2026 年的夏天，中文互联网圈出现了一个有趣的现象。日活（ DA U）这把单一的尺子不那么好用了。当 AI 助手替用户去办事，Agent根本不需要打开我们的 App，而是通过API、MCP、A2A、CLI等方式调用能力。APP打开次数变少了，是产品变差了，还是用户的事更高效地办成了？这把尺子已经分不清。 

在硅谷，a16z 的年度报告里直接写了一句话：屏幕时代终结。或许未来我们可以给日活换成了一个新概念：任务完成率 TCR （Task Completion Rate） 。它衡量的不是用户打开你的产品几次，而是用户交给 Agent 的一件事，到底有没有被完整地、可验证地办成。 

在不远的将来，整个互联网行业可能要换一把衡量的标尺。这背后，其实是商业模式的代际更替。智联网，这种以Agent为行为主体的新运行方式，正在悄然生长，有望成为移动互联网的升级版。 

当前移动互联网商业模式的全景

移动互联网过去十几年，看似形态各异，但所有变现方式主要是几种基础形式。 

广告是最重要的商业模式，按曝光、点击、转化收钱。CPM （每千次曝光定价） 、CPC （每次点击定价） 、CPA （每次行动转化定价） ，三套刻度同时在用，把人的眼球时间精确到分秒。Alphabet 2025年全年广告收入3427.21亿美元，占总营收的85%；Meta 广告收入占比 97% 以上。这是注意力经济最直接的变现通道，也是整个移动互联网的财务底色。

其次是订阅，按时间收钱。从 QQ 音乐会员、爱奇艺视频会员，到 Netflix，月费或年费换取去广告、高品质、独家内容。这是数字内容产品最稳定的收入方式。 

再有是佣金，按交易额抽成。电商订单GMV抽成、外卖订单抽成、网约车单笔抽成、应用商店分发抽成，这是平台型生意最稳固的收入来源。 

此外还有服务费等，是平台向生态参与方变现的方式。如，电商平台向商家收取店铺装修费、推广费、保证金，SaaS 公司向企业收取功能模块费，本质上都是把流量和工具切片打包卖给商家。 

这些模式看似差异很大，其实有一个共同的底层假设：用户的注意力是有限的 （一天24小时为天花板） ，行为是可观测的。无论是广告、订阅、佣金还是服务费，本质上都在围绕一个朴素的问题做文章，即用户在哪里花时间、花了多少钱。 

但这套体系在AI时代，有可能出现新的变化。当Agent替用户去办事，注意力不再停留在页面上，这就会让广告失去了曝光基础。当一个 Agent 同时调用十多家服务方的资源，完成一项复杂任务时，过去包年付费订阅的方式可能不再适用，按次按量计价的需求会越来越多，小额高频交易成为刚需。

商业链路的变化正在酝酿

也许有人会问一个朴素的问题：移动互联网时代不也有按结果付费吗？应用商店的 CPA、网约车的按单抽成，电商的 CPC、听起来都跟按结果计费有关。智联网时代真的有那么不同吗？ 

目前看，区别主要有三条，不在卖什么，而在谁来做、谁记得、谁来付。 

首先，执行者从人变成了机器。 移动互联网时代，App 是工具，用户自己是执行者，按按钮、填表格、看广告、做决定都是用户亲力亲为。智联网时代，Agent 才是执行者，用户只下一个意图，剩下的所有动作 （搜索、比价、调用、决策、付款） 都由 Agent 完成。这个区别决定了：所有围绕人的注意力建立的计价方式，从根上失去了对象。Agent不需要被吸引、不会被广告打动、也不会因为页面好看多停留三秒。 

其次，价值储存器从账号变成了上下文。 移动互联网时代，账号是核心资产，因为账号里有我们的购买历史、社交关系、内容偏好等，换 App 甚至意味着在数字空间重建身份。智联网时代，上下文 （Context） 成为核心资产。我们跟 Agent 说过的每一句话、办过的每一件事、表达过的每一个偏好，都在沉淀。迁移成本不仅是丢失账号，更是丢失记忆，而后者比前者深得多。 

再次，付款决策开始让渡给 Agent。 移动互联网时代，用户是付款主体。而智联网时代出现了一个新现象，在部分场景下，付款决策开始让渡给 Agent。比如 Agent 替我们比价、替我们下单、替我们订机票、候补火车票等。当 Agent 替我们做决定时，各类服务的销售对象就从“说服我们”变成了“要让 Agent 选上”。这就是为什么 GEO（ Generative Engine Optimization，生成式引擎优化） 开始逐步替代 SEO，优化对象从人的眼球变成了 Agent 的偏好。 

可以看到，未来的智联网时代，不是某一种商业模式在升级，而是整条价值链路在换基。下面这张表，浓缩了移动互联网和智联网之间最核心的结构性差异： 

这些区别汇聚到一起，也指向一个更大的问题，入口之争并没有消失，只是换了战场。移动互联网时代，入口是 App 图标，谁占据了手机屏幕的第一屏，谁就拿走了用户注意力的第一入口。智联网时代，入口变成了谁第一个接住用户的意图。当用户说出一句话，第一个理解这句话、并且有能力调度资源去执行它的 Agent，就是新时代的入口。这解释了为什么Apple Intelligence 嵌入 Siri、Google 把 Gemini 植入安卓，它们争的不是一个新 App，而是新一代入口的卡位权。谁是用户开口说第一句话的对象，谁就掌握了意图分发的起点。从这个角度看，智联网时代的入口之争可能会比移动互联网更激烈，因为它争的不是有限的屏幕空间，而是无限的用户意图。 

商业模式的新探索

互联网商业模式的历史告诉我们一个朴素道理，即最后能跑通的模式，往往不是最先进的，而是最简单的。CPM 、CPC、CPA等之所以战胜了早期各种复杂的广告效果衡量法，根本原因是它把广告交易简化到三方都不会争。广告主认这个数字、平台认这个数字、第三方监测也认这个数字。 

我们看到，行业内，已经有多种新模式在探索，也都还在试错。看哪种能率先把简单清晰、可持续给跑通，哪种就最可能成为智联网的新 CPM。 

大模型刚出现时，很多应用都采取了订阅服务的模式，每月20美元订阅费几乎成为行业标配。但是不同用户的用量差别很大，由此还衍生出不少二道贩子模式，即把一个订阅账户再卖给好几个人用。特别是今年龙虾火爆后，纯订阅付费的用户Token消耗量急剧上涨，导致Anthropic 4月5日起切断了Claude Pro （20美元/月） 和Claude Max （200美元/月） 订阅用户通过OpenClaw等第三方框架的访问权限，要求改回API接入，按量付费。 

所以，当前Agent应用，几乎都是订阅加消耗的付费模式，如Manus、Genspark、Cursor、Lovable等。它保留了订阅的预算可控感，又引入了消耗的弹性，这样重度用户多付费，轻度用户也能安心用。 

当前已经非常成熟，且未来有可能长期存在的，就是token按量调用的定价模式，这也是Token经济的最基本商业模式。这套模式根据每百万Token的输入和输入分别定价，如果命中缓存，价格会大幅下降。全球最贵的当属Anthropic的Claude模型报价，以最新的Claude Opus 4.8为例，输入5美元，输出25美元/百万token。同时，Token的消耗，跟分词器也有很大关系，不同家的模式，以及不同代的模型，可能会采用不同的分词器，而导致模型消耗价格大幅提升。如，Claude Opus 4.7 及后续版本采用了与之前模型不同的新分词器，这有助于提升其在各类任务中的表现。但对于相同的固定文本，新分词器可能多消耗高达 35%的 token。而相比Claude，国内的模型报价则便宜很多。由此，行业内也兴起了多模型路由的模式，即80%的一般性任务，用国产开源大模型来做，追求更高的性价比，最难的20%的任务，交由Claude Opus 4.8、GPT 5.5来做，追求更高质量的完成度。 

同时，一些新的模式探索也在进行中。最典型的是节约分成，代表玩家如，Salient （AI 催收按催回款分成） 、Sierra （按解决工单数计费） 。这是 Sierra 创始人 Brett Taylor 最引以为傲的商业模式创新，因为传统的客服软件是按坐席卖钱的。但这有一个悖论，即AI 越强，企业需要的客服人类就越少，那买的坐席就越少，软件公司反而少赚钱。Sierra 彻底打破了这一矛盾，它采用结果导向型计费。企业不需要为 AI 占了多少个坑位给钱，而是为每一次成功的服务买单。如果 AI 只是做了一个简单的路由 （把客户转接给人类）， 它不收或者只收极低的流量费；只有当 AI 独立、完整地帮客户解决了问题（比如成功办理了退款、修改了订单、挽留了退订），它才会收取一笔解决费，通常在每单 1 到 1.5 美元左右，远低于人类客服 10-15 美元的成本。 

这种模式的逻辑很清晰，客户多挣 （少花） 的，乙方分一杯羹，双方利益完全对齐。这套模式中国并不陌生。电力领域的 EMC （合同 能源 管理） 已经跑了三十年。节能服务公司前期出资改造客户的设备，从客户因此节约的电费里分成 （通常 50% 到 70%） ，合同期满设备归客户。EMC 三十年总结出了三条经验：基线必须事先封存 （避免事后扯皮） ，节约必须可第三方验证 （电表数据是公允裁判） ，合同期加阶梯分成衰减 （避免基线漂移） 。这三条对 AI 节约分成几乎是现成的合同范式。其难点是基线漂移，因为做一年之后，客户会觉得反正现在效率高已经是常态了，凭什么继续给你分成？ 

还有一种可能的方式是专家数字分身调用付费。当前非常流行的Skill，可以看作是这种模式的雏形。当然，目前大量的Skill还是广大开发者和用户免费分享，上传到ClawHub 、SkillHub等社区。而未来，一些高质量的Skill完全有机会商业化转化。还有一种未来很具前景的是专家数字分身付费订阅，或者按次付费模式。畅想一下：当前Workbuddy上的专家平台上，已经汇聚了不少专家团和个人专家，用户可以一键召唤专家答疑和做方案。一些头部专家已经被调用数百万次，如果未来这些调用商业化，将是一个巨大的长尾市场。就像互联网让标准化的商品和服务实现了供需对接，专家经验也将借由智联网第一次有机会成为标准化的产品，获得市场认可和变现。 

这有可能是智联网的雏形，他不是更聪明的 App，也不是更好用的搜索，而是一个让人类专业经验第一次可以脱离时间和物理限制，最大化复用的市场。 

还有一种未来的可能模式，则是适应多Agent协作，以及多渠道资源获取的新模式。这种模式当前还没有明确的标的，但需求已经在显现。假设我们要做一份具身智能公司的市场研究报告，需要调用证券交易类的MCP，工商注册登记的API 、投融资类服务的API、行业研究报告和咨询公司的MCP，前沿技术论文库的MCP、以及一些专业数据库的API等等，这些广泛的数据来源，如果是按照现有的订阅式，订阅如此多的信息源，显然对用户是一个很高的成本，如果能按次调用，按量计费，则可以满足更广大非专业用户的日常使用需求。原来之所以没法实现，是因为人从这些海量信息源查找、整合信息的难度太大，而有了Agent，可以非常方便地查询和处理，因而也需要配合相应的定价和协作模式创新。 

按结果付费还需明确标准，搭建Agent支付基础设施

按结果付费要落地，必须要明确任务和验收标准，避免容易发生的扯皮，需跨过四道门槛：说不清、算不清、守不住和认不准。过去一些传统的实践，为我们解决智联网时代的争议，已经奠定了一些解决思路，可供我们参考。 

除了上面的四道门槛，针对Agent交易小额高频的特征，还需要一种全新的金融服务，即Agent 支付，小额高频的新结算基础设施。Stripe 已经在 2026 年初推出了 Agent Payment API，允许 Agent 在预授权额度内完成支付。 

今天人类的支付体系，大多是低频大额或中频中额，如月付 20 美元订阅、单笔 50 元外卖、年缴数百元会员等。但 Agent 支付的特征恰好相反：小额高频，一次调用几分钱、几毛钱应该都是常态。一个任务串下来，如果调用几十个服务方资源，每一次调用都要走人类支付的确认流程，整件事根本跑不起来。这意味着 Agent 支付必须具备一些新特征。 

第一，极低单价可结算。服务的定价可以低到一分钱甚至更低。因为 Agent 调用是高频的，薄利可以靠量来堆。这让过去因为交易成本太高而无法定价的微服务，第一次有了商业化的可能。

第二，免确认自动扣款。Agent 在预算授权范围内自主完成支付决策，不需要每笔都弹窗让用户点确认。这要求一套新的授权机制，即用户设上限，Agent 在上限内自由调度。 

第三，跨服务即时清算。一个任务可能串联十几个服务商，Agent 完成任务后系统自动拆账、即时清算，不需要人工对账。 

更深一层看，Agent 支付会催生全新的定价逻辑。当单次调用成本趋近于零，服务商就不再需要把定价抬高来覆盖交易摩擦。一个翻译服务甚至可以按句收费，一个法律条款检索可以按条收费，一个数据清洗工具可以按行收费。过去因为定价粒度太粗而被迫打包的服务，现在可以被拆成原子级别单独售卖，这或许正是智联网经济得以运转的微循环系统。

一种新经济正在长出来

a16z 判断未来软件公司大致会分成三类。一是正在归零的，即按席位收费的工具型 SaaS，会受到新模式的严重挑战。二是正在被削弱的，是大型企业软件，原来企业软件一旦进入核心业务流程，替换成本、迁移风险和组织阻力都很高。客户即使不满意，也很难更换系统。但Agent模式正在逐步改变这种绑定。三是正在涌现的，即直接卖结果的 Agent 原生模式。前两类是存量博弈，第三类切的是数十万亿美元的劳动力预算，这是未来智联网巨大的增量空间。 

类似的判断不只来自 a16z。Bessemer Venture Partners 在 2026 年的云指数报告中指出，头部 AI 原生公司的收入增速已经是传统 SaaS 公司的三倍，但真正拉开差距的不是增速本身，而是净收入留存率。按结果付费的 AI 公司，客户扩展消费的意愿远高于按账号付费的传统SaaS。McKinsey 的一项研究也佐证了这个趋势：企业在 AI 工具上的支出，正在从 IT 预算转向业务预算，换句话说，软件不再吃 IT 预算，而是吃劳动力预算，这才是数十万亿美元增量空间的真正来源。 

但所有这些新商业模式都建立在一个底层条件之上，即Token 效能 （Token Efficiency） 的大幅提升。它衡量的是每一块钱买到多少有用的智能，既包括效率 （同样任务消耗多少 Token） ，也包括质量 （这些 Token 转化成多少正确结果） 。Token 效能将成为效果经济时代的全要素生产率。

最后，还有一个根本的问题需要关注，就是智联网真正的原生应用会长什么样？AI Native 的出现规律，大概率也会遵循历次技术变革之路：先改造，后涌现。 

PC 互联网刚出现时，第一批产品是把报纸搬上网 （雅虎新闻） 、把百科全书搬上网 （维基百科） 。但真正定义那个时代的原生物种，是搜索、社交和电商。当大量内容涌上网络，就必然产生发现和筛选的需求。再往后，当大量用户涌上网络，就必然产生连接彼此的需求，于是社交网络出现了。当大量商品涌上网络，就必然产生交易撮合的需求，于是电商出现了。 

移动互联网也循此路径。第一批产品是把 PC 搜索做成移动搜索，把 PC 购物做成移动电商。但真正颠覆的原生物种，来自一个结构性变化：人不再主动找信息，而是信息主动找人。推荐算法和信息流成了移动时代最流行的产品形态。直播电商也类似，手机让商品展示有了讲故事、去现场、实时互动的新可能，于是直播电商跑出来了。 

现在 AI 来了，我们正处在第一阶段，把 AI 嵌入现有产品。搜索加了 AI 摘要，客服系统加了机器人，Office 加了智能助手。这一波改造当然有价值，但它不是终局。终局是什么？如果规律仍然成立，我们应该问：当大量 Agent 涌入网络之后，会呈现怎样的模式？ 

加上前面提到的Agent支付，未来可能是三大方向，即用户主 Agent 、Agent 任务市场和Agent 支付基础设施。它们不是独立存在的，而是互相咬合的。主 Agent 让用户可以省心，任务市场让供需可以匹配，支付让交易可以发生。三者合在一起，才是一个完整的 Agent 经济系统的雏形。 

用户主 Agent是个人意图的统一入口。这个主 Agent 承接用户的各类需求，不管是订机票、写报告、管理日程、投资理财还是预约体检。它了解你的全部上下文，知道你的偏好、预算、时间约束、风险偏好。甚至他可以经受授权，一定程度上代表你，去和各个垂直领域的服务型 Agent 对接和决策。这个架构一旦成立，商业模式的重心就会发生根本性迁移：从 to C变成 to Agent。服务的客户不再是人，而是人的Agent。各类服务可能需要去考虑，如何抢占Agent的心智，即在主 Agent 的评估体系里得分最高。

Agent 的任务市场会催生竞价与评测平台。当用户有一个任务要完成，而市场上有成百上千个服务型 Agent 都声称能做这件事，就必然需要一个撮合机制。想象一个场景：你让你的主 Agent 帮你做一份竞品分析报告。主 Agent 把这个任务发布到一个开放市场上。三十秒内，十几个专业调研 Agent 报价，有的按完成度收费，有的按页数收费，有的按数据源数量收费。市场平台根据历史评分、完成率、用户评价等做排序，你的主 Agent 综合价格和质量做出选择。这就是 Agent 时代的竞价平台。它和今天搜索引擎广告的竞价排名有本质区别。竞价排名卖的是展示位置，Agent 竞价平台卖的是任务完成承诺。但这个平台要跑通，至少需要解决三个问题：一是如何评测任务完成质量？是客户主观评分、第三方审计、还是预设的量化标准？二是如何防止恶意低价中标？有的 Agent 可能报极低价拿到任务，再用低质量交付来骗取首付款。三是如何建立 Agent 的信用体系，类似今天的信用分，但对象是 Agent 而非人。 

所以，智联网的效果变现能否真正成立，还取决于一件更基础的事，在一个 Agent 满天飞、人类逐渐隐入对话框背后的世界里，我们怎么知道一个 Agent 是谁、它做过什么、它说的是不是真的？换句话说，当机器开始替人办事，互联网的信任机制必须重写，这将是下一篇要讨论的问题：信任篇·可证明的 Agent。

王强 腾讯研究院前沿科技研究中心主任