所有人,马上AI起来:从2000亿参数到Agent非共识机遇

今天是2026年5月21日，早上10点。如果你也在这个行业里，昨晚可能跟我一样没睡好。

因为昨天下午北京那边开了个会——第四届中国AIGC产业峰会。我看直播看到一半，突然意识到一件事情：今年和去年完全不一样了。

去年大家还在讨论"大模型什么时候能落地"，今年所有人都在说"Agent什么时候能赚钱"。

Agent已经进入下半场了

昨天峰会的主题是"@所有人，马上AI起来"，听着挺积极对吧？但听完嘉宾发言，我发现气氛其实挺微妙的。

昆仑万维的方汉说，现在从大模型到企业级Agent，"存在工程化鸿沟"。

翻译成人话就是：能对话容易，能办事难。

亚马逊云科技的王晓野说得更直接："冲击真实存在，关键是如何应对过渡期。"

最让我有感触的是圆桌讨论里的一句话：

AI 2.0正在从AIGC（生成内容）向AIGA（生成行动）跃迁。

我的理解是：

当所有人都觉得Agent不好做的时候，恰恰可能是最适合入局的时候。Agent产品面临的不确定性，某种程度上也是机遇。

今天凌晨，一个2000亿参数的怪兽醒了

凌晨我还在刷朋友圈，智象未来突然扔了个炸弹：HiDream-O1-Image-Pro，参数量2000亿+，专门做图像生成和理解。

国内第一个公开宣布过两千亿的图像大模型。

说实话，看到这数字我第一反应不是兴奋，是焦虑。

焦虑什么呢？现在整个图像生成赛道，正在发生一件很残酷的事情：参数军备竞赛。

你的模型10亿参数，别人100亿；你做到100亿，别人干到了1000亿。现在直接跳到2000亿，明年会不会是5000亿？

但这背后有个更关键的信息：智象未来的融资进程在加快。

资本市场的逻辑很直接——谁参数大谁牛逼。哪怕你现在还不怎么赚钱，只要模型够大，就有人愿意赌。这很现实，也挺残酷的。

再看今天的三笔融资：资本正在"分叉"

看完今天的融资消息，我突然发现一个有趣的现象：资本正在"分叉" 。

什么叫分叉？就是不再把所有的钱都砸进同一个篮子。

趋境科技

数亿元Pre-A轮

定位："AI Token生产基础设施"。说白了，就是帮AIGC创作者搞激励系统。

你的模型训练要钱，Token激励也要钱。趋境科技做的事，就是把这两件事打通——AI时代的支付系统。

解读：当大家都盯着"怎么生成"时，已经有人在布局"怎么激励"了。

DeepSeek

拟募资500亿

成立三年，要启动首轮融资，最高募资500亿。如果成功，就是中国AI史上单笔最大融资。

我查了查：千亿参数模型单次训练成本，现在大概要超5亿人民币。推理算力的需求，还在指数级增长。

500亿这个数字，听着疯狂。但背后逻辑挺简单：要么有钱，要么退出。

未来式智能

3000万天使轮

他们做企业级Agent开发平台，号称No-code Agent构建工具。

未来式智能明显在走另一条路：做工具，不做产品；做平台，不做应用。

翻译一下：我帮你造枪，你负责打仗。这个策略避开了最激烈的应用层厮杀，卡住了"基础设施"这个位置。

规律总结：

我观察到的规律是：当Agent赛道上，所有人都在讨论"怎么把Agent做得更聪明"时，资本已经开始在上下游布局。

上游：模型训练、算力基础设施（趋境科技）

中游：开发工具、测试监控（未来式智能）

下游：垂直应用、商业化落地

现在入局，三个"非共识"趋势要注意

从"能对话"到"能办事"AI正从ChatGPT式的问答，转向任务自动化。技术栈、商业模式、评估标准都会重构。
"非共识"机遇当所有人都在做文本Agent时，有人在做视觉Agent；当大家都在做通用Agent时，有人在专攻垂直领域Agent工厂；当大家都在卷应用层时，有人在底层做芯片通信协议。
一人公司（OPC）红利期

各地政府密集出台OPC扶持政策，注册费减免、税收优惠、创业补贴——政策在帮你降低门槛。

最有趣的是"非共识"创业

我认识一个做OPC的朋友，上个月刚搞定第一笔收入： 2万8千块。公司就他一个人，连办公室都没有。但他的产品解决了一个很具体的行业痛点——AI辅助法律文书生成。

2.8万不多，但重要的是验证了模式。

一个人，一台电脑，一个具体的解决方案，一个愿意付费的用户。够了，这就是商业模式闭环。

我的不成熟想法：

要么做极致的垂直，选一个别人看不上但特别懂的细分领域

要么做底层的基础设施，当所有人都涌向应用层时，基础设施的需求会指数级增长

要么做极致的效率工具，帮人省时间、省钱、降成本，这个需求永远存在

明天该看什么？

2000亿参数模型好不好用？参数大小是新闻，用户体验才是市场。

DeepSeek的500亿融资进展：钱从哪里来？融了之后准备怎么花？

真实的Agent商业化案例：不是Demo，不是PPT，是有人愿意掏钱的商业案例。

趋境科技的实践：AI Token经济到底怎么实践？哪些创作者在用？

几个冷静的提醒

不要高估Agent的短期可靠性

最近跟几个做企业级Agent的朋友聊，发现一个问题： Agent经常卡住。

不是智障的问题，是流程的问题。让它做多步骤任务，经常在某个环节就停住了。

企业客户最受不了这个。你跟我说AI很智能，结果连报销这种简单流程都搞不定，怎么信任你？

所以短期来看，Agent进企业，还是要靠人机协作。AI负责routine工作，人负责关键决策和问题处理。

警惕融资繁荣背后的泡沫

今天这么多大额融资，看着热闹。但你知道去年一个做视觉大模型的公司，融了10亿，今年估值腰斩了吗？

资本看的是预期，但市场要的是结果。现在很多AI公司的估值，是建立在"未来能怎么样"上的。

如果未来跟预期有差距，估值压力会非常大。

合规问题会越来越重要

最近跟做AI律师的朋友聊，他说现在的AI监管政策还在"摸着石头过河"阶段。

意思是，很多规定还不明确，但大概率会越来越严格。做AI创业，特别是做应用层的，从一开始就要考虑合规。

人才争夺战才刚刚开始

前几天一个猎头朋友跟我说，现在AI人才的价格，比去年涨了30%以上。

而且不是涨工资的问题，是根本招不到人的问题。头部公司可以用高薪砸，创业公司怎么办？

最后几句实话

如果你是AI创业者：

别急着做Agent ，先想清楚：你的Agent到底能帮用户完成什么任务？这个任务用户愿意付多少钱？怎么验证你的Agent不会卡在半路？

别急着融大钱，先搞定第一个付费客户。2万、5万、10万，都行。重点是客户真的愿意掏钱，而不是口头说"很有需求"。

别急着追热点，先选好赛道。Agent现在很火，但可能不适合你。医疗AI、工业AI、教育AI……可能更适合你的背景和经验。

别急着做大做强，先活下去。现在这个环境，能活下来的公司，才有机会成为最后的赢家。

AI改变了很多事，但没改变商业的本质：创造价值、满足需求、获取回报。

今天就这样了。

明天见。

数据来源：第四届中国AIGC产业峰会（量子位，2026.05.20）

作者：主理人笔记 | 公众号：「元憩共享空间」

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