讓Token融入服務：阿里為何押注“智能體經濟”

2026年上半年，Agent經歷了屬于自己的成人禮：如果你問任何一家中國科技公司“下一步做什么”，答案大概率包含Agent這個詞。科技巨頭在做，大大小小的創業公司更是把Agent寫進了每一份BP。資本市場給出的估值倍數也在暗示：Agent是AI落地的最大敘事

但打開這些產品，你會發現一個尷尬的事實——絕大多數Agent還停留在“聊天”層面。它能幫你總結一篇文章，能幫你寫一封郵件，能跟你討論一個技術問題，但接入真正的需求，在絕大部分情況下仍然很難。

就如同互聯網時代，人們的需求從社交需求、信息檢索需求、資訊聚合需求，這幾步轉變發生得很快。但真正讓互聯網經濟爆發的，是讓人們的衣食住行接入線上，這才讓互聯網經濟的敘事合理，拿下了互聯網經濟的確定性。換言之，大眾需求的滿足，是關鍵的一環。

而阿里，正在跑出屬于Agent時代的確定性。

阿里巴巴在新財年首次集團戰略會上，正式提出，全力推進以千問為代表的智能體經濟。阿里認為，智能體經濟既是技術演進的成果，更是中國互聯網科技企業商業基礎設施、生態協同能力與AI深度融合的結晶——它將創造新型就業形態、釋放巨大商業價值，并催生新質服務業。

在“智能體經濟”這一概念確定后，過去一年多時間阿里AI在多個條線狂飆突進指向何方，謎底終于被揭開了。

“智能體經濟”到底在說什么

“智能體經濟”這四個字，最容易被誤讀為“我們要做一個Agent產品”。但如果只是做產品，犯不著在集團戰略會上喊出來。阿里真正想定義的，是一種新的經濟運行方式

這也是為什么，當阿里巴巴正式提出“全力推進智能體經濟”時，這個表述值得被認真拆解。不是因為它來自阿里，而是因為它可能揭示了Agent賽道一個被低估的終局邏輯。

如果把“智能體經濟”拆開，其中包含著三層概念：

第一層：這是經濟形態，不是技術產品。

這跟十年前說“互聯網+”的邏輯類似——不是在說某個App好不好用，而是在說：當Agent大規模滲透進服務業，它會改變供給側的生產方式和需求側的消費體驗。

阿里給出的判斷是，“大量數字化工作將由數以百億計的AI Agent來支撐”，這些Agent的運行靠Token驅動。這不是一個產品故事，是一個生產關系故事。

言下之意，產品是誰來做沒那么重要，分清Agent時代的供給需求關系很重要。

第二層：“AI模型+消費生態”的雙輪。只有模型的Agent是個聰明的空殼——能聊天但不能辦事。單有生態沒有模型的平臺就是傳統互聯網——有服務但沒有智能調度能力，智能體經濟需要兩個輪子同時轉。

這也解釋了阿里為什么在過去一年不斷做兩件看起來不相關的事：一邊加大投入模型能力提升，一邊把千問App接入淘寶天貓、飛豬、高德、釘釘——一邊造腦子，一邊接手腳。

第三層：Token是這個經濟體的基本單位。阿里在3月成立ATH事業群時，給出的核心主線是“創造Token、輸送Token、應用Token”。Token已經遠不是一個技術術語，而是一種商業模式的描述。就像電力之于工業經濟——誰能規模化生產電力、高效輸送電力、讓終端用戶方便地消費電力，誰就是工業經濟的基礎設施。Token之于智能體經濟，是同樣的位置。從Token到貨幣這一條路徑的轉化能力，決定了智能體經濟的想象空間。

這三層拼在一起，“智能體經濟”的完整含義就清楚了：它描述的是一個以Token為計量單位、由AI Agent驅動、依托真實商業生態完成服務交付的新經濟形態。

所以我們看到，無論是ATH事業群，還是阿里巴巴集團技術委員會的成立，都是為了讓這個商業模式走通。在這短短的幾個月里，阿里用一場動作密集、目標精準的自我改革，搭建了一個面向AI時代的全新商業體。

模型層到生態層的遷移

一個重要前提是，阿里的Infra和模型層做得足夠好，才有資本喊出向智能體經濟轉舵

Qwen 3.6 Plus上線首日在OpenRouter處理1.4萬億Token，打破全平臺歷史紀錄，隨后拿下全球大模型周調用量冠軍。匿名登頂Artificial Analysis視頻榜單的HappyHorse-1.0被證實出自阿里ATH——一個成立不到一個月的事業部，產出了全球榜首的多模態模型。模型能力的天花板還在快速拉升，但頭部模型之間的差距已經在收窄。

理解了概念，更重要的問題是：這對行業競爭格局意味著什么？

過去兩年，Agent賽道的競爭基本圍繞一個維度展開——模型能力。誰的推理更強、誰的上下文更長、誰在SWE-bench上跑分更高。這個維度當然重要，但模型能力的邊際效應正在減弱。

這并非悲觀——從Sora關停到HappyHorse-1.0領先Seedance 2.0，人們對于模型能力的感知早已大不如前，因為誰也無法做到“強者恒強”，一直追著榜單看無異于刻舟求劍。

關鍵在于：當開源模型都能達到這個水平時，“模型能力”作為競爭壁壘的含金量在快速稀釋。頭部模型之間的差距已經從“代差”縮小到了“小數點后一位”。

這意味著競爭重心正在遷移。

MaaS廠商確實需要不斷加強模型和Agent能力以提升自身競爭力，但這始終無法打破“次元壁”。真正讓AI接入服務只有兩條路：原有提供服務廠家向下采買模型和算力，或者MaaS廠商自己做服務。前者要看上游的自主意愿，后者顯然不現實——這不是技術問題，是時間和規模的問題。

而阿里恰好有著天然優勢——當然這優勢是常年累月搭建起來的。

Agent要幫用戶叫外賣，需要接淘寶閃購的商品目錄、騎手調度和支付鏈路。要幫企業完成一次跨部門協作，需要接入CRM、ERP、OA和審批流。這些接入能力有一個共同特征：它們不靠訓練模型獲得，靠的是多年積累的商業基礎設施和生態連接。

而模型層就更不必說了，大語言模型Qwen 3.6 Plus、全模態大模型Qwen3.5-Omni、圖像生成與編輯統一模型Wan2.7-Image……阿里的密集模型N連發，這些案例不一而足，均達到相關領域國內外最高水平，都指向了阿里的模型能力。

換句話說：Agent競賽的終局，比的不是誰的Agent更聰明，而是誰的Agent能調用的“真實世界服務”更多。

這個判斷如果成立，它意味著一次深刻的價值遷移——從模型層遷移到生態層。純模型公司的優勢在這個過程中會逐漸稀釋，而手握大規模消費生態的平臺型公司，會顯現出結構性優勢。

某種程度上，這跟移動互聯網時代的邏輯如出一轍：最終贏的不是做操作系統的，而是在操作系統上建起了超級生態的那幾家。Agent時代，模型就是“操作系統”——重要，但不是終局。

雖然模型層足夠強，但也許幾年后我們回頭看這場關于智能體的經濟變革，或許會有這樣一個感知：阿里是為了“把服務做得更好”這盤醋，才包了“AI能力”這盤餃子。

行業重排開始了

如果“智能體經濟”的判斷成立，那接下來的行業重排會沿著一條清晰的線索展開：Agent的價值錨點，到底落在哪里？

互聯網二十年最大的一個教訓是：社交和資訊能帶來流量，但服務和交易才能帶來經濟體。微信日活12億，但真正讓騰訊市值翻倍的是支付和小程序生態。頭條系靠內容起家，最后必須做電商和本地生活才能打開天花板。流量是起點，服務才是閉環。

Agent賽道正在重演同樣的劇本。今天大多數Agent停留在“內容交互”——總結、寫作、問答、代碼——本質上還是信息層的事。但用戶最終的需求不是跟AI聊得開心，而是讓AI幫自己搞定具體事務。這些需求的體量和商業價值，遠大于“幫我寫一封郵件”。

價值高地不在“對話”，在“服務”。而服務這件事，恰好是阿里打了二十年的仗。這不是新能力，是老底。

但光有老底不夠。智能體經濟的重排速度極快，窗口期不等人。誰能在這個窗口期內最快完成從戰略到組織的貫通，誰才真正拿到入場券

阿里在這里有一個不太容易被看見的結構性優勢：全棧布局帶來的變陣自由度

芯片層有平頭哥，不受制于外部算力供給的節奏；模型層有千問系列，不需要依賴第三方模型的能力上限；MaaS層有百煉，Token流通的管道自己修；應用層C端有千問、B端有悟空，服務的出口自己造。每一層都有布局，意味著任何一層需要調整時，不需要跟外部談判，自己就能動。

這背后是阿里的組織保障。先后成立ATH事業群、集團技術委員會，每一刀都切在同一條主線上：讓Token從模型端更順暢地流到服務端。

這種“總綱之下的戰術靈活性”，反過來也是一道壁壘。純模型公司缺服務生態，動不了下游；垂直應用公司缺基礎設施縱深，調不了上游。能同時在全棧和生態兩個維度自由變陣的玩家，行業里數得過來。

當所有人都在卷Agent的“聰明程度”時，真正的競爭可能已經轉移到了另一個維度。

阿里喊出“智能體經濟”，不是在說“我的模型最強”，而是在重新定義牌桌——Agent的價值不取決于它多聰明，取決于它能辦多少事。模型是入場券，服務才是籌碼

這張牌桌上，二十年的商業基礎設施、從芯片到應用的全棧能力、以及一個月三次變陣都不散架的組織韌性，構成了阿里手里最難被復制的那副牌。

當然，牌好不等于贏。智能體經濟才剛開局，變量遠比確定性多。但有一件事可以作為檢驗標準：一年之后，你用的Agent，是還在跟你聊天，還是已經在幫你花錢辦事？

答案指向誰，誰就拿下了這個時代的確定性