今年以来，以“龙虾”（OpenClaw）、“爱马仕”（Hermes）为代表的智能体引爆关注、迅速演进，推动AI从“对话生成”走向“任务执行”。从内容生产、代码开发到企业服务与实体场景，AI正逐步具备参与实际工作流程、交付结果的能力，“从能聊天到能办事”的拐点正在显现。
这一变化，正在重塑产业链各环节的角色与边界：模型能力持续进化，算力成为关键基础，应用与游戏探索新交互范式。不同路径正在交汇，一个围绕“AI生产力”的新阶段正在形成，一场被Token（词元）牵引起的改革也正在进行。
为帮助产业各方抢占新一轮智能红利，南方都市报5月12日在上海举办主题为“从聊天到办事，掘金AI增长范式”的落地沙龙，与相关负责人共同探讨人工智能在消费、游戏等多个领域的应用新模式，挖掘人工智能+时代的第二增长曲线以及如何布局可持续发展模式。
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模型、算力能力逐步提升，能“办事”的AI加速落地
当前，中国AI产业进入高速增长期，应用场景持续深化，智能体已从对话交互进化为决策执行，Token调用量呈爆发式增长。数据显示，到今年3月，我国日均Token的调用量已经超过了140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，相比2025年底的100万亿，三个月时间又增长了40%多。
AI“办事能力”已渗透各行各业，沙龙现场嘉宾从不同领域分享了落地实践与观察。
微盟集团技术副总裁肖锋从技术视角分享了AI办事能力的变化。据其介绍，当前，AI在开发中的使用大部分情况是在新项目中，老系统因业务逻辑复杂、AI理解成本高，以辅助优化为主，新系统已能够实现 “零代码开发”，AI可承接核心诉求，但AI生成代码的Bug排查存在难题。肖锋预判，未来三年至五年，手工编码人数将逐步缩减，工程师能力边界将随AI发展迭代重构。
黑湖科技品牌总监黄晏浩亦有类似观察，他提到，AI让非技术部门具备了基础开发能力。“这两年，公司传统业务并未大量新增技术人员，但在AI 赋能下，业务规模快速增长，研发效率仍能匹配需求，技术与非技术部门的开发门槛均显著降低。”
黑湖科技主要服务制造业企业，在和行业互动时观察到，中国制造业的技术人才有较大缺口，年轻人都不愿意进厂。而这也正是黑湖科技正在深耕的工业AI智能体能起到的作用。“工厂里面大家都想要老师傅，但老师傅也是从新师傅来的，工厂现在的问题是没有新师傅进来，而我们现在做的工业AI智能体相对来说就能填补一部分人才缺口，在具体场景中能起到作用。很多客户都和我们反馈，工业AI、工业Agent对他们工厂的运转有很大的帮助。”黄晏浩说。
AI在消费赛道的落地成效也比较显著。挪瓦咖啡运营总监邵步云分享称，用AI搭建知识库效率远超传统LMS学习平台，“之前，很多公司会采用各种各样的系统，通过各种API做调用和打通，成本很高，现在通过固定智能体（Agent）适配模型、Harness架构约束，依托更高的缓存命中机制，万店规模的门店数据分析可快速完成，效率较传统BI工具可以实现指数级提升”。
实在智能商务总监祁庆庆聚焦销售场景痛点提到，方案撰写、产品匹配是核心难题。“我们打造了一个销售方案智能助手，可以通过对话交互，按行业沙龙、客户汇报等指定格式输出PPT，10分钟即可完成全流程制作，大幅提升销售效率”。
元股证券:ygzq.hk游戏行业也迎来了全链路革新。据游族网络品牌中心总经理王莹杰介绍，游族网络推出了“YOOZOO.AI”大模型与智能体聚合平台，集成了全球40余款主流模型，可以覆盖研发、发行、经营管理等全环节，有效提升了全球化发行效率；同时，AI在产品功能创新及用户体验提升方面的效果正逐步显现。
世纪华通集团董事长助理胡昕也表示，AI开始进入工作流，开始接管流程中的具体任务。“比如，以前开发团队做游戏的版本迭代，很多时间耗在沟通和整理需求上。现在AI可以自动读取需求文档、生成测试用例、检查代码逻辑、生成运营活动草案，整个研发链路的响应速度明显提升”。
曦望Sunrise商业产品与解决方案总监王磊谈及 “龙虾” 类智能体的应用体验，他认为，惊艳之处在于长任务处理能力和快速反馈迭代机制两方面，“这给我很大的信心，实习生不用再干类似体力活了，而是学会使用AI工具更快的完成工作”。这意味着，一定程度上能够承担更多探索类工作。
对于AI“办事能力”提升的核心原因，天数智芯边端事业部副总经理宋远盈总结为两大关键，一是底层大模型成熟度较2023年初显著提升，业务人员无需掌握底层技术，即可搭建AI应用；二是算力基础设施日趋完善成熟，她认为，“当算力真正实现像手机流量一样随取随用，AI解决问题就会如同手机打开APP一样方便快捷”。
网易智企·云商游戏行业负责人毛彬彬补充提到，AI落地成本下降也是重要推手，“2023年，阿里千问Token调用成本相当于两名人力成本，如今已下降95%，‘龙虾’类智能体安装门槛很低，一行代码即可完成部署”，技术与成本壁垒持续打破。
胡昕认为“行业数据开始结构化”是很容易被忽视的影响因素。以游戏行业为例，“游戏行业这些年积累了大量用户行为数据、运营数据、内容数据。当数据足够丰富时，AI才能真正理解业务逻辑，而不只是生成文本。今天大家看到的‘AI开始办事’，本质上是模型、算力、数据、工具链一起跨过了临界点”。
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赋能游戏与零售赛道，AI智能体催生新机遇
那么能“办事”的AI给行业各家带来了哪些新的机遇？王莹杰认为，AI将为游戏行业带来新一轮的创新，一方面AI打开了更广阔的创作想象空间，部分技术限制被突破后，创作者可以基于AI进行更多玩法及功能的创新；另一方面，AI 赋能可以让更多年轻人参与到创作及竞争中，给年轻人更多打造新爆款的机会。
ThinkingAI(原数数科技)市场负责人朱一骄也提到类似变化，据她观察，此前开发一款游戏需产品、美术、动效前后端至少五六人的团队，AI智能体普及后，个人即可独立完成游戏开发，不少从业者已自主打造多款小游戏。
宋远盈则指出，随着AI“办事”风潮兴起，行业采购逻辑已从 “应付式采购” 转向 “生产型采购”，“客户不再盲目追求前沿技术，更看重能落地解决实际痛点的解决方案，传统企业也开始主动开放真实生产场景中的各类痛点，与包括芯片层、中间层、应用层的相关公司深度适配和方案打造，这本身是一个非常好的信号”。
举例看来，零售赛道的跨界融合便正在加速，落地场景持续拓宽。近期，瑞幸咖啡、天数智芯、阶跃星辰达成战略合作，打造了国内首个聚合新零售品牌、基座大模型公司、通用GPU和AI算力解决方案提供商三方协同的“AI+新零售”全新合作范式。宋远盈介绍称，一期合作聚焦门店巡店场景，依托门店摄像头视频流数据，实现AI自动巡店，规避人工巡店的主观偏差，后续还将拓展区域化口味研发、精细化营销等场景。
此外，万店规模的挪瓦咖啡联动擎朗智能推出了机器人咖啡快闪店，探索人形机器人商业化落地。邵步云表示，未来机器人和连锁咖啡的结合，会采取机器人辅助人工的组合方式，让人形机器人按SOP流程精准完成咖啡制作，有效保障服务出品质量一致性。人工店员专注做高价值、需要情感沟通的工作，比如口味推荐、需求沟通，处理复杂需求等。
底层算力需求也呈现多元化趋势。王磊认为，算力产品需适配千行百业需求，优化“云-边-端”算力协同，推动多样化算力解决方案落地。在他看来，“有一部分解决方案是用供给多样性去激发的，当供给打开、算力打开，需求方可以很快反映出更合理的方案细节，包括延时、并发、成本需要优化到什么水平”。
软件方面，肖锋预判，Token基础设施将迎来广阔市场，“算力长期处于紧缺状态，智能体普及推高行业对算力消耗的容忍度，过去，调一次API需要0.5元，现在不止0.5元，这对整个市场有非常大的影响。另外，算力市场做中转通过集采赚差价也将是一门新生意”。
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如何缓解Token消耗焦虑问题？按效果付费仍需时间
AI普及的同时，Token消耗激增、成本高企的“Token焦虑”成为企业共性痛点。游戏数据便是十分消耗Token的场景，朱一骄分享道，缓解焦虑的核心路径是数据结构化、行业经验蒸馏加上AI Agent封装，沉淀游戏行业数据与分析师经验，能够实现一键接入，以此降低Token消耗。
王磊认为，Token会涉及到推理效果、效率、成本、数量的问题，“我们从硬件设计和推理框架软硬一体的角度降低Token成本。有的客户关心能不能消耗更少Token？我认为，从Token生产、调度、消纳是全链条的，包括硬件、软件、应用场景都是全链条的，是一个全局优化和取舍的问题”。
祁庆庆提出“场景分层”的策略，在她看来，并非所有工作都需要依赖AI大模型，企业需要思考清楚哪些场景是必须使用AI的，标准SOP、规则明确的场景可通过RPA流程自动化工具实现，仅决策判断环节启用大模型，拆解任务可以减少Token消耗。毛彬彬则建议，可以通过技术手段管控Token上限，为每个Agent设置MaxToken阈值，达到上限时暂停或提示，避免过度消耗。
当前，行业以“按量付费”为主，“按效果付费”已逐步受到业内关注与提倡，但落地仍需时间。肖锋认为，按效果付费是必然趋势，Token差价盈利模式终将弱化，不过，“国内更加愿意花钱买看得见的东西，比如宁愿花钱买硬件，效果可能不怎么好，但是花钱了能看到东西了就更愿意掏钱。”因此，效果付费理念普及与模式成熟仍需长期培育。
值得关注的是，尽管AI已经能够“办事”，但幻觉问题依旧存在。针对于此，毛彬彬表示，幻觉问题目前是无法避免的，“我们做了两件事，一是知识工程梳理精细化，我们大部分客户大模型更多用在自然语言理解和检索知识库上，在此之中，我们又设置一个大模型监测Agent有没有做超出知识库以外的事情，二是绝对命令Agent不能超过知识库的范围，我们今年开始基本没有出现过幻觉问题”。
配资炒股黄晏浩提到，需要给Agent写清楚边界和规则，甚至可以在规则基础上，给Agent一个世界观，这样它的幻觉率会大大降低，“这方面我们在内部搭建和尝试过程中”。
除幻觉之外，安全方面亦值得关注，毛彬彬强调需落实 “最小数据权限” 原则，保障各部门数据使用安全，规避数据泄露风险。
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AI无法替代人，人的价值在于直觉、创造力和审美
AI高效赋能的同时，“是否会替代人”的焦虑随之而来。在场嘉宾一致认为，目前，AI还无法替代人的核心价值，人的竞争力主要聚焦在直觉、创造力、审美、沟通与价值判断等方面。
祁庆庆指出，AI依赖明确规则与逻辑，无法处理模糊性、经验性工作，复杂决策仍需人类主导。
邵步云认为，AI短期内无法替代人。它并非用来取代人力，而是把人从简单重复的事务中解放出来，让人专注于复杂判断、经营决策与有温度的服务。AI本质是赋能提效、提升经营与服务质量，是辅助人的工具，而非替代者。
胡昕则强调了创造力的不可替代性，在他看来，AI技术平权后，提问能力将成为核心竞争力，指令的场景适配、审美把控、逻辑设计均依赖经验积累，缺乏深度思考的指令只会产出 “赛博垃圾”。
朱一骄认可创造力的重要性，另外，她认为，信任是人独有的价值，执行工作可由Agent承接，但跨人际协作、情感交流无法被替代。宋远盈亦对此表示如同，在她看来，沟通和交流过程，当前阶段AI是明确无法取代的。“AI会推动人向更高阶段做转型升级，我们想把人从类似于博物馆讲解的场景中释放出来，挖掘更多的文化之美，希望AI是辅助人成为更好的人，而不是取代位置”。
现场，朱一骄还分享道，“作为公司第一批深入使用AI Agent的人，我最开始很迷茫，一直在思考自己的价值，感觉快失业了。现在两个月过去，我觉得自己越来越有价值，因为蒸馏完自己之后，可以把蒸馏自己的工作流和知识库给到团队，我们团队的人都在使用AI Agent系统和平台，并且不断把自己的有效业务工作流完善到AI Agent系统内，让自己的价值回归到创造力与人与人的关系本身。当你把结构化、理性部分交给Agent，把自己的经验沉淀出来，是能够发挥出无限想象力和可能性的”。
毛彬彬则将人的价值总结为两点，一是审美以及对事情好坏的判断能力，“因为AI只能收集数据，但是不能判定好坏，所以需要人判断是否合适”。二是不将就，“我自己在使用时，有时候会觉得AI产生第一版已经很惊艳，就让它停止工作，但实际上我们可以让它更好，但是AI本身不会做这件事。”黄旻浩也强调了审美的不可替代性，在他看来，“最终每个人的竞争力、每个组织、团队的竞争力是由审美决定”。
王莹杰认为，在终极需求方面AI无法替代，“社会运作的终极服务对象是人，人是目的，而AI是手段。AI不会取代人类，而是会成为人类更高效满足自身需求的超级工具”。
不过，现场也有较为激进的观点炒股软件，在肖锋看来，AI除了“部分的创意”“部分的直觉”不能做，其他很多事情都可以由AI完成，“各行各业可能只有少数精英不会被替代”。
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