AI 应用大爆发，B 端 AI 应用交易的超级卖场来了

企业 AI 转型，再也不需要自建 agent 了

作者｜Cynthia

编辑｜郑玄

AI 圈疯卷大模型参数的前两年，在中国的 B 端 AI 市场，一个荒诞的场景始终存在：

科技密度最高的技术领域，却流行着最原始的小农经济模式。

企业们忙着自建知识库、自研 AI 产品，全员培训搞人人都是开发者运动，最终一万个企业造出了十万个 AI 应用，其中九万九千九百个都稳定性和易用性双双拉胯，最后在公司服务器吃灰。

当然，这背后有历史原因，模型侧，SOTA（state-of-the-art，当前最优）一月一迭代，产品侧，仅仅是 AI 记忆层的编排框架，就有几十种方案各立山头。接口标准上，仅仅 2025 年，就有 MCP、A2A、skills 一代版本一代神，让人眼花缭乱。

上游技术更迭起伏如同坐过山车，中游 AI 应用的保质期也就会随之被压缩到以周计算，企业选对是运气，选错更是常态。

既然如此，不如自己上手，亲自造轮子。

但 2025 年成为了行业一个明确的转折点：随着大模型格局逐渐稳定，各种 AI 应用的标准化方案加速跑通，市场开始逐渐接受为 AI 应用付费的商业模式，而阿里云云市场等平台的扩张，也补全了标准化供给-交易市场-规模化需求的交易闭环。

企业 AI 转型，终于从自耕自种、看天吃饭，迈入了货架林立、按需采买的商品经济时代。

但新的命题也随之而来：AI 应用的未来终究是小农经济的复辟，还是市场经济的狂欢？独立 AI 应用究竟是真实需求，还是虚假泡沫？

01

AI 应用的供需正走向冰火两重天

当前 B 端 AI 市场的核心痛点，早已不是有没有，而是好不好用、怎么选。

围绕着这一痛点，需求端疯狂增长与供给端虚假饱和正上演着一场冰火两重天的大戏。

首先是需求端的爆发堪称恐怖。当前，AI 应用的部署形式中，agent 是其中一大主要方向。IDC 数据显示，全球 Agent 年度 Token 消耗将从 2025 年的 0.0005 PetaTokens，暴增至 2030 年的 152667 PetaTokens，年复合增长率高达 3418%。这意味着企业对数字劳动力的渴求，正以指数级速度膨胀，从金融风控到工业运维，从营销设计到编程绘画，几乎没有行业能避开 Agent 的渗透。

但同一份 IDC 报告中，另一个有意思的细节是，全球 Agent 的供给，也正在经历一场指数级的扩张：全球活跃 Agent 数量将从 2025 年的 2860 万，飙升至 2030 年的 22.16 亿，五年增长近 80 倍，年复合增长率 139%。平均每年新增的 Agent 数量，都能超过上一年的总和。

于是，泡沫式虚假饱和供给与需求侧的小农经济双管齐下，一个诡异的现象出现了：AI 应用的供给越多，企业的选择门槛反而越大。

最近几天，从小红书到各种 AI 学习社群，一张来自大 V 的吐槽截图被反复传播，盘出了电子包浆：

各种 AI 产品已经太多太多，用户已经学不过来，也完全选不过来了。

市场亟需一个 app store 一样的中间平台，帮开发者做产品曝光，也帮助用户加速筛选。

To C 方向成熟最快，2024 年迄今，已经有了 OpenAI 的 GPT Store 以及阿里的 Mulerun，还有 Enso、YOMIRGO 等创业公司探路，走类似传统应用商店的路数。

但 To B 市场完全是另一套逻辑：消费级 App Store 的自由上架、下载量排名逻辑彻底失效，企业采购 AI 服务，安全、合规、稳定性是不可逾越的红线。比如最近很火的了 Moltbot，看似万能，但过高且无监管的权限开放，就导致使用场景只能局限在一个非工作设备或者虚拟机。否则一旦接入核心业务系统，一次误操作删库，就可能让企业数据资产清零。

而阿里云云市场的 AI 应用及服务平台正是这个节点上，最典型的 To B AI 应用市场玩家。不过，不同于传统 APP Store 的简单展示逻辑，围绕选、买、用的三大环节，一端链接客户，洞察行业需求；一端深度合作ISV提供更多的商机与创新加速，AI 时代的阿里云云市场所提供的服务要积极主动的多。

02

阿里云正在打造企业级

AI 应用及服务市场

一个有意思的现象是，从互联网电商到工业再到潮玩 IP 不同行业，面临的痛点天差地别，却在做企业 AI 转型时，他们做出了一致的选择：绕过自建泥潭，在阿里云云市场采购 AI 能力，快速嵌入自身业务流。

最典型的案例是电梯物联网玩家新再灵的 AI 低碳转型过程。阿里云云市场不仅提供精准的供需匹配，解决他们即买即用解决的效率问题，也让 AI 从成本工具升级成为了增长引擎。

专注电梯物联网十年的新再灵，早已把安全运维做到行业顶尖，但双碳战略带来了新命题：电梯作为高频用能场景，如何从管安全升级到管绿色？

「碳管理不是加个模块就能搞定的，涉及一堆专业标准和排放因子，自研门槛太高，找外部咨询又周期长、成本高。」新再灵技术负责人的困扰，也是众多传统企业 AI 转型的缩影。

在阿里云云市场，新再灵找到了中碳的碳盘查 Agent。它摆脱了过去重咨询项目的非标化，而是一套可集成、可复制的 AI 工具。通过阿里云标准化接口，新再灵可以将云梯平台的电梯运行数据推送至 Agent，原本需数周的碳盘查工作，变成 AI 自动运行的标准化流程，数据准确性和效率双双提升。

更意外的价值藏在后续：量化碳排放数据后，新再灵发现了新商机。将电梯碳足迹监测、节能分析作为增值服务，打造安全+低碳一体化方案，一举拿下多个政府老旧电梯更新项目的投标。「AI 不仅解决了合规问题，还帮我们开辟了新业务线」这是新再灵最初完全没想到的。

高效的买卖与供需匹配之外，To B 交易的核心壁垒除了技术，更关键的是信任。尤其对初创团队而言，有限的窗口期内，如何建立跨领域合作的初始信任，难度堪比登天。

雨之灵动打造爆款 AI 潮玩 Walulu 的经历，完美诠释了阿里云云市场的信任加速器价值。

过去一年，AI 玩具迎来了爆发，也陷入语音音箱+毛绒的同质化怪圈。在此背景下，雨之灵动要做差异化的微具身潮玩——能物理交互、多模态感知，靠肢体动作传递情绪。

但 AI 玩具市场变化飞快，留给他们的只有 6 个月窗口期，团队找遍深圳十余家硬件方案商，全都无法满足低成本、高品质、快交付的要求。

阿里云云市场的 AI 应用及服务市场平台「货架」成了破局关键。通过平台匹配到深励科技后，阿里云的企业认证、SLA 服务保障和真实案例沉淀，让双方跳过了冗长的公司考察、资质审核环节，直接进入研发阶段。「初始信任太难自建，平台帮我们省了至少 3 个月的磨合成本」雨之灵动创始人表示。最终 Walulu 如期上市，靠阿里云生态提供的 AI 内容测款+硬件嵌入式技术组合能力，产品两个月全球圈粉 30 万，单条 TikTok 视频曝光超 3000 万，实现了从 0 到 1 的快速突破。

03

阿里云云市场 AI 应用及服务市场，

成为优质 agent 的产销车间

如果说，对需求侧而言，阿里云的 AI 应用及服务市场提供的是一个类似盒马、山姆超市，涵盖各种场景、降低信任成本的超级卖场。那么对供给侧来说，阿里云则是优质 AI 产品的产销车间，既解决生产效率问题，又能打通销售通路，甚至重构商业模式。

对 AI 服务商而言，最大的内耗往往不是技术研发，而是非核心环节的拖累。

过去，AI 初创公司要花大量精力搞商务谈判、搭建交付体系，甚至为单个客户定制化开发，分散了研发精力；中小 SaaS 厂商虽懂行业需求，却受限于 AI 技术能力，难以快速迭代产品。

阿里云云市场上的 AI 应用及服务市场则提供了全流程工具闭环，让服务商聚焦核心创意。

邻商科技就是这一套闭环服务的众多受益者之一。作为服务数百万义乌商家的 SaaS 提供商，邻商深谙电商行业痛点，当流量红利见顶、内容过载，商家们被迫卷入商品数量、上新速度的竞赛，每天上百个新品的模特、影棚、修图成本，足以压垮小本生意。

针对这一痛点，用 AI 帮助商家们做好素材制作服务，背后的市场空间不可小觑。

邻商有行业洞察，但没有自研 AI 视觉能力。但好在有千问大模型，阿里在大模型的领先地位，成为他们集成接口，快速打造自身优势化产品服务的重要一环。

为此，他们通过阿里云云市场的 AI 应用及服务市场对接万相营造等工具，快速完成选-买-用闭环：先是在市场比对筛选最优 AI 能力，通过标准化接口即接即用，再集成到商家工作台。最终，商家新品素材准备从天级压缩到小时级，固定生产成本转为按需伸缩的变量成本，小商家也能用得起大品牌专属的 3D 展示功能。

更重要的是，阿里云彻底降低了 AI 应用的获客成本。

上架阿里云云市场就像把店开在目标客户家门口，阿里云天然汇聚了有预算、有明确需求的优质企业，获客效率远高于地推、行业展会等传统方式。

更具革命性的是，阿里云 AI 应用及服务市场的存在，让 AI 应用的商业模式从按量计费向结果付费进化成为可能。通过与客户云上资产的无缝集成，AI 应用能清晰量化为客户带来的价值（如营销转化提升、成本降低），解决了效果难衡量的行业痛点，让付费逻辑更可持续。

04

结尾

如今 AI 产品的野蛮生长，像极了 20 年前电商产业的草莽时代：

磅礴的市场需求与井喷的产能骤然相遇，赛道里既有扎根本土的创新玩家，也充斥着蹭热点的空气产品，鱼龙混杂的格局让供需双方都陷入选择困境。

而阿里云云市场的 AI 应用及服务市场，恰如当年淘宝、天猫于电商行业。在供给端，它为不同梯队的玩家搭建了标准化舞台：老牌 SaaS 厂商蓝凌可依托生态延续服务优势，AI 开发新贵 Dify、斑头雁能专心深耕技术创新，借助平台触达此前难以覆盖的海量客户；在需求端，它为从互联网大厂到中小制造、消费企业的各类主体，提供了低成本、可验证的筛选路径，让企业无需再为试错付出高额代价，实现高质量、低风险的 AI 转型。

最终，这套机制将 AI 市场从无序狂欢，拽入公开透明、可落地、可信赖的规范化轨道。

如果再把目光拉得更远，我们则会发现，所有技术革命的爆发都逃不开固定范式：技术发现—基础设施成熟—应用规模化爆发，三步迭代环环相扣.

而基础设施的定型，往往是技术从实验室走向产业浪潮的核心拐点。就像电的发现早于第二次工业革命，却直到交流电技术突破、电网体系普及，电能才真正重构全球生产生活；大模型技术自 2018 年前后被行业发掘，却始终受限于算力瓶颈，直到算力基础设施逐步成熟，才迎来今天 AI 应用爆发。

阿里云云市场的 AI 应用及服务市场作为今天 AI B 端应用的超级卖场，它的日趋成熟，不仅是当前 AI 商品化的核心推手，更意味着，属于 AGI 爆发的故事才刚刚开始。

*头图来源：视觉中国

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