15万Agent背后，谁在造企业AI工厂？

当下AI圈，企业智能体是最火热的战场。国内外模型厂商一边推出AI办公智能体，一边搭建B端落地团队，从写代码、做文档延伸到金融、法律等真实企业场景。大厂也加速调整组织架构与产品策略，集体向下游补课。

AI产业的演变遵循一条规律：当一项技术成为基础能力后，定价权不会一直掌握在单一公司手上。头部模型玩家已意识到，卷模型参数的优势转瞬即逝，真正能构筑长期壁垒的是打通企业AI的最后一公里，把AI能力嵌入企业工作流、固化为稳定可持续的产业生产力。这才是AI时代的核心红利。

下游应用大爆发已开始，“Agent即员工”年初流行起来，各家企业加速接入智能体，打造业务线上的“助理”或“专家智囊团”。从电商设计、门店陈列到工厂质检甚至石油、高危化工产线，都有自己的AI智能体。

随着AI竞争方向转移，一批企业级AI公司率先跑了出来。9月10日上海外滩大会期间，蚂蚁数科CEO赵闻飙透露，过去两年公司在AI To B业务上整体业务增速年均增长50%，其中AI业务实现三位数增长。“AI To B”成为核心战略后，蚂蚁数科的业务模式和考核指标也发生变化，AI价值交付、AI原生应用收入以及平台化ARR成为新标尺，意味着其进入智能体规模化落地新阶段。

近两年AI行业变化很快，大厂几乎保持以季度为单位的更新速度，从去年AI聊天助手入口之争，到今年春节红包大战、AI办公，再到眼下升温的个人助理，赛道已更迭几轮。相比个人AI应用，B端市场更低调也更复杂，因为它更多建立在企业原有数据系统和对接上，难度呈指数级上升，考验企业和服务商的整体联动与信任关系。

蚂蚁数科早在2016年就开始帮助企业做移动数字化转型，过去十年发展了3万家企业客户，覆盖金融、政务、交通、制造业甚至餐饮业。这些服务大企业落地的能力和经验成了其推B端业务增长的壁垒。赵闻飙表示，AI业务收入增长中一部分来自原有客户，长期信任让大客户愿意把AI化升级交给蚂蚁数科。这与美国最大SAAS软件公司Palantir有相似之处。Palantir依靠服务美国政府、国防、医疗、金融等大客户，推出AIP平台，形成“决策智能”，实现营收高达90%的增长，市值过去三年攀升近10倍至4200亿美元。通常大部分B端服务商收入增速在20%左右，蚂蚁数科在B端市场收入年均增长近50%。

赵闻飙称，蚂蚁数科的深度服务能力做到价值交付后，不仅陪伴客户运营结果，还给出具体ROI计算甚至业务中的AI看板，帮助企业提升组织智能。另一个独特之处是，蚂蚁数科有深耕场景的行业大模型、模型Maas平台和应用智能体平台等，市面上大多企业只专攻其中一项，很少能整合这几类能力直接服务产业落地，即便Palantir也没有自研模型。

沿着系统能力升级，蚂蚁数科业务模式呈现新特点：过去以大客户项目制交付为主，随着深度服务大客户，将行业共性落地方法论打造成平台化产品，并推出智能体工厂，帮助企业实现标准化智能体生产和管理。反映到数据上，蚂蚁数科AI平台产品ARR增速达60%，客户净收入留存率超过110%。平台化产品会抬高天花板，正如Palantir依靠AIP平台刷新自己，蚂蚁数科也迎来AI重塑。

智能体超级工厂是蚂蚁数科在AI智能体时代的核心战略。两个月前首次对外提出，背后来自做企业AI实践的思考：同一行业中很多客户的需求、能力模块及实施方法论存在共性，若将这些能力标准化沉淀为AI平台化产品，就不用客户重复建设。蚂蚁数科内部提出，能否从智能体手工作坊式生产升级为工业化模式，让智能体生产更轻盈快捷。

智能体超级工厂以数科智能体平台Agentar为核心，通过标准化、模块化服务，让企业用户方便使用平台能力。平台上已有累计近200个岗位级数字专家模块，数百个可订阅的Skills，还内置MCP服务广场和可插拔行业know-how组件。蚂蚁数科技术总监魏长征说，智能体本身有行业属性，同一行业会有专业领域生产智能体、数据链接的相似能力，任何行业也有共性追求指标，比如快速响应、聪明好用、节省token等。处理同样任务上，蚂蚁数科智能体的token消耗可能是同样产品的30%、40%。

和当前许多AI办公不同，Agentar的野心不止停留在办公场景，还要深入企业核心生产业务系统。依托服务大客户沉淀的行业know-how，蚂蚁数科天然具备从全局思考业务系统的能力。比如一家股份制银行零售业务客户经营场景，通常需从多个系统提取数据，再结合员工经验判断，最后给出产品建议。一旦市场波动，从发现信号到调整策略往往需要数天，人员离职也容易导致经营中断。根据这个痛点，蚂蚁数科Agentar金融版上线数字客群经营专家智能体，从客群洞察、产品匹配、策略生成和渠道执行等环节提供支持。实际应用中，相关方案带动客户总资产规模提升10%，客户活跃度提升15%。宁波银行与蚂蚁数科合作，利用Agentar金融版知识工程平台搭建智能化决策系统，打通分散在不同渠道的用户特征数据、产品规则、市场研究等关键信息。结果评测中，复杂问答准确率从68%提升至91%，响应速度达百毫秒级，内容推荐准确率提升35%。

在金融业，蚂蚁数科推出超300个智能体