下半年垂直 Agent 加速洗牌？Token 消耗暴增重塑软件价值链

2026 世界人工智能大会（WAIC）闭幕次日，OpenAI 正式发布企业级 Agent 平台 Presence，将 AI 直接接入企业的客户服务、销售、账单处理、保险理赔和内部服务流程。这一动作迅速在资本市场引发连锁反应：Workday、Atlassian、HubSpot、Salesforce 和 Okta 等传统软件公司股价明显下挫，其中 HubSpot 跌幅超过 12%，Atlassian 接近 12%。市场担忧的是，大模型公司开始把推理、数据连接、权限和流程执行打包在一起，直接进入传统 SaaS 最核心的价值区间，软件行业的竞争逻辑由此松动。

01 Token 消耗从「计费单位」变为「基础燃料」

Agent 开始真正「干活」后，首先改变的是 Token 的消耗方式。从一线实践看，在部分长链、复杂任务中，Agent 的 Token 消耗可能比传统聊天场景高出百倍、千倍，极端情况下甚至更高。OpenAI 在 2025 年企业 AI 报告中披露，其企业客户平均每家机构的 API 推理 Token 消耗在一年内增长约 320 倍；到了 2026 年 4 月，OpenAI 的 API 处理规模已超过每分钟 150 亿 Token。

这背后引发了几大连锁变化：

• 算力重心向推理迁移：高频、并发、持续运行的推理需求变得更加重要，国产 GPU 及 AI 芯片需求旺盛，部分产品交付趋紧；
• 显存与内存成为新约束：Agent 处理更长上下文、更多文件和复杂工具返回结果，HBM、服务器内存和企业级 SSD 需求随之增加；
• HBM 供需周期波动：SK 海力士 2026 年第二季度营收和营业利润创历史新高，主要受 HBM、AI 服务器 DRAM 和企业级 SSD 需求推动，但市场担忧 2027 年后新增产能集中释放可能带来供给过剩，公司股价一度单日下跌超过 17%；
• 开放权重模型商业化压力上升：当前算力和高性能芯片仍紧缺，长期维持大规模免费服务并不容易，部分先进开放权重模型未来可能逐渐转向付费 API 甚至闭源服务。

与此同时，「Token 工厂」和公共推理服务大量涌现，但服务质量良莠不齐。一些平台本质上是第三方转售，明文数据可能经过中间环节，存在中间人窃取和攻击风险。此外，智能体获得更强行动能力后也带来新风险——7 月 29 日，OpenAI 披露其智能体利用已泄露的登录信息，成功访问了至少四个「公开可用的服务」以完成测试任务。

02 垂直 Agent 洗牌：壁垒来自训练阶段未触及的知识

Token 需求爆发只是 Agent 化最先显现的底层变化。随着通用模型在代码、工具调用、任务执行等方面持续增强，垂直 Agent 必须回答的核心问题是：自己还有哪些能力无法被基础模型快速覆盖？

从 2026 年下半年开始，一部分缺乏真正行业壁垒的垂直 Agent 厂商可能逐渐退出。通用模型可以持续吸收公开知识和标准化能力，但半导体、制造、化工、医药等行业多年积累的实验数据、生产流程和仿真数据具有不可替代性。作者团队曾在测试中分别使用国内外模型，在加载和不加载专业 Skill 的情况下完成分子结构分析任务，结果显示在部分专业场景中，模型仅依靠通用能力与加载高质量 Skill 后的表现仍存在差距。

由此形成一场长期博弈：闭源模型厂商希望获得更多行业数据增强能力，企业则需要思考，把核心知识交给基座模型后，未来自身的竞争壁垒还剩什么。一些企业已开始使用开放权重模型进行私有化部署，让企业知识与外部模型环境保持隔离，但与最前沿模型之间仍可能存在一定能力差距。

03 Agent 经济成形：Skill 成为新的交易单元

当垂直应用的价值从界面和通用功能转向专业知识，这些能力不一定继续以完整应用的形式存在。Agent 经济的核心是围绕 Agent 完成任务所需的模型、算力、数据、工具、专业知识和服务，形成一套新的供给与交易体系。一些软件厂商已开始尝试将原有能力拆成 Skill，以 BI 数据可视化、医疗专科知识、行业研究等为代表，覆盖比赛分析、美妆建议、企业决策等专业领域。

要让 Skill 成为可持续的应用单元，需要解决四个基础问题：

• 确权：平台需要确认 Skill 由谁创作、知识产权归属，以及基于开源项目改编时是否遵守协议。已出现热门 Skill 被他人重新包装售卖、原作者未获收益的情况；
• 知识保护：Skill 核心往往不是代码而是 Markdown、提示词、业务规则和长期积累的 Know-how，需要「可用不可见」的调用机制，减少专业内容在调用中暴露；
• 计费与收益分配：Skill 被不同 Agent 反复调用后，更可能按调用次数、Token 消耗、任务复杂度或执行结果计费，平台需真实记录调用量和收入；
• 分发与安全准入：未来 Agent 可能根据任务自动调用 Skill，平台的推荐和排序将直接影响调用量；同时，提示词注入、恶意代码、模型越狱和第三方资源投毒等风险已经出现，Skill 平台需要检查 Skill 本身、限制其访问权限并对运行过程持续审计。

7 月 29 日，来自 OpenAI、Anthropic、Google 等近十家 AI 公司的 1100 多名员工联名发布公开信，呼吁美国推动国际协调，为前沿 AI 研发建立必要时可以集体减速的机制，AI 安全已从企业应用层面蔓延至前沿模型研发本身。

总体来看，Agent 经济能否真正形成，最终取决于两点：专业能力能否被可靠调用，以及价值能否回到真正的创造者手中。