TL;DR：
Agentic AI正深刻重塑软件行业的商业逻辑，驱动企业从“交付工具”转向“交付结果”，并以成果付费为核心。面对快速迭代的市场与动态竞争壁垒，企业需进行深层组织变革，善用平台借势加速创新，并以更激进的姿态拥抱全球化市场，方能在AI新纪元中构筑持续增长的韧性与壁垒。
当人工智能的进化路径不再止步于单一工具的性能提升，而是向具备自主决策、规划和执行能力的“智能代理”（Agentic AI）演进时，整个科技与商业世界正迎来一场深刻的范式变革。这不仅仅是一场技术迭代，更是对既有商业模式、组织形态乃至全球竞争格局的系统性重塑。极客公园创始人张鹏与金沙江创投主管合伙人朱啸虎、亚马逊云科技大中华区总裁储瑞松、猎豹移动董事长兼CEO傅盛的深度对谈，恰如一面三棱镜，折射出Agentic AI时代下，从业者最真实的焦虑、挣扎与机遇，并为我们提供了理解这一新纪元的关键洞察。
技术驱动下的商业范式重构：从“工具”到“结果”
Agentic AI的核心技术突破在于其自主思考与执行能力，使得AI不再只是辅助人类的工具，而是能够直接交付端到端结果的“平等伙伴”1。这一转变，正彻底颠覆传统软件行业的商业模式。
“交付结果，而不是工具。Agentic AI 时代，商业模式的核心是按结果收费，这可能是中国软件企业的一个新突破点。”2
朱啸虎敏锐地指出，中国软件SaaS收费难的痛点，在Agentic AI时代有望通过“按结果收费”模式迎来破局。这意味着，软件企业将从销售License或订阅工具，转向销售实际业务成果，例如，法律Agent直接生成可审阅的法律文档，而非仅提供法律资料查询工具。亚马逊云科技的储瑞松也强调，Agentic AI将使软件企业从“交付工具”向“交付价值”转移，例如，呼叫中心服务将更多地由AI自动化处理，仅将复杂案例转交人工客服。这种模式不仅提升了客户价值感知，也为中国软件企业的高价值变现提供了新的路径。
此外，Agentic AI还极大地改变了软件开发的生产过程。储瑞松提出了AI-DLC范式（AI-Driven Development Life Cycle），即AI Agents作为平等的伙伴，驱动需求拆解、架构设计、编码、测试、部署和运维的全过程，而人类则专注于提出业务需求、审阅、决策和判断。这种人与AI的深度协同，能够带来_3到5倍甚至指数级的生产效率提升_，而非线性的增长2。这不仅是技术层面的创新，更是对软件工程哲学的一次深刻反思。
组织变革：从“独力造轮”到“借势赋能”
在Agentic AI的加速迭代周期中，传统的“兵书”已然失效，企业需要重塑其组织与思维模式。傅盛在猎豹移动的转型实践，生动诠释了这一挑战与应对策略。他提出“思想变革、组织变革、产品变革”的三层递进路径，核心在于_“先改造人，再改造产品”_2。
傅盛的“全员编程”和“AI特种兵训练营”实验，旨在打破传统岗位边界，让非技术人员也能利用AI进行创新开发，从而让“代码能力变成全员的能力”2。这种“腾笼换鸟”式的组织变革，通过小范围试点验证AI Native组织的效率优势，再逐步推广至全公司。这揭示了一个深刻的社会影响：AI正在重新定义工作的边界与技能需求，未来的工作者需要与AI深度融合，成为“需求提出者和决策判断者”，而非单纯的执行者。
朱啸虎则强调在竞争中需要_“猥琐发育”_，即在巨头看不上的细分市场深耕，找到“香格里拉”，低调发展。这反映出，面对大厂在算力、算法上的压倒性优势，创业公司必须寻求差异化生存空间，避免直接竞争。储瑞松对此补充，在缺乏传统壁垒（网络效应、规模效应、数据飞轮）的情况下，_加速创新的执行力_成为新的核心竞争力，而这种执行力来源于**“利用杠杆，不要重复造轮子”**2，充分利用像AWS这样的平台提供的基础设施和工具链。
这种“借势”思维，不仅关乎技术选型，更是一种战略选择：将非差异化的重型工作交给平台，让自身宝贵的研发资源聚焦于核心业务价值的创造。它要求企业领导者具备“top-down”的决心去拥抱AI驱动的思想和组织变革，认识到AI不再仅仅是一个技术部门的问题，而是企业最高层级的战略议题2。
全球化视野：中国软件的“弯道超车”与“出海必选项”
当前，中国市场激烈的竞争环境，使得“出海”不再是可选项，而是中国软件企业寻求高价值回报的“必选项”甚至“第一天战略”2。朱啸虎指出，国内市场是打磨产品和团队的“练兵场”，但要赚取高毛利，仍需放眼全球。傅盛的观点更为激进，他建议创业者“直接干出海，直接去鱼米之乡”，避免在“盐碱地里骑虎难下”2。
这种全球化战略的底气，源于中国软件企业在应用研发和运营效率上的_全球一流水平_。储瑞松进一步阐述，Agentic AI时代为中国软件企业提供了“弯道超车”的绝佳机会。就像电动车时代打破了传统燃油车的技术壁垒一样，AI时代的生产要素和价值交付范式变化，使得全球企业站在了新的同一起跑线上。AWS等全球云服务提供商的存在，也极大地降低了中国企业出海在合规、基础设施等方面的门槛，提供了重要的生态赋能。
然而，出海也面临挑战，例如ToC业务对复杂业务流程的理解差距，以及规模化软件工程能力的提升。但这同样可以通过“借势”策略，即利用全球领先的云和AI基础设施，将自身强大的应用能力与全球生态融合，从而形成独特竞争力。这种战略转变，预示着未来十年内，中国有望诞生世界级的AI ISV（独立软件开发商）巨头2。
壁垒的再定义：从“物理高墙”到“动态能力”与“增长本身”
在Agentic AI时代，传统的壁垒概念正在被重新定义。朱啸虎对数据壁垒的质疑（“大部分数据信息重复，核心数据壁垒不够高”2）引发了深思。当算法和算力日益平台化、普惠化时，真正的壁垒不再是静态的“物理高墙”或“护城河”，而是_“动态能力”（Dynamic Capability）——一种持续的创新和适应能力，以及“增长本身”_2。
傅盛强调，增长壁垒源于对用户心智的占领，以及比对手更快的迭代周期和增长逻辑。他提出的“Token消耗”作为新时代衡量用户价值的关键指标，取代了传统的MAU和用户时长，折射出Agentic AI时代对产品核心价值的全新认知：用户在AI产品上投入的“思考”越多（Token消耗），证明其解决问题的深度和广度越大，进而构筑更深的客户关系和商业价值2。
这意味着，成功的企业将不再是被动地防御既有优势，而是主动地管理其创新发展的能量，像“打空战”一样，更灵动地在市场空间中有效机动。找到一个“别人没看到的点，缓慢发育，保持低调”，待根系深扎后，再“冒出来”，这是一种务实且充满韧性的生存哲学。
前瞻洞察：AI对人类文明进程的深层影响
Agentic AI的崛起不仅重塑了商业和组织，更对人类文明进程带来了深远影响。它将人类从繁重的重复性劳动中进一步解放，转向更具创造性、决策性和战略性的工作。AI作为“平等伙伴”的出现，迫使我们重新审视人机协作的本质，以及人类在智能涌现面前的独特价值。
未来的3-5年内，我们将看到Agentic AI在垂直领域的深度渗透，催生更多“结果即服务”（Outcome-as-a-Service）的商业模式。同时，AI-DLC范式将加速软件开发速度，使“一人多能”成为常态，模糊传统技术岗位界限。伦理与治理的挑战也将随之而来，如何在赋予AI自主权的同时确保其可控、透明与公平，将是全社会共同面临的重要议题。
最终，Agentic AI时代呼唤的，是一种_“原生AI”的组织和思维模式_——一个所有成员都信仰AI、善用AI，并能将AI能力转化为实际增长的企业文化。它不是关于技术的简单采纳，而是关于认知边界的拓展、组织肌体的“转基因”，以及在全球动态竞争中，通过极致的执行力和对核心价值的深刻理解，去定义和实现新的“壁垒”。这是49%的悲观与51%的乐观交织的时代，一个挑战与机遇并存，需要理性、坚定、乐观与积极去拥抱的未来。