AI Agent 不缺掌声，缺的是订单

文 | wiwi

一个写代码的 AI 工具，被马斯克旗下 SpaceX 用 600 亿美元买走了。

三周前的 6 月 16 日，SpaceX 在提交给 SEC 的文件中披露：已与 Cursor 母公司 Anysphere 签署合并协议，全部以股票支付，预计三季度完成交割。600 亿美元，折合人民币 4000 多亿。被买下的这家公司，成立才四年。

Cursor 拿到的不是掌声，是一张 600 亿美元的报价单。但在同一条时间线上，更多的 Agent 创业者在经历另一种剧情。发布会上，他们的产品几乎无所不能：写代码、查资料、接客服、筛简历，像一个不知疲倦的数字员工。可一进采购流程，热闹很快冷下来——业务部门说“很有想象力”，IT 部门问“能不能接权限”，法务问“出了错谁赔”，财务问“按什么计费”。最后，那个让全场惊呼的 Agent，死在一句客气的“我们再看看”里。合同没签，预算没批，账上的钱一天天变少。

Gartner 给 Agent 热潮泼的两盆冷水

研究机构 Gartner 给这种剧情下过一个冷冰冰的判断：到 2027 年底，超过 40% 的 AI Agent 项目会被取消。更不留情面的是另一个估计——市面上几千家自称做 Agent 的公司里，真正具备这个能力的，大约只有 130 家，剩下的大多是把老产品换了个新说法。

一边是 600 亿美元的天价交易，一边是大量项目停在试点阶段。“能不能赚钱”已经有了答案，真正的问题是：大多数公司的掌声，为什么换不成订单？

一、先看看谁在数钱

SpaceX 为什么肯出 600 亿？据 TechCrunch 报道，截至今年 2 月，Cursor 一年能收上来的钱（业内叫 ARR）已有 20 亿美元，公司预计年底超过 60 亿——一年涨到三倍。它的估值因此在半年多时间里连跳三级：2025 年下半年还是 293 亿美元，今年 4 月洽谈融资时到了 500 亿，6 月被 SpaceX 用 600 亿直接买断。

Cursor 估值：半年多时间连跳三级

写代码，是 Agent 第一个跑通收费的方向；第二个，是客服。前 Salesforce 联席 CEO Bret Taylor 创办的 Sierra，不到两年做到 1 亿美元 ARR，今年 2 月已涨到 1.5 亿；5 月它又融资 9.5 亿美元，估值超过 150 亿。据 TechCrunch 报道，财富 50 强企业里，已有超过四成是它的客户。给它掏钱的，是世界上最大的那批公司。

再加上做 AI 招聘的 Mercor、做企业搜索的 Glean，还有通用 Agent 公司 Manus——上线仅 8 个月，年化收入 1.25 亿美元。它去年底被 Meta 以约 20 亿美元收购，这笔交易如今因审查生变、正在拆解，但没人怀疑过它的收入是真的。

这份名单还可以列得更长。2025 年下半年，投资圈流传过一份第三方整理的“全球最赚钱 20 家 AI Agent 公司”榜单（数据未经上榜公司逐一确认），里面藏着一个比“谁赚钱”更有意思的数字：榜首公司平均每个员工一年挣 320 万美元，榜尾公司人均只有 4.5 万——差了 70 倍。这还只是“上了榜”的公司之间的差距，榜单之外，是沉默的大多数。

头部 AI Agent 公司年化收入（ARR）对比

这些赚钱的公司，干的事八竿子打不着：写代码的、接客服的、筛简历的、搜文件的。但如果不看它们“做什么”，只看它们“怎么收钱”，会发现三个惊人一致的共同点。

二、赚钱的公司，都搞定了三件“无聊小事”

第一件：干的活，能验收。

想象你要请一个装修队。对方说“我们能让你家更有品位”——你敢签合同吗？不敢。但如果对方说“贴 80 平米瓷砖，横平竖直，验收不过不收钱”——你就敢了。

Cursor 卖的是代码，跑得通就是跑得通；Sierra 卖的是“解决掉的客服问题”，解决率白纸黑字写进合同；Mercor 卖的是候选人，入职就是入职。客户不需要“相信 AI”，只需要验货。

昆仑万维 CEO 方汉在 2025 年底说过，接下来唯一的技术赛点，是 Agent 能否大规模自动化“可验证过程”。翻译过来就是：能验货的活，才轮得到 AI 干；能验货，才收得到钱。

验货成功的例子已经有了。巴西数字银行 Nubank 有 1.3 亿用户，他们在一篇论文里公布了自家客服 Agent 的成绩单：在寄送银行卡的场景做了实验：AI 服务的用户满意度指标（NPS）比对照组高出 37 个百分点，不用转人工就解决问题的比例高了 29 个百分点。指标涨了，预算就有了理由——就这么直接。

而那些死掉的项目，演示时讲的往往是“帮管理层做决策参考”“提升组织效率”。听着都很美，但“参考”怎么验收？“效率”怎么验收？演示不需要验收标准，合同需要。

第二件：收钱的方式，和花钱的方式对得上。

Agent 干活要烧算力，烧的是真金白银。业内按 token 计费——你可以把它理解成 AI 世界的电表，Agent 每“思考”一下，电表就走一格。

Sierra 的收费方式因此显得聪明：不收固定年费，按“解决掉的问题”一单一单收。单子多，电烧得多，但收的钱也同步在涨——收入和成本拴在同一张表上，不会出现“生意越好、亏得越多”的怪事。

对照一下很多卡住的公司：它们沿用了传统软件的卖法，按“人头”收年费。可 Agent 的卖点，恰恰是帮企业省人头。按人头卖一个“省人头”的东西，客户算不清自己买了多少，卖家算不清自己要烧多少电，双方都糊涂，合同自然签不下来。

第三件：知道谁掏钱，而且这笔钱本来就在。

Cursor 花的是企业本来就有的研发预算，Sierra 替代的是本来就要付的客服外包费，Mercor 抢的是本来要给猎头的佣金。这些钱年年都花，Agent 公司做的，是从既有预算里截流。

而很多通用 Agent 产品，需要客户为“AI 转型”专门新开一笔预算。在人人喊降本增效的 2026 年，等一笔新预算走完审批流程，创业公司可能已经发不出工资了。

这三件事，说到底是一句话：Agent 不是越像人越值钱，而是越像一件能放进采购清单的商品越值钱。这和行业最爱讲的“通用数字员工”故事，恰好相反。

三、从“哇”到掏钱，隔着三道墙

看完赢家，再看大多数公司卡在哪。

先看这个行业被引用最多的一个数字：MIT 在 2025 年 8 月发布报告称，95% 的企业 AI 试点没有产生可衡量的回报。这个数字的统计方法有争议，未必精确；但“大部分试点死在掏钱之前”，行业里没人反驳。为什么？

第一道墙：演示看最好的一次，生产看最差的一次。

发布会上，一个准确率 90% 的 Agent 足以赢得掌声。但把它放进财务部试试：每十个数字里可能错一个，而且没人知道错的是哪个——于是只能安排人把全部结果重查一遍。省下的人工，全花在检查 AI 上了，账算下来还不如不用。

更残酷的是，把 90 分提到 99 分，要花的不是多一成的钱，而是几倍的钱去做防错和纠偏。这笔钱，目前没有客户愿意全额买单。大多数试点，就是这样无疾而终的。

第二道墙：出了错，谁赔？

AI 把一笔不该退的钱退了，把合同里的一个风险条款看漏了——损失算谁的？传统软件出了故障，责任条款写得清清楚楚；而大多数 Agent 合同里，压根没有“做不到怎么赔”这一页。没有这一页，企业的采购和法务就不会放行。演示可以鼓掌，付费需要签字。

第三道墙：账没法算。

按人头计价装不下 Agent，上一节说过了。要补充的是，这道墙连巨头也在撞——Salesforce、微软们同样在推倒重来，寻找新的收钱方式。区别在于，巨头亏得起试错的钱，创业公司亏不起。

这些问题放在一起，就会把 Agent 从演示现场拖回合同现场。这一年多，AI 的能力没掉链子，掉链子的是能力周围那一整套东西——怎么验收、出错谁赔、按什么收钱。很多 Agent 变不了现，不是因为 Demo 不够强，而是因为合同没法签。

四、就算收到钱，也未必是赚钱

但收入起来之后，问题还没结束。一些公司好不容易翻过三道墙，一算账，还是不挣钱。

传统软件是门好生意，因为多卖一份几乎不多花一分钱，毛利能到八成。Agent 不行：每服务一次客户，电表都在走。多家分析机构今年反复提醒同一件事：AI 公司的毛利，普遍远低于传统软件。

最能说明问题的例子，恰恰是最成功的那家。据 TechCrunch 报道，Cursor 卖给大企业的生意已经开始赚钱，但面向个人用户的业务至今还在亏。道理不复杂：个人版收的是固定月费，烧的却是随用量变动的算力——重度用户敲代码敲得越欢，Cursor 亏得越多。第二节说的错配，在这里现了原形：收钱方式和花钱方式对不上，规模越大，窟窿越大。连行业第一都在拿融资补贴个人用户，腰部以下公司的账本可想而知。

所以“按结果收费”才会在今年从少数派实验，变成全行业的救命稻草：把收钱的单位从“几个账号”换成“办成几件事”，成本和收入才能绑在一起。推理成本这个紧箍咒，反而逼着这一代 AI 公司比上一代软件公司更早学会算账——而会算账，正在变成比技术更硬的门槛。

还有一层账，藏在更上游：应用公司挣到的每一块钱，都被人先抽过税。算力和模型厂商先抽一道；企业落地的“最后一公里”，咨询公司和集成商再抽一道——客户被 Agent 打动之后，第一笔大钱往往先付给帮它改造系统、打通权限的埃森哲们。埃森哲 2025 财年，光生成式 AI 和 Agent 相关的收入就有 27 亿美元，约为上一财年的三倍。创业公司讲给资本市场的“落地”故事里，有相当一部分钱，落进了别人的财报。

再回头看 Manus：据其官方披露，产品累计处理超过 147 万亿个 token、创建过 8000 万台虚拟电脑。无论应用层谁生谁死，电表一直在走。应用层想活下来，只有一条路——让烧掉的每一度电，都对应一笔收得回来的钱。

尾声

AI Agent 的游戏规则已经变了。2024 年，演示视频能带来流量；2025 年，融资故事能带来估值；但到了 2026 年，市场真正关心的是：谁能签合同，谁能收回钱，谁能把收入变成利润。

所以，订单为什么只落到那几家手里？因为拿订单靠的从来不是演示最惊艳，而是最先搞定验收、算账、预算这三件“无聊小事”。

如果你是创业者，可以用三个问题自测：你干的活，客户能验收吗？你收钱的方式，和你烧钱的方式对得上吗？客户给你的钱，是本来就有的预算，还是要为你专门新批的？三个都答“是”，墙再高也有梯子；有一个答“否”，再惊艳的演示，也只是演示。

最后多提醒一句：这三道墙，翻过去一次不等于一劳永逸。上游厂商改一次模型价格，墙的高度就跟着变一次——翻过墙是拿到入场券，守住墙才是生意本身。

演示再好，也只是“看起来能用”。客户真正掏钱前，还要问清楚：怎么验收，怎么算账，出了错谁负责。