个体10倍提效，组织却不足20%？AI产业正迎来Agent落地大考 文章

“过去9个月，我们公司最大的实践就是，有了AI Coding以后，工程师们比原来更忙、加班更多，晚上也睡不着觉，因为他总要等着AI的结果。”平凯星辰（TiDB）副总裁刘松在会上，抛出了企业侧用上Agent 后的真实感受。“新应用整体提效接近10倍，老应用三四倍，但公司整体提效却不到20%。”这并非个案，而是当前AI落地进入深水区的缩影。近日，由清华大学全球产业研究院主办、中关村科学城管委会支持的，人工智能+生态大会（AIEC 2026）在北京举行。来自国家信息中心、IDC、阿里云、腾讯、浪潮信息、阶跃星辰、百川智能等众多机构与企业代表参与分享。透过大会的宏观研讨与分论坛的微观实证，一个与以往“AI带来指数级效率革命”截然不同的真实产业图景正在浮现：当大模型基础能力逐渐触顶，行业正集体撞上“工程化约束与组织重构”的暗礁。决定AI能否创造生产力的，已不再是单纯的智力峰值，而是Token经济效率、严苛的工程约束体系，以及尚未建立的人机协同规则。评价标准生变国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广指出，AI正全面迈入推理阶段，Token调用量呈指数级增长，成为贯通电力、算力、模型服务和应用价值的新型经济单元。这意味着，基础设施的评价标准正从追求算力峰值，转向单位能效、成本效益与场景服务能力。这一宏观判断在产业界得到了广泛印证。阶跃星辰模型GTM负责人龚关直言，模型竞争的下一个前沿不再是峰值智能，而是“可规模化的高效智能”。真实的Agent任务，往往包含几十次工具调用和上百轮推理，一次对话的成本可以接受，但一个长链路Agent任务跑下来，成本就变成了规模化的绝大障碍。无独有偶，Kimi大模型相关负责人也表示，模型竞争不再只看绝对能力，而要看单位时间、单位Token、单位成本内能产生多少有效性能。阶跃星辰 Stepfun · 模型GTM负责人龚关分享，阶跃新推的Step3.7Flash模型，其代码能力达到头部闭源模型约97%的水平，但成本仅为后者的九分之一。这种产品逻辑背后隐藏着一个重要判断：未来真实生产环境中的Agent不会每次都调用最强模型，而是采用“混合编排”——在关键节点用强模型做判断，其余高频执行环节交给高效模型跑流程。这对企业的采购与技术架构提出了新要求：不再迷信“买最贵的就是最好的”，而是需要真正懂得如何对Agent进行编排和成本控制。