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李开复:AI Agent最大价值在to B

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编者荐语:

分享我与《中国企业家》杂志的访谈交流。

2025年是推理智能体元年,而2026年将正式开启“企业多智能体(Multi-Agent)上岗元年”。这不仅是技术的跃迁,更是管理学与组织行为学的革新——AI正从解决孤立问题的“工具”,进化为深度嵌入企业毛细血管、实现全局优化的“智能管理系统”。

在我看来,AI Agent的价值早已突破“降本”的浅层定位,进入驱动业务新增长点的实战阶段。它正打破AI 1.0难以盈利的魔咒,通过深度重塑价值链,为企业构建起具备良性造血能力的健康商业生态。

在这一变革浪潮中,企业数智化转型的核心在于:坚持“一把手工程”驱动、深耕核心业务、完成从技术工具到增长引擎的系统升级。这不仅是一次产业机遇,更是我们重新定义“人类智力与组织协作边界”的必经之路。


2026年是“企业多智能体上岗元年”。

《中国企业家》记者 孔月昕

编辑|马吉英

头图来源|中企图库

历经2025年一整年的飞速发展,AI Agent在B端的价值早已突破“降本增效”的浅层定位,进入驱动企业业务增长的阶段。

零一万物创始人兼CEO李开复总结,零一万物2025年的核心打法,就是聚焦少数“灯塔型”大客户做深度合作,通过独具特色的“一把手工程”帮企业伙伴用好AI的能力,协助其进行数智化转型升级,做大核心业务、做强关键指标。

经过一年沉淀,通过提炼行业技术专家的前沿研究与头部客户的创新实践,2026年1月5日,零一万物发布了中国企业智能体开年六大预判。


来源:受访者

李开复表示,公司的核心目标是将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI 2.0企业,打破AI 1.0难以盈利的“魔咒

以下为文章核心要点:

1.未来会有更多有意思的各行各业的应用出现,每一个to C应用都可能会被重写一次。

2.传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动,携手AI公司共创,完成从技术到增长引擎的系统升级。

3.新时代的AI设备绝非单纯的硬件,而是“软件+硬件+模型”的结合体。

4.对未来AI创业公司有几点建议:一是to B领域一定要找到蓝海;二是走to C路线要避开大厂;三是布局AI终端要快速迭代。AI-First硬件刚开始起步,爆发性增长的几率或许是最高的。

以下为李开复自述(有删减):

Agent在2025年迎来“推理Agent元年”,目前其最大价值集中在to B场景,原因在于Agent的推理成本仍较高,且响应耗时较长;相较而言,在B端的价值更容易得到认可。

对B端用户而言,这种“等待成本”是可接受的:比如等待5分钟生成一份PPT,或者10分钟输出一份战略规划,用户在这期间可以处理其他工作,且B端对Agent的付费意愿更强。

智能体的演进经历了三个阶段:从由人设计流程的“工作流Agent”,到具备任务规划能力的“推理Agent”,再到如今的“Multi-Agent多智能体”。

2026年将是多智能体上岗元年。零一万物认为,多智能体带来的变化是突破性的。真正的多智能体并非单智能体的叠加,而是深度嵌入企业组织与业务里的“智能管理系统”, AI从“单点提效”转向“全局优化”。这不仅是技术的跃迁,更是管理学和组织行为学的革新。

但在to C领域,即使是当下典型的to C 通用型Agent Manus,每月300美元的费用,不仅中国用户难以接受,对美国用户也属高价。不过to C赛道并非没有机会,其可能会朝着趣味化、全民化的方向发展。这一点,豆包就是很好的例子,虽然它的底层模型不是全球最优的,但它的用户体验很好,兼具娱乐属性与普适性,它比较适合中国市场的现阶段需求。我觉得未来会有更多有意思的各行各业的应用出现,每一个to C应用都可能会被重写一次。

未来,AI Agent将给整个to C领域带来全面革新,例如社交媒体不再只有人与人的互动,还有AI参与;每个人都可以制作自己喜爱的游戏进行娱乐;电商也会实现真正的“千人千面”;搜索也将升级为更精准的一个答案。这将是移动互联网之后又一次深刻的科技革命和产业革命。

在现有to C应用的AI升级中,大厂会占据主导地位。因为如今国内没有任何一家大厂不掌握大模型技术,它们能凭借既有流量和场景优势,用AI持续放大商业价值与营收。且在这一领域,中国市场的发展速度可能会超过美国。

这也意味着,to C领域的AI创业者需要更加谨慎。面对强势的大厂,创业者的核心机会在于找到那些大厂“看不到、看不起”的细分赛道,先做出成熟产品、站稳脚跟,再逐步滚动发展,当年“今日头条”不就是这么发展起来的吗?


to B领域的方法论

当前AI技术迭代速度极快,几乎按月度计算都有新突破,但传统企业在落地AI应用时面临部署难、应用难、定制难三大挑战,普遍需要专业技术支持。

零一万物的核心路线是聚焦to B战略,我们认为,传统企业数智化转型升级必须是一把手驱动,携手AI公司共创,完成从技术到增长引擎的系统升级。从降本转向增效,再到增长,AI Agent对企业来说价值是显性的,个人不一定愿意花大价钱买一个虚拟助手,但如果一个“超级员工”真能帮公司解决实际问题,企业会愿意付费。

目前零一万物已积累多个头部行业大客户,合作模式为零一万物的算法工程师带队入驻企业部署(万智)大模型平台,我或公司高管亲自参与,为企业定战略、帮助他们做战略开发,并通过访谈挖掘客户业务痛点,梳理和重塑完整价值链,进而找到快速提升的方法及长期目标,而零一万物的FDE(前线部署工程师)带队入驻企业,他们是一群既懂技术又懂业务,且能够与高管和一线员工坐在一起工作的先锋队,他们不仅把万智大模型平台带入企业,也会深度参与到企业的全局变革之战中。

从经营表现看,零一万物在2025年实现了数倍于2024年的营收增长,并计划在2026年进一步扩大增长规模。我们的目标清晰而坚定:将零一万物打造成为技术产品领先、市场拓展迅速、具备良性造血能力与健康商业生态的卓越AI 2.0企业,打破AI 1.0难以盈利的魔咒。

目前,我们正致力于构建一个健康的动态营收结构。海外市场作为高价值业务的重要一极,虽然项目数量相对较少,但项目具有体量大、盈利性强的突出特点;而国内市场是业务增长的基石,当前的关键在于聚焦“一把手”工程,深入企业客户决策层,撬动更多规模化订单,从而为整体增长提供坚实基础。同时我们也开展地方政府的产业智能化落地合作,通过to G、to B的模式赋能当地产业迈向智能化转型。

要获得企业用户的认可,就需要重点帮助企业提升核心业务,而不是边缘业务。如果只是“打边鼓”,就很容易陷入同质化竞争。但如果我们能深耕特定行业,形成独到的行业理解力,为企业创造真实的价值,情况就会完全不同。尽管国内大部分企业目前尚未习惯高价买软件,但只要解决方案能带来明确的业务增长,甚至帮企业找到新的商业可能性,我相信他们愿意为这种解决方案买单,不过这需要时间。

众所周知,国内几乎所有行业的竞争都更激烈,这主要来源于中国技术能力的普及与强大。因此,当大家还在“卷红海”时,我们要找到蓝海。

数字化是智能化的前提,更是AI变革的基础。从我们的角度,选择合作企业时,我们首先会选择已经完成数字化且愿意积极进行数智化升级的企业,否则双方的成本都太高了。若企业没有数字化基础,就很难得到AI红利。其次,我们倾向切入能快速实现创收的行业,如销售、金融等,当然我们不是只追求“快钱”,而是希望以此为吸引力,让企业尝到甜头,进而愿意推进更深度的合作。


AI 2.0时代的最优终端形态是什么

当前全球范围内,仅有少数企业愿意投入大量资源开发大模型,中美两国也形成了截然不同的发展路径。

美国走的是闭源模型路线,对外讲的故事是依靠海量算力训练顶尖模型,再赋能通用型应用,进而高价收费形成商业闭环。这种模式在付费能力与意愿较强的美国市场完全成立。而中国的主流大模型生态(字节豆包除外)以开源为主,大家不用花费太多算力,却能保持与美国同梯队水平,即便有差距,也仅在3~6个月内。

基于此,我觉得美国的大模型将成为未来的iPhone闭源的iOS,中国将成为未来的谷歌的开源安卓,最终双方都会胜出。美国模式可能赚取更高利润,而中国开源模式将拥有丰富的生态、覆盖更庞大的用户群体。

此外,我认为手机不是AI时代的最优终端形态,中国to C领域还藏着一个巨大机会,是一款全新的AI终端设备(AI Device)。如今这一趋势已十分清晰。


来源:受访者

一款优秀的AI设备一定可以语音交互,语音本就是人类最愿意使用的交互方式。但手机的语音体验还不是最完美的,以现阶段完成度已经相当高的“豆包”举例,在使用过程中,用户仍需经历解锁屏幕、打开豆包、点击按钮再讲话,这一连串操作下来已经过去六七秒了。

真正语音驱动型的AI硬件终端,它应该永远开着,不需要用户手动唤醒,我刚命令完,它就可以响应我的需求。同时,它还得拥有无限存储记忆,能承载海量内容,更重要的是形态要越来越小巧便携,它可能是眼镜、手表、手环、戒指等形态。

在硬件领域,中国拥有特别大的优势,国内有卓越制造能力、完善供应链体系、强大成本优势,以及极快的迭代速度。比如一款AI眼镜,在中国可能三四个月就能完成多次迭代,最多五六个月即可落地;在海外,如Meta推出一款新款眼镜往往需要很长的周期。

值得注意的是,新时代的AI设备绝非单纯的硬件,而是“软件+硬件+模型”的结合体。上一代移动终端的标杆是iPhone,而新一代“AI-First”的终端设备,最有可能是中国发明、制造、推广和主导的品牌,这也将给到很多小创业公司机会。

总结来看,我对未来AI创业公司有几点建议:一是to B领域一定要找到蓝海;二是走to C路线要避开大厂;三是布局AI终端要快速迭代。AI-First硬件刚开始起步,爆发性增长的几率或许是最高的。

END

值班编辑:王怡洁审校:张格格 制作:姜辰雨

* 了解更多请访问:b.01.ai

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