過(guò)去兩年，關(guān)于AI 的敘事幾乎被大模型壟斷。谷歌最新的 Gemini 3.0成果一出便引爆輿論和股市，從技術(shù)指標(biāo)到下載量，再到股價(jià)和市值，層層放大，如今距離4萬(wàn)億美元大關(guān)已經(jīng)不遠(yuǎn)。

與此同時(shí)，二級(jí)市場(chǎng)的視線卻在變化。光模塊、TPU、數(shù)據(jù)中心芯片這些算力基礎(chǔ)設(shè)施依舊景氣，圍繞谷歌生態(tài)的一批公司股價(jià)翻倍，但越來(lái)越多機(jī)構(gòu)在報(bào)告的后半部分，開始花更大篇幅討論一件事：海內(nèi)外AI應(yīng)用正進(jìn)入商業(yè)化的拐點(diǎn)。

前段時(shí)間，軟銀清倉(cāng)英偉達(dá)，很快，市場(chǎng)發(fā)現(xiàn)軟銀轉(zhuǎn)而增持了一批企業(yè)級(jí)軟件和服務(wù)公司。這些公司大都擁有服務(wù)于技術(shù)、銷售、運(yùn)營(yíng)的Agent業(yè)務(wù)，資本視角從“賣鏟子”，慢慢轉(zhuǎn)向“挖金子”。

盡管關(guān)于AI的一切都難逃情緒和題材的影響，但必須承認(rèn)，智能體實(shí)現(xiàn)了大模型能力和企業(yè)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)、需求的連接，是重塑企業(yè)服務(wù)的第一接口。這正是市場(chǎng)心心念念的生產(chǎn)力，也是AI技術(shù)兌現(xiàn)的關(guān)鍵。紅利的洶涌，也許才剛剛開始。

如何看待智能體的含金量？

從宏觀數(shù)據(jù)看，這輪AI 浪潮的潛在價(jià)值已經(jīng)被量化得足夠直白。麥肯錫估算，生成式 AI 每年給全球經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的增量，是萬(wàn)億美元級(jí)別。

Gartner 預(yù)期：2023 年初還不到 5% 的企業(yè)在使用生成式 AI API 或部署相關(guān)應(yīng)用，這個(gè)比例在 2026 年有望超過(guò) 80%。

每一次類似的滲透率躍遷，背后都是一輪生產(chǎn)力格局的改寫。

這次改寫，大致可以看到三類玩家的角色分工：一類是賣算力和基礎(chǔ)設(shè)施的“鏟子商”，包括 GPU、光模塊、數(shù)據(jù)中心廠商；一類是掌握大模型底座、向全社會(huì)提供通用能力的平臺(tái)型公司；還有一類，是在具體垂直行業(yè)里用 AI 改進(jìn)業(yè)務(wù)的“場(chǎng)景派”。

第三類公司，最近半年明顯被推到了前臺(tái)。原因很直接：大模型能力已經(jīng)足夠強(qiáng)，算力供給也在逐步擴(kuò)充，真正能拉開差距的，是誰(shuí)能把這些能力變成一種新的基礎(chǔ)設(shè)施。智能體于是成為“場(chǎng)景派”們押注的共同路徑。而這批參與者一般要具備幾個(gè)基礎(chǔ)：

第一，它們需要一個(gè)早期立足的剛需點(diǎn)，比如銷售獲客、風(fēng)控審核、客服接待。因?yàn)檫@些能直觀感知的功能是企業(yè)付費(fèi)的根據(jù)。如果一上來(lái)就是新創(chuàng)業(yè)公司講AI平臺(tái)的故事，恐怕不容易被買單。

第二，它們需要積累足夠大規(guī)模的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，并且愿意在數(shù)據(jù)治理上花長(zhǎng)期成本，“臟數(shù)據(jù)”是很難變成生產(chǎn)力的。

第三，它們要能夠和產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景強(qiáng)耦合，讓 AI 變成團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)的一部分，形成高頻高粘性的應(yīng)用，否則商業(yè)化會(huì)止步不前。

這一類公司之前以創(chuàng)業(yè)公司為主，但近期卻出現(xiàn)了一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。市場(chǎng)數(shù)據(jù)顯示，原本從事毛毯制造和銷售的義烏企業(yè)真愛美家股價(jià)連續(xù)暴漲，截至11 月 28 日于周內(nèi)再次沖上新高，只因它已確認(rèn)將被AI獨(dú)角獸探跡科技收購(gòu)。

“A股AI智能體應(yīng)用并購(gòu)第一大股”，隱約露出了雛形。

探跡科技是誰(shuí)？業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的AI Agent玩家。它的發(fā)展經(jīng)歷十分垂直，早期聚焦銷售效率，圍繞企業(yè)如何更快、更準(zhǔn)地找到潛在客戶等需求打造了“探跡拓客”等產(chǎn)品。在“Agent 元年”到來(lái)前，又成功利用行業(yè)經(jīng)驗(yàn)+AI技術(shù)，建立了三個(gè)垂直場(chǎng)景的應(yīng)用：

面向B2B領(lǐng)域的銷售方向的智能體，面向B2C領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)方向的智能體，以及智能體終端生態(tài)。

探跡科技擁有一張覆蓋數(shù)億家企業(yè)和數(shù)百萬(wàn)家工廠的商業(yè)知識(shí)圖譜，涉及數(shù)十億種細(xì)分產(chǎn)品和數(shù)量級(jí)巨大的產(chǎn)品關(guān)系對(duì)，這讓它的智能體服務(wù)完全嵌入了場(chǎng)景和流程。

其B2B業(yè)務(wù)側(cè)關(guān)注銷售過(guò)程中獲客、轉(zhuǎn)化的痛點(diǎn)，提供集成銷售、營(yíng)銷、觸達(dá)與分析能力的Agent組合，效率和效果升級(jí)是一大重點(diǎn)。

而B2C業(yè)務(wù)側(cè)則以運(yùn)營(yíng)為先，Agent組合主要關(guān)注電商和零售B2C企業(yè)的客服、營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、私域等核心場(chǎng)景，從前端營(yíng)銷獲客到中端銷售轉(zhuǎn)化，再到后端交付服務(wù)與長(zhǎng)期客戶價(jià)值挖掘的全鏈路賦能。

智能體當(dāng)下還在經(jīng)歷場(chǎng)景的擴(kuò)展，手機(jī)等硬件終端逐漸登上舞臺(tái)。探跡也成功基于自研的AI OS 和加速處理框架AI Core，將智能體能力延伸至智能體終端生態(tài)，目前已與華為、小米、vivo等主流手機(jī)廠商深度合作。

其他行業(yè)還在談AI Agent怎么落地、誰(shuí)來(lái)買單，這邊卻風(fēng)景獨(dú)好，已經(jīng)能直接接入企業(yè)，降本增效。探跡科技帶來(lái)的效率爆發(fā)，已經(jīng)步入快車道。

智能體的競(jìng)爭(zhēng)，還是底座的競(jìng)爭(zhēng)

不僅如此，技術(shù)爆炸的周期最怕同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，大模型領(lǐng)域有N條“小龍”，智能體的壁壘如果不夠高，應(yīng)用可靠性不夠強(qiáng)，那么被超越就是必然的。

不過(guò)這個(gè)問(wèn)題需要辯證看待：最容易出現(xiàn)這些問(wèn)題的是純技術(shù)型企業(yè)，因?yàn)榧夹g(shù)導(dǎo)向并不一定適配現(xiàn)實(shí)需求。反之，如果能做到平臺(tái)從場(chǎng)景中來(lái)，到應(yīng)用中去，那么技術(shù)就能兌現(xiàn)最大的意義。

這個(gè)時(shí)候比拼的并不是產(chǎn)品設(shè)計(jì)，而是用戶平時(shí)看不到的“底座”：平臺(tái)和數(shù)據(jù)。它們才是決定產(chǎn)品走向的關(guān)鍵。一塊是負(fù)責(zé)把大模型、業(yè)務(wù)流程和企業(yè)系統(tǒng)串起來(lái)的平臺(tái)，一塊是長(zhǎng)期積累和治理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。探跡的版本，叫“太擎”和“曠湖”。

太擎可以理解為一套“智能體操作系統(tǒng)”。它主要關(guān)注在一家已經(jīng)有ERP、CRM、OA、電商后臺(tái)的企業(yè)里，怎么讓智能體真正接上這些系統(tǒng)、圍繞業(yè)務(wù)流程去工作。所以太擎承擔(dān)了三類任務(wù)：

第一是把探跡長(zhǎng)期服務(wù)過(guò)程中積累的流程、話術(shù)和知識(shí)，灌進(jìn)模型當(dāng)中，形成一批更貼近行業(yè)實(shí)情的專用能力，讓模型理解業(yè)務(wù)。

第二是把常見的報(bào)表、知識(shí)庫(kù)這些能力拆成“積木”，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)在搭建自己的數(shù)字員工時(shí)，可以直接用這些組件拼出一條工作流。

第三則是打通多套信息系統(tǒng)。

實(shí)際上，對(duì)企業(yè)一線有了解就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這三類任務(wù)針對(duì)的恰恰是企業(yè)業(yè)務(wù)體系復(fù)雜、開發(fā)能力不足和系統(tǒng)割裂的幾大問(wèn)題。本質(zhì)上，它體現(xiàn)了探跡多年To B的經(jīng)驗(yàn)。而作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)擔(dān)當(dāng)?shù)臅绾?，其?shí)也來(lái)自相同的經(jīng)驗(yàn)。

曠湖更偏向于“給智能體提供世界觀”的那一半。它本質(zhì)上是一張不斷更新的商業(yè)與產(chǎn)業(yè)圖譜：從企業(yè)基本信息、工商記錄，到采購(gòu)、招投標(biāo)、海關(guān)數(shù)據(jù)，再到產(chǎn)品和上下游關(guān)系，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多輪清洗和標(biāo)注，形成了一套可以多維度切片使用的“底圖”。

對(duì)智能體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)決定認(rèn)知，有沒有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集作為導(dǎo)覽，最終業(yè)務(wù)執(zhí)行的效果差異會(huì)特別大。

舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：在幫一個(gè)制造企業(yè)挖掘潛在客戶時(shí)，如果只看公開標(biāo)簽，得到的是一個(gè)很粗糙的行業(yè)列表；如果站在曠湖這樣的底座上，智能體可以進(jìn)一步判斷這個(gè)客戶在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置、近期是否有擴(kuò)產(chǎn)行為、所在區(qū)域是不是某類產(chǎn)品的集群地，最后給出的就是一批更有成交可能的、被優(yōu)先排序的目標(biāo)。這就是它全球3億+企業(yè)大數(shù)據(jù)、2.5億+標(biāo)訊大數(shù)據(jù)的含金量。

除此以外，曠湖還在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上又加了一層封裝：用MCP 類引擎把不同來(lái)源、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)包裝成統(tǒng)一接口，再通過(guò) DaaS 方式按需開放。這種形式會(huì)大幅提升商業(yè)化的效率，因?yàn)闊o(wú)論什么規(guī)模的企業(yè)都可以按需調(diào)用。

從這個(gè)角度講，太擎和曠湖很可能拔高了Agent應(yīng)用的上限，也讓人感慨，AI Agent的落地最終也要看先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

估值是預(yù)期的提前反映

最后，這些因素能幫助我們理解探跡，但理解市場(chǎng)卻需要另一條邏輯。把視角拉回產(chǎn)業(yè)和資本的大背景，有三條相互交織的趨勢(shì)值得關(guān)注。

第一，算力和基礎(chǔ)設(shè)施的故事不會(huì)很快退場(chǎng)。第二，AI 應(yīng)用正在從“加分項(xiàng)”變成“主敘事”。第三，市場(chǎng)已經(jīng)多次給出過(guò)示范——只要一家公司能在 AI 故事里找到一個(gè)明確位置，哪怕目前營(yíng)收貢獻(xiàn)有限，市值往往也會(huì)率先反映未來(lái)預(yù)期。

這一點(diǎn)是市場(chǎng)在意的重點(diǎn)，因?yàn)楹浼o(jì)在五千億市值區(qū)間站穩(wěn)腳跟，上緯新材因?yàn)楹椭窃獧C(jī)器人的關(guān)系成為“十倍股”，都說(shuō)明市場(chǎng)渴求 AI 概念的兌現(xiàn)。當(dāng)我們面對(duì)真愛美家的暴漲，也許應(yīng)該想的是：在市場(chǎng)看來(lái)，探跡科技這些東西放進(jìn)企業(yè)，會(huì)變成什么？

真愛美家是義烏出身，“世界毯王”。財(cái)報(bào)上看是一家營(yíng)收在 8–10 億元區(qū)間內(nèi)穩(wěn)定運(yùn)行、八成收入來(lái)自海外市場(chǎng)的外貿(mào)制造企業(yè)。過(guò)去兩年，這類企業(yè)處境并不輕松。紡織品出口出現(xiàn)下滑，成本端又疊加了東南亞低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)、貿(mào)易壁壘、海運(yùn)費(fèi)用和周期波動(dòng)、人力與原料上漲等多重壓力。“量?jī)r(jià)雙壓”也不少見。

在這種背景下，探跡并購(gòu)真愛美家依然得到了熱烈響應(yīng)，也許有三條原因。

第一條，是對(duì)基本面改善空間的提前交易。

真愛美家過(guò)去的短板，主要集中在兩端：一端是全球市場(chǎng)需求放緩下，如何用更低的獲客成本拿到更高質(zhì)量的訂單；另一端是內(nèi)功，包括生產(chǎn)、庫(kù)存、渠道之間的協(xié)同效率。探跡的智能體能力，天然對(duì)接著這兩個(gè)方向。

在外部市場(chǎng)上，通過(guò)Futern 這樣的全球銷售智能體，利用探跡覆蓋全球的企業(yè)圖譜，真愛美家有機(jī)會(huì)在原有客戶結(jié)構(gòu)之外，系統(tǒng)性地去尋找高匹配度的新客戶、新市場(chǎng)。在內(nèi)部運(yùn)營(yíng)上，銷售智能體、客服與運(yùn)營(yíng) Agent，如果能真正嵌入生產(chǎn)排產(chǎn)、備貨決策和渠道反饋循環(huán)中，有可能在幾個(gè)財(cái)報(bào)周期后，逐步體現(xiàn)在庫(kù)存周轉(zhuǎn)、費(fèi)用率和毛利結(jié)構(gòu)的優(yōu)化上。

第二條，AI獨(dú)角獸入主意味著估值框架被重寫的預(yù)期。

在并購(gòu)之前，市場(chǎng)給真愛美家的定價(jià)可以說(shuō)沒什么看點(diǎn)。但并購(gòu)之后，它的故事開始帶上一層“AI+制造”的色彩。

控股股東估值接近百億，AI基因純正稀缺，背后的頂級(jí)機(jī)構(gòu)名單就算對(duì)比科創(chuàng)板上市公司也很亮眼：九合創(chuàng)投、阿里巴巴、啟明創(chuàng)投、紅杉中國(guó)、凱輝基金、GGV紀(jì)源資本、軟銀愿景，重現(xiàn)了昔日創(chuàng)投大時(shí)代的盛況，而現(xiàn)在也只有AI和機(jī)器人這種領(lǐng)域才有這種待遇。

另外，投資者在做預(yù)期時(shí)，很自然會(huì)把它與一批已經(jīng)享受過(guò)AI 概念溢價(jià)的公司做對(duì)比，估值重構(gòu)預(yù)期就有了參照物。

第三條，是資金對(duì)“能落地的 AI 故事”的偏好。

相比那些還停留在概念或早期試點(diǎn)階段的AI 概念股，探跡在字節(jié)、火山的token調(diào)用量已“霸榜”，日均高達(dá)小幾百億級(jí)別。目前已經(jīng)服務(wù)了超5萬(wàn)家客戶，覆蓋阿里巴巴、字節(jié)跳動(dòng)、美孚石油、中國(guó)石化、DHL等行業(yè)巨頭，跑通了商業(yè)通路驗(yàn)證。

而“探跡+真愛”的組合還讓投資者后續(xù)完全可以追蹤AI技術(shù)公開應(yīng)用的里程碑，乃至業(yè)績(jī)的里程碑。這和一級(jí)市場(chǎng)只能講故事有本質(zhì)區(qū)別。

所以，足夠多可驗(yàn)證的案例，應(yīng)用閉環(huán)，可對(duì)標(biāo)的提升數(shù)據(jù)，都是后來(lái)者需要時(shí)間追趕的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。從中長(zhǎng)期角度看，探跡身上最重要的敘事，其實(shí)是中國(guó)企業(yè)在智能體時(shí)代如何重塑自己的全球競(jìng)爭(zhēng)力是“AI+實(shí)體”的新路徑，十年之后會(huì)把公司帶到哪里。

探跡科技和真愛美家，已經(jīng)先邁出了一步，接下來(lái)，時(shí)間會(huì)在業(yè)績(jī)和估值上，慢慢給出分?jǐn)?shù)。

來(lái)源：松果財(cái)經(jīng)