夜雨聆风今年初OpenClaw上线的时候，市场情绪很高。当时我写过一篇分析，核心判断是这东西在C端缺乏真实场景。当时文章质疑声一片，几个月过去，这个判断基本被验证了。Agent能力商业化的落脚点最终还是B端，集中在企业工作流和代码生成这两个方向上。
顺着这个逻辑往下看，现在又出现了一个新样本：微信小微
6月20日，微信AI助手小微启动内测，几百万用户被灰度到。多数人的关注点落在功能太少、测试范围太小上，期待后续扩大内测并推出更复杂的Agent能力。我个人认为这个期待不太现实。
决定这个产品节奏的核心变量，不是产品意愿，不是技术储备，是算力成本。
微信的月活用户超过11亿，这个数字比豆包、千问和DeepSeek三家之和还要大。任何一项AI功能，只要向全体用户开放，即使单次推理的成本极低，总量也会膨胀到一个难以承受的水平。高盛做过测算，结论是全面推广后新增的算力成本可能占到腾讯单季营业利润的5%到17%。这个估算大概率是偏保守的。如果让用户不受限制地使用，吃掉20%到30%的营业利润完全可能，具体取决于开放哪些功能。
豆包的经历是一个直接参照。据说维持豆包正常运转的成本每日超过千万。正是在这个背景下，字节在“就这玩意还能收费”的一片质疑下，强行推出了豆包的分层付费方案，三档价格从68元到500元每月不等。而字节旗下的视频生成模型Seedance，年化收入已做到20亿美元，几乎全部来自企业客户。
面向C端烧钱，面向B端赚钱。两条路径的账，算得非常清楚。至于像Workbuddy一样直接对Token收费，我个人也认为可能性比较。毕竟Workbuddy的对象还不是大众，但微信小微是，收费会影响10亿大众对腾讯的观感，腾讯不敢。
C端缺的是场景
模型能力不是瓶颈。当前最前沿的模型，无论是Opus 4.8还是GPT 5.5，智能水平已经足够。真正的问题是C端用户的日常行为中，找不出几个被AI显著改善的环节。
社交场景。朋友圈要不要AI帮你刷？给朋友发消息要不要AI代笔？这些需求即使存在，也属于极低频、极轻度的使用。
购物和娱乐场景。点外卖、打车、订酒店，现有App的操作流程已经足够短，AI介入带来的效率提升微乎其微。至于AI生成短视频（不是B端那种生成短剧，是C端生成一个小视频玩），体验远未达到用户愿意为此改变消费习惯的程度。
AI Agent小工具功能，让普通用户用几句话生成一个小程序，概念上有吸引力。但仔细想想，一个没有产品设计能力、没有审美判断的普通人，用AI生成的软件在任何维度上都很难与专业团队的产品竞争。市面上稍微普遍一点的需求，都能找到对应的小程序。
我本人在工作中大量使用Codex等工具进行各类金融研究，尤其是量化研究已经到了依赖的程度，但这本质上是因为我可以获得普通人难以获得的各类数据（Wind API为代表），以及我大致懂得应该如何处理这些数据来辅助我的工作。而在生活中，我一直没有想到有任何使用场景。唯一想到的帮我制作抢票程序，也是一个听上去简单，但实现极难（高并发系统对抗、动态风控绕过）的不现实需求，还不如让某鱼来解决。
有一个数据很能说明问题。腾讯研究院的调研结果，国内AI用户的付费比例只有9.8%，主流月付费金额集中在30到100元之间。超过九成用户不愿意为AI服务付费。SpaceX招股书中，马斯克对AI应用市场的规模预测是，企业端应用22.7万亿美元，C端订阅和广告合计1.36万亿美元，后者的体量不到前者的二十分之一。
再看全球范围。ChatGPT和Gemini至今仍无法仅靠C端服务实现盈利。全球AI行业真正跑通了商业闭环的赛道非常集中，排在首位的是编程和智能体工作流，其次是多模态内容生成，且同样以服务企业为主。国内大厂在C端AI上的探索路径高度相似，千问、豆包、阿宝、混元、微信小微，踩的坑也高度相似。根源不是某一家公司执行不力，是C端本身就没有催生过任何一个足够大的AI付费市场。
现阶段AI的还是靠B端
AI对B端工作流的改造已经非常具体。
编程是Token消耗增长最显著的场景。OpenRouter平台数据显示，编程相关请求在总Token中的占比从2025年初的11%上升到了50%以上。编程任务的提示词平均长度是通用提示词的3到4倍，单次任务的Token消耗远超普通文字问答。Anthropic的Claude Code在2026年形成了可观的收入规模，公司ARR在2026年4月突破470亿美元。
Agent应用进一步放大了Token消耗。在完成同一业务目标的情况下，Agent模式消耗的Token是简单聊天机器人模式的50到200倍。中国企业端的Token调用数据也印证了这个趋势。沙利文数据显示，2025年下半年中国企业级大模型日均Token调用量达到37万亿，较上半年增长263%。调用量前三名为千问、豆包和DeepSeek，三家合计占比超过七成。
商业模式也在变化。传统SaaS按席位收费，卖的是软件账号。AI Agent按任务量和结果收费，卖的是劳动力替代。企业人力成本通常占营收的20%到50%，而IT预算仅占约3%，二者之间的价值迁移空间非常大。
真正的增量在后面
目前B端AI的渗透率还很低。
UBS在2026年6月发布的调研显示，仅有8%的企业将AI Agent部署到了规模化生产阶段。超过九成企业仍处于试点或早期探索期。大量非互联网行业的公司，包括制造业、金融、能源、医疗、政务等领域，甚至还没有开始采购Token。
过去半年Token消费的高速增长，主要由AI原生企业和互联网巨头驱动。Harvey的月度Token消耗从1月的1万亿增长到5月的12万亿到13万亿，增速惊人。但这类企业本身数量有限。真正决定市场总量的，是那些还没有被Token化的传统企业工作量。
中国电信、中国移动等运营商也已经入局Token经营，把Token打包成套餐向企业和个人销售。中国电信董事长在2025年业绩会上明确提出，以Token服务为经营主线，加快从流量经营向Token经营转型。
当前这个阶段，市场对AI的关注仍然集中在模型能力和算力基础设施上。但模型能力提升和推理成本下降，最终兑现价值的场景在B端。大量企业的AI采购还没有启动，这个增量比已经热闹了很久的互联网圈子要大得多。C端的产品探索可以继续，它有价值，在于数据闭环和场景验证。但决定AI产业最终高度的，是企业工作流中那些尚未被Token化的工作量。
投资千万不要跑偏了。
