Agent崛起之后，AI产业链的价值重估

促使笔者写这篇文章的，是近期Agent类产品的密集出现，尤其是Claude Code、OpenClaw等工具在生产力场景中的实际表现。这些产品让笔者重新审视了此前对AI产业链的几个判断，有些得到了强化，有些需要修正，还有些问题笔者认为市场目前压根没有想清楚。本文就把这些思考梳理出来，不试图给出一个整齐的结论，只是尽量把问题说得诚实一些。

一、Chat和Agent，为什么说这是质变

AI的发展到目前为止，大致经历了两个阶段。

第一个阶段是Chat，也就是2023年以来大家熟悉的那种交互方式：用户提问，模型回答，一问一答，完事。这个阶段的AI功能强大，能写代码、能总结文章、能回答专业问题，但它本质上是被动的，它没有目标，没有持续的行动能力，每轮对话相互独立，你关掉窗口它就什么都不记得了。笔者曾经把这个阶段的AI比作魏晋名士，清谈玄理，言辞精妙，但不真的做事。

Agent的出现改变了这个局面。以Claude Code为例，它不再是一个"帮你解释这段代码是什么意思"的工具，而是能独立阅读整个代码库、制定修改方案、调用工具执行、发现错误后自主调整再重试的"AI程序员"。OpenClaw把这个能力延伸到了浏览器操控和跨工具协同的场景。AI开始真正做事了，从"顾问"变成了"员工"。

这个转变对产业链影响最直接的地方，是token消耗量的量级跃升。一次普通的Chat对话消耗几百到几千个token，一次Agent工作流轻松是数万乃至十几万token的量级。如果Agent真的大规模铺开，推理侧的算力需求比Chat时代高几十倍是完全可能的。这件事在市场上已经有所反映，算力和电力方向在近期的表现就和这个逻辑高度相关。

二、算力是周期机会，不是结构机会

算力/电力方向的短期逻辑是清晰的。需求侧，Agent驱动的推理需求正在以远超预期的速度增长；供给侧，数据中心的建设周期受限于物理世界，变压器的交付周期从过去的50周拉到了现在的四年，电网接入的等待时间同样超过四年。IEA预测全球数据中心用电量到2030年将翻倍，高盛的预测更极端。供需错配在可预见的2至3年内是真实存在的。

然而笔者对算力/电力方向的看法，和很多投资者有一个根本性的分歧：**笔者并不认为算力是一个具有长期结构性稀缺价值的资产。**

算力在本质上是一种基础设施资源。历史上，每一种基础设施资源在需求爆发的早期都会经历价格暴涨，但随着供给侧产能扩张跟上，价格必然回落，最终走向公用事业化。带宽如此，存储如此，电力如此。算力没有理由成为例外。从更长的时间维度看，随着模型效率不断提升（过去两年推理效率大致每年提升数倍）、边缘计算能力增强，以及新的硬件架构涌现，算力稀缺的格局在未来某个时间点一定会被打破。

这意味着算力/电力更接近周期性机会，而非结构性机会。赚的是供需错配时间差的钱，而不是永久稀缺的钱。这两种钱，对应的投资框架是完全不同的。

对于周期性机会，赔率是核心问题。硬件行情从2023年启动，已经跑了相当长的时间，算力相关标的的涨幅普遍巨大。笔者在《浅谈估值》中讲过，对于任何一个合理估值的资产，能赚到的钱最终就是折现率的钱；而超额收益来自于发现市场尚未充分定价的变化。当一个板块的涨幅已经足够大，它能赚到的超额收益自然就被消耗掉了。站在当前位置再去押注算力/电力继续大涨，本质上是在赌供需缺口的持续时间比市场共识更长，或者在赌Agent驱动的需求增速会超出现有预期。这不是说不可能，但需要承认，这已经是一个赔率很难评估清楚的押注了，而不是当初"逻辑清晰、赔率高、确定性强"的机会。

说清楚这一点，不是看空算力，而是区分"方向是对的"和"赔率是高的"——这两件事经常被混为一谈，但在投资中是必须分开判断的。

三、Agents会消灭软件吗

与算力的再度升温形成反差的，是AI应用软件公司近期的股价表现。市场上流行着一个叙事：模型即应用，Agent消灭一切软件。逻辑是，如果用户可以通过Agent直接调API完成工作，精心设计的软件界面和工作流就成了多余，软件公司赖以生存的用户黏性和付费意愿随之瓦解。

笔者认为这个叙事包含了一部分真相，但被推向了过于极端的方向，同时又忽略了一个更深层的威胁。

先说被高估的部分。Agent替代的是"人通过UI操作软件"这个环节，但它并不能凭空替代软件的后端。数据要存在某个地方，业务规则要有引擎来处理，权限和审计要符合合规要求。这些后端逻辑不会因为前端交互方式的改变而消失。从这个角度说，一个拥有深厚后端积累的垂直SaaS公司，它的护城河不会因为出现了Agent就自动消失。

但这里有一个笔者认为被市场严重低估的风险：平台公司的"蚕食能力"。微软和谷歌都已经掌握了大量的Agent入口，Copilot和Gemini企业版都在快速渗透。这两家公司的历史打法，从来不是只消灭竞争对手的前端，而是先控制入口，再通过API优先级设置和功能复制逐步替代后端。微软把Teams嵌入Microsoft 365打压Slack，把各类垂直功能整合进全家桶，这条路它走得非常熟练。当Agent成为企业用户的主要工作界面时，控制Agent入口的公司就拥有了一个天然的战略优势——它可以决定Agent优先调用谁的后端服务。

所以，笔者对软件分化的判断是：确实会分化，但安全条件比简单说"有强后端就安全"要严格得多。真正具备抵御能力的垂直SaaS，需要同时满足拥有不可替代的数据资产，以及处于监管壁垒较高的行业（医疗、法律、金融等）这两个条件。只满足其中一个，在微软和谷歌的长期蚕食面前，并不是真正安全的。

至于那些核心价值就是UI封装、没有独特数据和监管壁垒的"薄"SaaS，Agent对它们的威胁是直接而真实的。

四、价值最终会在哪里沉淀

如果算力/电力是周期性机会，软件端会剧烈分化，那么AI产业链中具有真正长期价值的资产是什么？

笔者想区分两件经常被混在一起讨论的事：模型能力和模型生态。

说"模型在商品化"是有道理的，但这里说的是模型能力层面的商品化——GPT、Claude、Gemini在基准测试上的差距正在缩小，顶级模型之间的能力竞争越来越像是在争夺最后几个百分点的提升。但能力商品化不等于模型层没有价值，因为历史上平台层的价值从来不是靠"能力最强"赢的。Windows未必是最优雅的操作系统，Android未必是最流畅的移动平台，AWS也不是最便宜的云，但它们各自建立了最大的开发者生态，把竞争对手的迁移成本拉到了极高的水位，最终捕获了平台层绝大部分的利润。

Agent时代同样的逻辑会在模型层重演。谁能建立最大的Agent开发者工具链、最完整的插件生态、最深的企业系统集成，谁就拥有这个时代真正的护城河。模型能力的微小差异届时已经不重要，生态的锁定效应才是壁垒。这场竞争的格局很可能是赢家通吃，最终大概率只有两三个真正意义上的模型生态平台。

至于数据，笔者有一个切身体会。日常用AI Agent做基金研究，遇到的最大瓶颈不是模型不够聪明，而是数据拿不到。没有Wind的API，Agent就无法获取基金持仓变化、行业估值历史等基础信息，推理能力再强也是空的。由此笔者自然地产生了"数据是Agent时代最稀缺的资产"这个判断。

但这个判断有幸存者偏差。Wind和Bloomberg是非常特殊的存在，它们同时具备监管特许、网络效应和几十年的先发优势，这三个条件缺一不可，大多数数据资产并不满足。笔者所用的Wind的例子，恰好是最有利于这个论点的例子，并非普遍规律。

更值得警惕的是，如果未来形成了一两个超级Agent平台，它们作为几乎唯一的数据买方，议价能力会受到严重压制。CDN行业是一个值得参考的案例：当年内容分发网络也被认为是互联网流量的"关键节点"，但随着云厂商把CDN能力内化，以及带宽成本的持续下降，独立CDN公司的议价权基本瓦解了。

笔者的修正判断是：具有真实长期价值的数据资产，条件非常严格，必须是那些同时拥有网络效应或监管壁垒、且无法被合成数据替代的实时业务数据。满足这个条件的资产存在，但远比直觉感受的要稀少。

这样捋下来，笔者对AI产业链各环节的长期价值判断大致如下：模型生态的价值最高，但这是赢家通吃的赛道，能成为生态级平台的玩家极少；真正满足严苛条件的实时数据网络价值其次，但选择比想象的少；算力随着供给充裕会逐步公用事业化，长期利润率回落是大概率事件。

如果再加上时间维度：短期内算力/电力的供需逻辑依然成立，但赔率需要结合前期涨幅来判断；中长期看，数据网络和模型生态是更值得花时间研究的方向，只是当下这两个方向都很难找到合适的投资载体。

五、结语

写完这篇文章，笔者意识到，AI投资的真正难点不在于判断产业方向，方向其实大家都看得到，而在于三件事：估值，赔率，以及判断自己的认知是否已经被市场充分定价了。

算力的故事足够清晰，市场也已经走了很长一段路。软件的威胁足够真实，但"消灭一切"和"剧烈分化"之间的差别，最终会决定哪些公司是被误杀、哪些是真的危机。模型生态是长期最有价值的环节，但找到合适的投资载体比看清楚逻辑要难得多。

能力越强的工具，往往越能暴露稀缺资源的真实边界。Agent最大的价值，也许不只是让AI从"说话"变成了"做事"，而是让产业链里什么东西是真的不可替代、什么东西的"壁垒"只是还没遭遇足够强的竞争者，变得越来越清晰可辨。

笔者会持续更新这个判断。