拉长时间线，一个清晰可见的事实是，Agent 的评判价值将会愈发务实。其被观察的视角将不在发布会现场，也不会在模型参数，而更会出现在一个个对需求的完整满足度，对不同岗位人效的加持，对产品迭代的理解和判断。

不论对钉钉悟空、一众AI Agent，还是在各个产业赛道的企业，一个务实求真、要结果做实事的企业AI时代正在悄然来到。谁先能率先验证真实价值，谁就能在这个战场快人一步。

作者|皮爷

出品|产业家

“Anthropic为什么比OpenAI还要‘贵’？”

如果刷海外AI贴或技术栈，会发现这个问题正在成为海外开发者和企业用户津津乐道的话题之一。在正在进行的5月，一组坊间传闻的最新估值对比是：Anthropic Pre-IPO估值1.2万亿美元，OpenAI 约1.1万亿美元。成立仅5年前者正式超越后者。

虽结果令人诧异，但这个估值现状不难理解。从商业模式来看，Anthropic面向的更多是确定性的企业AI市场，以确定性的企业客户为主，用户粘性极高；而后者OpenAI则尽管过去一两年奋力在企业级市场发力，但在如今其商业模型中，C端付费仍然占相当一部分比例，企业级市场渗透率和付费单价较低。

一个明牌结论是：如今AI产品的共识价值锚点，在企业AI市场。

这样的共识也同样出现在中国市场。在正在进行的2026年，相较于过去几年的流量导向、模型导向、参数导向，如今对于AI的关注，市场的新度量衡已经成为给效果、做实事、出业绩。

换言之，谁能真正帮助企业构建出真实场景的新生产力，推动其完成从业务模式到组织形态的变化，基于这些真实、可见的增长加持，谁的价值就能得到更好的认定。

实际上，这两天阿里发布财报后的股价大涨，也验证了这一点。一是AI开始进入商业回报期，二是企业级Agent需求爆发的预期被拉高，包括云业务包括企业Agent业务都被普遍看好。

同期，阿里旗下企业级Agent平台“悟空”已于近期逐步规模化放量，进入商业验证阶段。

那么，从供给侧来看，相较于海外从Anthropic到Rox.AI（客户管理）等面向企业AI的服务新范式，中国企业到底需要怎样的AI来提供生产力加持？

一、企业工作流，正在成为AI新验兵场

“很多AI产品聊天很聪明，但和我们自己的企业没关系。”吴天明表示。

他是苏州光线能源建设有限公司创始人，2026年伊始，伴随着AI Agent热潮的爆发，他开始成为各大Agent产品的付费用户，但使用一圈下来，这些产品都没有达到他的预期。

他的核心诉求很直观。即用AI帮助光线能源完成对内部近百万条订单数据进行高效管理，之前的数据大都存储在三方平台，其需要AI帮助其完成对全部数据的整理归纳分析。换言之，吴天明想要让AI真正进入光线能源的核心工作流。

钉钉悟空成了他的最终选择。据了解，如今包括订单数据管理、企业规章制度、文化体系等，光线能源都基于悟空构建出专门的skill，一个AI原生的业务模式在其内部已然跑通。

这样的需求不在少数。更准确的一个观点是，相较于过去几年的跟风采购，如今企业对于Agent的要求更多已然进入商业化价值考核期，核心场景恰是企业的主工作流。。

这种指标的变化到底意味着什么？

Agent想要在企业真实工作流里发挥价值，在参数之外，其还需要具备几方面的能力，典型的比如：对企业业务的上下文理解、能否嵌入企业现有的SaaS或AI工作流、以及在生成skills的同时能否兼容外部skills以保持Agent的时刻进化，和最重要的安全、成本管控。

但这并不是一件容易的事。

根据Gartner等相关机构显示，过去几年，有超过60%的企业在使用AI时遇到过类似系统集成难、合规卡壳等问题，更有在超过40%的企业内部，部分AI助手已经沦为“聊天工具”，ROI根本无法衡量。

问题有多种。比如典型的上下文理解，其中暴露出来的主要有两方面问题，一方面很难识别企业的业务知识，在员工使用回答或执行任务时经常产生幻觉、错觉，另一方面无法识别企业的真实工作流，即使是某个环节小闭环也很难自主推进。

再比如反复出现的“不兼容”。对不少AI Agent而言，其很难和企业人员体系、业务体系、财务体系、生产体系打通，由此衍生出一系列“AI孤岛”问题，Agent之间、Agent和既有软件之间很难协同作业。

这也是吴天明之前遇到的问题。

从某种角度来看，这样的落地缺陷也正对应的是部分AI的商业缺陷。那么，到底有没有AI能在企业真实场景中跑起来，成为企业的又一新动能？或者说，光线能源的案例具备可复制性吗？

在当下的产业视野里，我们也找到了另一批企业样本。

二、第一批AI原生企业，正悄悄出现

浙江义乌，在中国商业史上是一个特殊样板。

基于前店后厂的模式，它能迅速完成从后端工厂到前端门店的商品制作，销往全球市场。这种在微小空间的极致效率在对设备提出高要求的同时，也对流程效率有足够高的要求。

但这种高要求在过去多年时间里一直没有被满足。

以大部分商家每天的重点工作“竞品分析”为例，作为“信息差就是竞争力”的商家核心环节，过去多年时间这项工作一直靠人工执行，每人每天最多只能监控20+渠道，对于其它信息源缺乏监管；

再比如店铺管理，作为线上线下兼备的商业模式，大部分商家运营负责人每天都会花大量时间对淘宝天猫、1688等平台上的店铺进行数据的归纳复盘，以更好地制定下一个销售策略。

以及产品开发、平台运营等等，可以理解为，在过去几十年里，现有的人员效率模式和义乌的“前店后厂”极致效率模式一直处于错位状态。

但在今年，有一家企业找到了新解法，它就是浙江优克拉智能科技。对其的一个介绍是，身处义乌的它是一家中国灯饰行业的隐形冠军企业，针对海内外消费者对灯饰的需求，研发制作产品并进行销售。

但在今年，在CEO魏俊的推动下，这家企业的企业运作方式发生了微妙的变化，或者也可以说，它更在悄悄成为一家AI原生企业。

比如基于AI，优克拉HR们的核心工作量从每月两天缩短到“不到十分钟”，比如竞品分析环节，AI会每天跟踪当日销售Top100，主动分析竞品价格带分布、商品描述特征等，实时给出对应运营策略建议。

以及在产品研发、巡店等等环节，优克拉基于AI也都实现了新的流程重塑，比如基于团队开发的skill，AI可以收集分析全网的用户评论，从真实需求倒推产品开发；以及AI每天会自动生成全部店铺经营日报，帮助团队更好复盘分析。

他们使用的也恰是钉钉悟空。

变化的不只业务模式，组织形态也在悄悄发生改变。在魏俊的决定下，优克拉最能干的人才被从销售岗调到skill开发岗。“能做skill的都是当下或者说一线业务经验比较充足的人，做出来的skill质量是最好的。”

这不是魏俊和钉钉第一次打交道。在之前，优克拉的运营工作是“80%数据抓取、20%决策分析”，而在钉钉AI表格的加持下，这个比例被全面反转——AI会自动抓取生意参谋数并填入AI表格，5000+的评论AI在15分钟内就能提炼出产品痛点和设计方向。

这套系统帮他们把新品首发成功率从60%拉到了92%。

从更大的视角来看，如果说AI表格帮助优克拉解决的是“结构化数据的自动化处理”，那么悟空则是让这家义乌企业再进一步：AI不再只是工具，而更是能直接完成各环节任务、嵌入真实业务体系的数字员工。“人+悟空”的工作模式代替了原有单一的人和人之间的协作，让效率实现倍增。

三、悟空规模放量背后：企业战场正迎来AI的确定性表达

实际上，如果向更大的视角延伸，能看见的不仅是悟空带给光线能源、优克拉们低门槛的利用方式，而是钉钉和悟空两者恰为企业构建出一整套从土壤环境到AI产品表达的闭环。

在钉钉上沉淀多年的文档、表格、聊天记录等等成为企业Agent落地的harness体系，而悟空则是基于对企业上下文的全面理解、对既有系统的无缝嵌入以及种种企业级AI设定，帮助企业构建出最优业务实践，基于“模型+产品”的系统工程直接输出对应结果，帮助企业完成任务。

这种易用性、准确性、安全性也恰构成着悟空的新特性——它正在成为一个推动企业向AI原生迈进的生态平台。基于这个企业AI阵地，企业可以基于其内的各种组件打造出足够适配自身的skills，进而让AI真正为自身所用。

而伴随着这种变化的发生，企业的进化也将从业务流程逐渐过渡到组织流程，开发、管理、运营等等角色都可以被重新定义，基于悟空打造出适配AI时代的新原生组织形态。

这恰是钉钉悟空在当下中国AI市场的价值所在。即如果说千问、豆包、kimi打造的是基于C端的流量形态，其更多尝试满足的是C端用户在AI时代的搜索、购物、出行等方面的需求，那么钉钉悟空探索的恰是AI在企业场景的确定性，这种确定性的具体表达是对既有业务流程的重塑，对其中人员工作效能的加持，以及对企业新组织形态构建的推动。

就当下而言，相较于前者，后者的量化指标更为具体清晰，也更为“残酷”，但与之对应的是，其在商业价值上的展现也更为具体——多少企业愿意为之付费、企业基于Agent消耗了多少tokens、在Agent的加持下企业实现了怎样的营收增幅……

拉长时间线，一个清晰可见的事实是，在接下来的时间里，Agent 的评判价值将会愈发务实。其被观察的视角将不在发布会现场，也不会在模型参数，而更会出现在一个个对需求的完整满足度，对不同岗位人效的加持，对产品迭代的理解和判断。

不论对钉钉悟空、一众AI Agent，还是在各个产业赛道的企业，一个务实求真、要结果做实事的企业AI时代正在悄然来到。谁先能率先验证真实价值，谁就能在这个战场快人一步。