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AI Agent,软件行业的赚钱方式
AI Agent,软件行业的赚钱方式
最近我会把更多注意力放在ai软件这一块，10月份美国两巨头要ipo，懂的都懂。 说回国内，最近把科大讯飞、用友、金蝶、百度，以及Palantir和ServiceNow的二季报、半年报看了一下，可以看到2026年AI Agent最重要的进展，已经从产品发布会进入了收入、合同和计费系统。 科大讯飞2026年上半年收入116.23亿元，同比增长6.52%。其中开放平台收入37.05亿元，增长36.01%，第一次超过智慧教育成为最大业务板块。公司主动收缩部分传统G端项目，B端和C端收入占比已经达到76%。 上半年科大讯飞研发投入30.07亿元，占收入接近26%，扣非净利润亏损6.37亿元。AI收入开始长出来，但底层模型、算力和产品研发依然非常烧钱。 用友则2026年上半年收入37.27亿元，同比增长4.08%，AI相关收入达到4.64亿元，AI相关合同签约金额9.06亿元。 金蝶收入也开始兑现。上半年收入36.25亿元，同比增长13.6%；AI原生产品收入2.96亿元，同比增长189%，其中订阅收入1.46亿元，同比增长282.9%。5月发布的灵基企业智能体操作系统，半年报披露时已经签约26家客户、上线40多个智能体。 而百度二季度收入313亿元，其中百度核心AI业务收入125亿元，同比增长25%，已经占百度General Business收入的一半。AI Cloud Infra收入73亿元，同比增长50%，其中GPU Cloud收入同比增长283%。 企业部署Agent，Agent反复规划、调用工具和模型，计算次数增加，云和GPU先产生收入；Agent真正进入ERP、财务、客服、采购后，企业软件公司再开始收钱。 
传统SaaS是公司有多少员工使用软件，就买多少席位。 Agent普及以后，这个公式开始松动。一个客服Agent可以同时处理大量咨询，一个财务Agent可以审核单据、对账、生成凭证。企业获得的价值越来越接近“完成了多少工作”，用户登录了多少账号的重要性下降。 Gartner在2026年7月直接提出，Agent带来的“agentic arbitrage”可能使到2030年约2340亿美元企业应用软件支出受到影响，相当于届时SaaS支出的约20%。原因就是Agent能够跨多个软件完成任务，企业未必还需要给每个人购买每套软件的完整席位。 厂商已经开始改收费模式。 Salesforce的Agentforce同时提供按用户、按对话和按动作收费，Flex Credits折算下来一个标准动作约0.10美元；Intercom的Fin则直接按照结果收费，普通问题成功解决一次收费0.99美元。 这件事对软件行业影响很深。过去软件公司主要争夺IT预算。现在客服、财务、销售、采购里的Agent如果真能替代人工操作，软件厂商实际上开始进入运营费用和人力成本预算。 市场空间因此变大，同时风险也被转移给厂商。 一次任务如果调用模型20次，成本和调用5次完全不同。按结果收费以后，模型推理费用、任务成功率和异常处理能力都会直接影响毛利率。 以后看一家Agent公司的收入，必须顺手看看它完成一次任务到底花多少钱。 
模型能力依然重要，但企业软件的竞争正在出现另一条主线。 Agent需要知道客户是谁、库存还有多少、合同能不能签、付款有没有权限。它不仅要回答问题，还必须读取数据、调用系统、执行动作，并留下审计记录。 这些东西长期沉淀在ERP、CRM、财务、人力、供应链和工作流系统里。 所以用友、金蝶、ServiceNow这类厂商拥有一个天然优势：数据、权限和业务流程原本就在自己的系统里。 ServiceNow二季度订阅收入38.77亿美元，同比增长24.5%，AI业务年度合同价值已经超过10亿美元，Agent部署量九个月增长9倍。Palantir二季度收入19.35亿美元，同比增长93%，美国商业收入增长149%。 海外这两家公司最值得国内软件厂商研究的地方，就是Agent已经和核心业务系统连在一起，并开始进入利润表。 
Agent进入生产环境以后，另一个市场正在同步长出来：治理。 一个聊天机器人答错一句话，通常只是体验问题。一个拥有付款、改价、删数据权限的Agent执行错误，性质完全不同。 Gartner预计，到2026年底，40%的企业应用会集成任务型AI Agent；同时它也预计，到2027年底超过40%的Agent项目可能因为成本过高、商业价值不清晰或风险控制不足被取消。2026年5月，Gartner进一步预计，到2027年40%的企业可能因为治理问题降低自主Agent权限或直接停用。 所以企业Agent真正进入生产环境以后，权限管理、数据治理、调用审计、成本控制、身份认证会一起成为刚需。 Agent数量越多，企业越需要一套统一控制系统。这也是ServiceNow不断强调AI Control Tower的原因。 
2026年以后，再统计哪个公司发布了多少个大模型、多少个智能体，意义会越来越小。 更值得看的是AI收入有没有单独披露，合同额有没有增加，客户是否真的把Agent接进核心业务系统；同时观察订阅和用量收入能不能提高占比，毛利率能不能覆盖持续增加的推理和研发成本。 科大讯飞的问题在高研发投入，用友仍处于企业软件转型期，金蝶需要继续证明AI收入能够从高增速的小基数变成主要收入来源。 这些都需要时间验证。 但产业方向已经比一年前清楚。Agent更像一层新的数字劳动力。它最终卖的不是模型参数，而是完成多少工作、节省多少成本、承担多少流程。当软件开始按照工作量和结果收费，软件行业真正大的变化才刚刚开始。
1.财报已经开始分出真假AI
2.软件公司的收费方式
3.从模型转向流程
4. Agent越多，治理反而越值钱
5. Agent，最后只需要盯几件事
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