，“没有到智能体爆发的时代”，并对中国创业者的前景持相对悲观态度。她尖锐地指出，当下Agent的“繁荣”很大程度上是建立在用户对AI“前所未有的宽容”之上，而这个“窗口期”并不会持续太久，“大家会越来越较真” 1。尤其是在金融等“零容忍度”的严肃场景中，Agent的“半吊子”表现显然无法胜任。在她眼中，模型本身的智能集中度和“断崖式领先”，依然是“一骑绝尘”的存在，远超那些试图将其商业化的“智能体”。这恰如一场技术与商业的龟兔赛跑，模型这只“兔子”跑得太快，应用这只“乌龟”即便奋力追赶，也可能被其加速甩开。龙宇强调，渗透率优先于留存率_是当前超级应用爆发的关键，正如OpenAI凭借ChatGPT已建立起“非技术方向的超大护城河”_，其token消耗量可达第二名的_六倍_之巨 1。她对“Agent”一词的定义也颇为考究：Agent是“代理人”，处理“不爱干的事情”；而Application则是用户“愿意主动参与”的场景。这一界定，清晰划分了商业模式的潜在走向。
资本的审慎与蚂蚁的策略
在这两极之间，蚂蚁集团副总裁兼战略投资及企业发展部总裁纪纲则扮演了“中间派”的角色。他务实地建议，Agent创业者应“先从高容忍度的场景切入” 1。这些场景包括需要与真人交互的工具类应用（如旅游咨询、房屋中介），以及提供情感价值或“消磨时间”（Kill Time）的陪伴场景。这无疑是对当前Agent能力局限性的清醒认识，也是对商业化路径的巧妙规避。蚂蚁集团自身的AI战略也印证了这种审慎：在激烈的大模型竞赛中，他们正权衡是否“干自己的大模型”，并在“碗里的”金融业务（对精度要求极高）与“锅里的”（通用工具型、情感陪伴型）机会之间寻找平衡。
蚂蚁集团作为一家金融科技巨头，其AI策略自然聚焦于金融智能体的落地。正如华尔街见闻所指出的，AI在金融业已从“可选项”变为“必选项”，应用场景正从C端客服深化至理财、保险理赔等_核心业务流程_ 2。但这一进程并非坦途，金融机构面临着“大模型不懂金融”、“安全合规”、“ROI不确定”等诸多困惑 2。蚂蚁数科的解决方案是构建“机构专属的金融大模型”，辅以知识库、市场感知、分析决策能力，并确保_安全合规、严谨与专业性_，方能构建“金融级别智能体” 2。这是一种“以金融之名，行AI之实”的策略，其商业模式亦灵活多样，包括_私有化部署、SaaS订阅及效果计费_等，旨在降低金融机构的转型门槛 2。可见，在需要“滴水不漏”的金融领域，纪纲所言的“不要搭一个硬的、闭环的商业逻辑”，反而是以一种“两条腿走路”的灵活姿态，支撑公司走得更远 1。
东方机遇与全球竞赛
黄明明对中国Agent创业者的乐观预测，并非没有全球视野的支撑。他认为中国创业者在移动互联网时代积累的“产品经理能力”与“高速迭代”的工程化优势，正是开发Agent“最后一公里”的利器 1。他大胆预言，未来全球最顶尖的Agent中，有_三分之二_将“原创于中国的创业者”，即便其总部最终可能“移师硅谷、新加坡或伦敦”。这番话无疑是对中国科技创新土壤的肯定，但也暗示了全球人才与资本流动的复杂性。
然而，龙宇则警示，中美之间存在“非常严峻”的资源差距，呼吁中国创业者与投资人“不要做同质化竞争”，而是“尽早identify自己在这个生态体系当中的生态位”，力求“合力”以有限资源实现高质量突破 1。这恰如一场“AI军备竞赛”，没有人愿意成为手持长矛的骑兵，而更希望找到属于自己的“无人机”赛道。
关于新一代创业者，黄明明观察到他们需“有点人味”，即具备“不完美”的人性化特质，而非一味追求效率的“超级机器”，因为“一个人是卷不过AI的” 1。而龙宇则反驳称，在AI时代，EQ在某些领域可能被高估，但在创造性领域则更显重要，她更看重创业者对“场景！场景！场景！”的深刻理解，将其比作“远远被低估、还没有开始的一门显学” 1。从AI穿戴相机Looki的案例中，她洞察到产品维度和用户心智的颠覆式创新，远非表面功能所能涵盖 1。
纪纲补充道，新一代创业者更年轻（95后、00后），但技术门槛更高，对模型和强化学习有更深的理解，且不乏“连续创业者”的身影 1。他相信，未被挖掘的数据是未来的新赛道，而未来的通用Agent（General Agent）将不是“闭环所有问题”，而是与垂类Agent协作完成任务，这预示着“巨大的创业机会”。
总而言之，智能体时代的开启，无疑是一场宏大的商业实验。在资本的追逐与技术的演进之间，乐观者看到了效率革命的曙光，悲观者则忧虑泡沫破裂的风险，而务实者则在细枝末节处寻找真实需求的突破口。正如冯大刚所言，“非共识的出现，恰恰意味着Agent的发展，正处在早期” 1。在这场前所未有的技术与商业浪潮中，谁能真正读懂智能体的罗盘，谁便能最终驾驭这场全球科技的变革。