在企业数智化转型的浪潮中，算力与应用的脱节、传统软件无法直接交付经营结果、海量非结构化数据难以转化为知识资产等痛点，正成为制约企业发展的关键瓶颈。如何将底层AI能力转化为可交付的经营成果，已成为行业亟待解决的命题。链博会40场对接会展现的全球化双向热度，与豆包专业版定价6000元的消息，两条看似无关的产业动态，内核却指向同一个命题：
当中国企业加速融入全球供应链，当AI工具从不收费走向付费，产业链中间缺的那块“适配器”是什么？
答案指向一个正在被市场重新定价的赛道——企业智能体中台。
“智算+数据+模型+智能体”的全栈体系
迈富时管理有限公司（2556.HK）作为专注于企业智能体时代AI原生软件开发的AI应用平台，自2009年成立以来，始终聚焦于企业在数智化转型中的实际需求。其提出的“智算+数据+模型+智能体”全栈Token工厂理念，旨在通过系统化的技术架构，帮助企业将AI技术转化为实际的经营价值。
根据其披露的数据，2025年公司总收入达到28.2亿元，其中AI应用业务收入14.9亿元，占比达52.8%。这一数据背后，反映的是企业对AI原生软件的真实需求正在快速释放。同时，KA客户数增长至1,609家，KA客户ACV提升60.6%，人均创收提升63%，这些指标共同印证了AI应用从概念走向规模化落地的趋势。
在商业模式上，迈富时与智谱象征了两种截然不同的AI商业化路径。智谱等模型厂商近期经历股价震荡，MiniMax同期暴跌超16%，折射出模型层共同的困境：参数竞赛的叙事溢价正在消退，市场开始追问API收入能不能覆盖训练成本、企业客户是不是真愿意为模型能力持续付费。迈富时走的是另一条路——不卖模型，不靠API差价赚钱。它的商业模式是把模型产出的Token，在金融、工业、文旅、汽车等具体场景里“加工”成客户愿意持续付费的业务动作。金融合规咨询是场景Token，工业产品选型是场景Token，汽车销售跟进也是场景Token。客户不为Token消耗量签字，为成交率、响应速度和客户留存续费。这条路径在大洋彼岸有一个对标的参照系——Palantir。Palantir的AIP平台已经在政企端、制造、医疗和能源等行业跑通了“把AI嵌入业务决策流程”的商业模式，估值锚定在客户续费、场景扩展和ARPU提升上，而非算力产能或模型参数。
操作系统化思维：从单点工具到生态底座
传统的AI应用往往以单点工具形式存在，缺乏统一的运行环境和调度机制。迈富时推出的GenAI OS，定位为企业AI原生操作系统，承载AI应用平台及全场景AI员工，实现对智能体的智能化培训与调用。其自我训练能力基于企业数据进行模型微调，增强AI对特定业务的理解力；智能调度功能统一管理底层资源与应用，提升系统稳定性。这种操作系统化的思维方式，将AI应用从离散的工具集合转变为可统一管理、持续进化的生态体系。企业不再需要为每个应用单独构建基础设施，而是在统一的底座上快速部署和迭代各类智能体，明显降低了AI应用的实施门槛和运维成本。
智能体中台：从构建到治理的全生命周期管理
智能体的构建与协同一直是企业面临的技术难题。AI-Agentforce智能体中台3.0通过自然语言指令实现智能体的零门槛构建，缩短上线周期。其多智能体协同能力支持多个AI角色配合工作，解决复杂业务流程闭环问题。同时，全链路监控功能实时追踪Token消耗与业务ROI，使成本与效果可量化。这一平台的价值在于将智能体的生产、部署、协同、治理统一纳入标准化流程，使企业能够像管理传统软件系统一样管理智能体资产，实现从试点到规模化应用的跨越。迈富时的KnowForce AI知识中台与AI-Agentforce企业智能体中台，本质上是中国市场企业级Agent Control Plane的雏形——让AI在企业规则和知识边界内可控运行，交付可审计、可归责的业务结果。
知识中台：打破数据孤岛的语义底座
企业非结构化数据的散乱分布和模型回答的幻觉问题，长期制约着AI应用的准确性。KnowForce AI知识中台通过构建行业知识图谱，实现企业私有知识的准确检索。其RAG检索增强技术结合企业文档库提供回答，降低AI回答幻觉；企业实体映射功能将业务逻辑转化为知识图谱，提升智能体决策准确度。这种基于本体映射关联的技术路径，使企业的私有知识能够被AI系统有效理解和调用，让每一份历史文档、每一条业务规则都成为智能体的知识资产，真正实现数据到知识、知识到智能的转化。
GEO：AI搜索时代的品牌可见度新范式
随着生成式AI引擎的普及，品牌信息在AI回答中的可见度成为新的竞争焦点。迈富时推出的GEO（生成式引擎优化）方案，通过提示词研究解析用户在AI对话中的提问习惯，通过内容投喂建立索引内容池供平台算法抓取，优化品牌资产结构，使信息更易被AI引擎抓取和优先推荐，实现AI心智占位。这一方向的探索，预示着企业的品牌传播策略需要从传统的搜索引擎优化向生成式AI适配转变，内容的结构化、专业的性和语义清晰度将成为新的关键指标。
全场景AI员工：从营销到研发的智能化渗透
迈富时构建的AI营销智能体、AI销售智能体、AI客服智能体、AI研发智能体（SuperCodeX）、AI外贸智能体（EVA/Nora）、Data-Agent经营分析大师等全场景AI员工矩阵，覆盖了企业经营的关键环节。AI营销智能体能够自动捕获热点并生成创意素材，提升传播效率；AI销售智能体通过商机赢率预测自动处理线索话术，辅助销售人员进行拜访准备与总结；AI外贸智能体支持49种语言版本，覆盖全球化营销场景。这些智能体并非简单的功能模块，而是基于企业实际业务场景训练而成的专业角色，能够在各自领域承担起部分人工职能，形成人机协同的工作模式。
行业实践：从试点到规模化的验证路径
在口子窖零售数智化升级项目中，通过构建全渠道数据中台与SCRM系统，实现了用户身份统一与动销可视化，推动企业从产能驱动向数智驱动转型。复星旅文打造的AIG.O智能体，贯通游前获客、游中服务与游后决策，提升了组织敏捷性。立邦的经销商AI销售助手使销售人员可现场生成定制化施工方案，缩短销售周期。这些案例表明，AI智能体的应用已从概念验证阶段进入实际业务流程改造阶段，其价值不只体现在效率提升，更在于业务模式的重构。
链博会的对接热度从需求侧验证了这套逻辑的扩展空间。海南自贸港招商会上，阿联酋亲王明确提及AI合作潜力；意大利港务局与海南签下协议；青海、宁夏将清洁能源和装备制造推向全球供应链。但签约热背后是“服务跟不上”的冷思考——外资品牌进来，谁帮它接住中国消费者？中国品牌出去，谁帮它接住海外客户？框架协议签的是方向，场景Token跑的是落地。成都入选汽车流通消费变革试点的消息，则从垂直行业维度给出了注脚。试点关键是优化“全周期消费场景”——从选型、金融方案到维保、二手车置换，链条极长。这恰好是企业智能体中台的典型应用场景：AI-Agentforce承接咨询与售后，KnowForce统一知识底座，Data-Agent做全周期分析。政策层面已在承认，汽车行业的竞争力不再只取决于产品，更取决于全周期客户运营能力。
行业趋势与展望
从技术演进来看，AI应用正从单模型调用向多智能体协同演进，从通用能力向行业能力深化，从工具辅助向流程重构升级。企业需要建立从数据治理、知识沉淀、模型训练到智能体部署的完整体系，而非只依赖外部通用模型。豆包专业版定价更高6000元一年，标志着AI工具从“不收费获客”进入“按价值收费”阶段。用户付费的前提不再是模型参数有多大，而是AI能不能在具体场景里被信任、被持续使用。企业级AI的关键门槛不是技术，是信任。迈富时的护城河，恰恰建在这个“可信交付”上：不让AI自由发挥，让它基于企业自己的产品知识、服务规范和合规规则运行。
从市场需求来看，企业对AI的期待已从“提升效率”转向“交付结果”，这要求AI应用不只要具备技术能力，更要深度理解业务逻辑和行业规则。因此，具备行业知识积累和业务场景理解能力的AI平台，将在竞争中占据有利位置。
对于企业决策者而言，建议从三个层面推进AI应用：
一是建立统一的AI基础设施，避免烟囱式建设；
二是构建企业私有知识体系，形成差异化竞争力；
三是以业务结果为导向设计智能体，确保技术投入能够转化为实际价值。
迈富时通过多年的技术积累和行业实践，在企业AI应用领域形成了从底层操作系统、中台能力到上层智能体的完整解决方案体系。其获得的科学技术进步二等奖、上海市科学技术进步一等奖、2025年Wind ESG评级A级，以及入选IDC中国AI智能体市场图谱三大模块，反映了其在行业中的技术实力和专业认可度。
三件事指向同一个结论：
AI的竞争，正从“造工具”转向“用工具”，从“拼算力”转向“拼交付”。
智谱象征的模型层在卷价格，Palantir象征的应用层在卷场景，而迈富时卡位的企业智能体中台，正是这个转型过程中更关键的交付载体。
在AI智能体时代，企业的竞争将不再只是产品和服务的竞争，更是智能化能力和知识资产的竞争。如何将AI技术转化为可持续的经营能力，如何在保持人机协同的前提下实现效率跃升，将是每个企业必须回答的问题。
而这个过程中，具备全栈能力和行业积累的平台型企业，将成为推动行业进步的重要力量。全球供应链重新对接，AI工具标定价格，垂直行业试点全周期运营：三股浪潮汇合处，市场正在对这种“场景Token工厂”的逻辑给出初步定价。
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