“模型祛魅”的AI拐点时刻：从“追逐AGI幻想”转向“理性落地应用”，亚马逊云科技4万个Agent能否跑通落地逻辑？

当MiniMax（稀宇科技）等中国通用人工智能企业加速冲刺上市、国内互联网大厂在AI Agent（人工智能智能体）领域密集落子，全球AI产业正从“模型竞赛”迈入“落地深水区”。

“AI Agent落地已进入产业拐点，编码开发提效与生产力升级成为两大核心场景。”亚马逊云科技大中华区解决方案架构总经理代闻近日在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，当前企业对AI的需求已从“用不用”转向“怎么用”，组织流程重构与工具赋能协同成为落地关键。

代闻 图片来源：企业供图

亚马逊云科技正试图用内部超4万个Agent应用的实践验证这一逻辑。但面对中国市场的独特生态，其“模型出海+本地方案”的双线策略，能否与国内玩家共同推动产业进入规模化落地新阶段，仍需时间检验。

编码开发提效与生产力升级，Agent双线落地

三年前，行业热议AGI（通用人工智能）何时到来；如今，企业已清晰认识到模型的局限性与差异化价值。

“没有万能模型，客户更倾向于将自身知识和流程作为核心资产，通过Agent让模型在特定上下文发挥作用。”代闻指出，大数据时代积累的海量数据尚未转化为“知识”，流程梳理也存在诸多痛点，而Agent正是打通这两大环节的关键载体。在企业级场景中，安全控制、合规要求、长短期记忆支撑等工程化问题，已取代模型参数比拼，成为落地核心关注点。

“当前Agent落地已形成两大高共识场景——编码开发提效与生产力升级。”代闻表示，这一判断背后，是明确的市场需求。

AI Agent的产业价值已得到市场阶段性验证。Lang Chain发布的《AI Agent工程状态报告》显示，57.3%的受访者已在生产环境中运行AI Agent，其中员工规模超1万人的大型组织采用率高达67%。

这一趋势在中国市场尤为显著：一方面，MiniMax等专注于大模型与Agent技术的企业启动上市进程，标志着商业化闭环的成熟与资本对赛道的认可；另一方面，国内互联网大厂也在加速布局。

中国市场因其旺盛需求与独特生态，成为全球巨头的必争之地。

“把工具直接交到业务部门手里，才能最短路径响应提效需求。”代闻强调，这种“去中间化”的工具交付逻辑，正是应对企业核心痛点的关键。而在开发提效赛道，相关工具的持续升级则聚焦于“从原型到生产级代码”的转化难题——这也是企业级客户落地AI的核心诉求。亚马逊云科技内部超4万个Agent应用的实践，也在试图验证工具与流程协同的核心价值。

“流程重构与组织变革，才是效能提升的根本。”代闻强调，工具到位而流程不变，终将陷入“开发快、落地慢”的困境。

拐点已至？从“用不用”到“怎么用”的产业跃迁

从去年强调“实用性AI”到今年提出“行业拐点”，行业巨头纷纷转向的战略调整背后，是对客户需求与行业趋势的深刻洞察。

“我们始终坚持Working Backward（逆向工作法），客户认知的成熟正是拐点到来的核心信号。”代闻表示，如今企业对AI的态度已从“追逐AGI幻想”转向“理性落地应用”，模型祛魅之后，如何将技术融入业务场景、激活数据与流程价值，成为核心诉求。

而Agent调度的核心突破，在于打破了传统ERP（一种管理软件）系统的固定流程限制——无需预设流程即可动态组织工作，人机交互从“人适应软件”转向“软件围绕人设计”，这种灵活性正是企业应对复杂业务场景的关键。

面对Agent数量激增可能引发的“孤岛问题”，代闻提出了灵活适配的解决方案。“IT组织形式是企业组织的映射，不必强求统一模式。”借鉴DataMesh理念，通过API（应用程序编程接口）实现不同Agent的能力互通，既保留分布式优势，又避免数据与能力割裂。

在中国市场，亚马逊云科技采取“双线并行”策略：一方面通过Amazon Bedrock平台将MiniMaxM2、KimiK2、DeepSeek等中国模型推向全球，满足开发者多元选择需求；另一方面基于自有模型与第三方模型，为本地客户提供深度定制的解决方案。

代闻强调，无论是模型引入还是方案落地，核心都是帮助客户实现AI的实用价值。

对于AI可能产生的影响，代闻给出了理性判断：“不同时代有不同的工具与分工，重复性工作将逐步由AI承担，但人的核心价值从未被替代。”

他指出，沟通能力、思考能力与明确目标感，将成为AI时代的核心竞争力。“把事情说清楚、提出好问题，背后是强大的思考力量，这正是人的不可替代性所在。”

亚马逊云科技与ISV（独立软件开发商）的关系也从单纯的技术提供转向共生共赢。

正如代闻所言，AI拐点的核心不是技术的突变，而是产业认知的成熟与落地能力的提升。在这场从“用不用”到“怎么用”的产业跃迁中，工具、方法论与组织变革的协同，终将让AI成为激活企业核心价值的关键引擎。