最近，“Frank”有點(diǎn)忙。一個(gè)叫 Robert Frank，在 CNBC 忙著數(shù)：這一輪 AI 熱潮，到底又批量制造了多少新富豪；另一個(gè)叫 Knight Frank，在最新財(cái)富報(bào)告里忙著算：如果 AI 和科技繼續(xù)加速財(cái)富創(chuàng)造，到 2031 年，全球億萬富翁人數(shù)可能接近 4,000。說白了，AI 現(xiàn)在已經(jīng)不只是生產(chǎn)代碼、圖片和PPT了，它順手還在生產(chǎn)財(cái)富神話。
但問題來了：如果 AI 真成了這個(gè)時(shí)代最強(qiáng)的“造富機(jī)器”，那到底誰會(huì)因此成為受益人？成為AI時(shí)代的億萬富翁？
是賣算力的？是賣模型的？還是那些把 AI 真正變成訂單、回款、轉(zhuǎn)化率和經(jīng)營結(jié)果的人？
答案往往是從結(jié)果倒推的：最值錢的，往往不是賣“電費(fèi)”的，也不是賣“油費(fèi)”的，而是收“打車費(fèi)”的。
在 Token 經(jīng)濟(jì)里，算力 Token 像電費(fèi)，模型 Token 像油費(fèi)，而場景 Token才是真正的打車費(fèi)。企業(yè)不會(huì)因?yàn)?ldquo;今天燒了多少油”而心潮澎湃，也不會(huì)因?yàn)?ldquo;底層電壓很穩(wěn)定”就激動(dòng)打款。企業(yè)真正愿意付錢的，從來都是另一件事：我有沒有到達(dá)目的地。
有沒有拿到線索，有沒有推進(jìn)銷售，有沒有完成客服閉環(huán)，有沒有把經(jīng)營分析做成決策，有沒有把研發(fā)效率從“加班”變成“交付”。這，才是 Token 經(jīng)濟(jì)的終極形態(tài)：場景 Token 工廠。
如果順著這個(gè)邏輯往下看，邁富時(shí)的定位就一下子清楚了：
它不是單純賣模型調(diào)用，也不是只賣某一個(gè) Agent，而是在做企業(yè)級(jí)智能體的場景 Token 工廠。
它試圖搭建的是一套“四層架構(gòu)”：
底層是 GenAI OS 這樣的基礎(chǔ)設(shè)施層，
中間有知識(shí)中臺(tái)和智能體中臺(tái)，
上層再落到營銷、銷售、客服、研發(fā)、經(jīng)營分析等企業(yè)場景；
同時(shí)，其長期積累覆蓋 21 萬+ 客戶、30 個(gè)大行業(yè)、121 個(gè)細(xì)分行業(yè)，
并沉淀了上千個(gè)行業(yè)知識(shí)圖譜和大量企業(yè)級(jí)功能模塊。
因此，這個(gè)邏輯的重點(diǎn)不是“也有個(gè)模型”這件事本身，而是“能不能把模型、知識(shí)、流程、工具和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)擰成一臺(tái)持續(xù)出結(jié)果的機(jī)器”的價(jià)值鏈與持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的能力。這也是為什么說，AI 原生應(yīng)用才更有可能掌握企業(yè)級(jí)應(yīng)用里的終極定價(jià)權(quán)。
因?yàn)橥ㄓ么竽Ｐ唾u的是標(biāo)準(zhǔn)化能力，越來越像“水電煤”；而 AI 原生應(yīng)用賣的是結(jié)果，賣的是“這一百萬 Token 到底替你多賺了多少錢、多省了多少時(shí)間、多推進(jìn)了多少業(yè)務(wù)”。當(dāng)?shù)讓幽芰υ絹碓酵ㄓ茫瑑r(jià)格越來越透明，真正稀缺的東西反而會(huì)往上走——走到行業(yè) Know-how，走到知識(shí)圖譜，走到跨系統(tǒng)協(xié)同，走到權(quán)限、歸因、監(jiān)控、審計(jì)這些企業(yè)級(jí)工程能力上。
最近 OpenAI 推出的 workspace agents，本質(zhì)上就是把 AI 往“可復(fù)用工作流”和“共享組織流程”里推；Anthropic 這邊則把 Managed Agents 和 Cowork 做成了可長期運(yùn)行、帶權(quán)限和基礎(chǔ)設(shè)施編排的企業(yè)級(jí)代理能力。它們都在說明一件事：企業(yè)真正會(huì)付費(fèi)購買的，往往不是那個(gè)會(huì)聊天的模型，而是一套能進(jìn)組織、進(jìn)流程、進(jìn)系統(tǒng)、進(jìn)結(jié)果的生產(chǎn)機(jī)制。所以，“通用 Agent 吞噬垂直應(yīng)用”這件事，聽起來很嚇人，仔細(xì)想想，倒更像一句適合做標(biāo)題、不太適合做預(yù)算的口號(hào)。因?yàn)槌宋?、體現(xiàn)資金實(shí)力，與創(chuàng)造價(jià)值，差的可不是一點(diǎn)半點(diǎn)。
通用 Agent 很像什么？
這也可以從通用AI的定位來看，通用AI是不是很像一個(gè)特別聰明、特別積極、什么都說“我可以試試”的全能實(shí)習(xí)生？
讓它寫摘要、回郵件、做表格，確實(shí)越來越順；但你真把它丟進(jìn)復(fù)雜企業(yè)現(xiàn)場，要求它同時(shí)理解行業(yè)規(guī)則、跨部門流程、歷史知識(shí)、權(quán)限邊界、系統(tǒng)對(duì)接、ROI 歸因和合規(guī)要求，它就會(huì)從“全能選手”迅速變成“到處都能插一句，但沒人敢讓它單獨(dú)簽字”的角色。
OpenAI 和 Anthropic 官方都在強(qiáng)調(diào)工作流、工具連接、權(quán)限控制、長任務(wù)運(yùn)行和受管基礎(chǔ)設(shè)施，這恰恰說明企業(yè)級(jí) Agent 的難點(diǎn)，從來不只是“能不能生成”，而是“能不能被治理、被調(diào)度、被復(fù)盤、被規(guī)模化”。
放到汽車行業(yè)：大模型像鋰電池，AI 原生應(yīng)用是整車系統(tǒng)
沒有電池，車當(dāng)然跑不起來；但消費(fèi)者掏錢買的，從來不是“這一塊電池今天心情不錯(cuò)”，而是整車體驗(yàn)：續(xù)航、操控、安全、空間、智能化，外加最重要的一點(diǎn)——能不能把人送到地方。
同樣的道理，Office 再強(qiáng)，也不等于 ERP；Excel 再萬能，也不會(huì)自動(dòng)替企業(yè)管進(jìn)銷存、現(xiàn)金流和跨部門協(xié)同。基礎(chǔ)能力很重要，但復(fù)雜系統(tǒng)問題，最后拼的還是工程化平臺(tái)能力。
邁富時(shí)的高價(jià)值層定位
而邁富時(shí)真正想卡的，顯然不是“最低價(jià) Token”那一層，而是最高價(jià)值的場景 Token那一層。這一點(diǎn)從它的底層定位邏輯就可以窺探出一些野心。
只有那些帶著溢價(jià)的 “場景Token”：覆蓋了營銷決策、客戶洞察、銷售推進(jìn)、內(nèi)容轉(zhuǎn)化、企業(yè)知識(shí)調(diào)用、智能體協(xié)同、經(jīng)營分析等企業(yè)經(jīng)營管理的整個(gè)閉環(huán)，最終讓實(shí)際效益、產(chǎn)生看得見的價(jià)值不止于對(duì)于企業(yè)大客戶的一句承諾。
而邁富時(shí)不斷被資本關(guān)注的優(yōu)勢，正在于它能夠打通“數(shù)據(jù)、平臺(tái)、模型、場景”全鏈條，并把AI應(yīng)用于的各個(gè)不同行業(yè)、細(xì)分領(lǐng)域中企業(yè)業(yè)務(wù)流程的實(shí)際場景之中，并持續(xù)為企業(yè)產(chǎn)生新的價(jià)值的“全棧式的場景Token”能力。
因?yàn)榛A(chǔ) Token 、通用Agent遲早會(huì)越來越像公共品。越往上走，越接近業(yè)務(wù)結(jié)果，Token 的單價(jià)未必寫在價(jià)目表上，但它的價(jià)值會(huì)直接寫進(jìn)企業(yè)的收入、效率和利潤表里。所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)Robert Frank 還在忙著統(tǒng)計(jì) AI 又造出了多少新億萬富翁，Knight Frank 在忙著預(yù)測未來五年全球還會(huì)多出多少億萬富翁；而企業(yè)正思考，且仍處于持續(xù)討論中的問題，其實(shí)只在于：
下一輪最穩(wěn)、最厚、最有定價(jià)權(quán)的利潤，到底誕生在“賣電”、 “賣油”，還是“收過路費(fèi)”？
邁富時(shí)給出的答案很明確：
與其做模型的搬運(yùn)工、做 Agent 的展示柜，不如直奔結(jié)果而去：做一座真正能把 Token 連續(xù)加工成結(jié)果的工廠，全棧場景 Token 工廠。
因?yàn)樵?AI 時(shí)代，最貴的從來不是“最會(huì)說”的那個(gè)，面對(duì)不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)場景需求、想要一站式把所有流程放到一個(gè)接口的企業(yè)級(jí)客戶，能夠溢價(jià)并讓客戶買單的，往往都是把Token 變成結(jié)果、拿在手中的那個(gè)。
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