凯文·凯利：我们正站在人工智能时代的第一天早上六点钟

摘要：10月18日，由中信出版集团、孚知流科技（Fuzflo）、Fast Company China联合主办，上海市漕河泾开发区总公司、中国工商银行漕河泾科技支行、亚马逊云科技协办的聚焦 “智能体经济”「智体·新生」——共启智能体经济新纪元论坛成功举办。

“我们正处于AI发展的第一天，你没有迟到，你和任何人一样，都能参与塑造未来。”

——凯文·凯利

10月18日，由中信出版集团、孚知流科技（Fuzflo）、Fast Company China联合主办，上海市漕河泾开发区总公司、中国工商银行漕河泾科技支行、亚马逊云科技协办的聚焦 “智能体经济”「智体·新生」——共启智能体经济新纪元论坛成功举办。

本次活动汇聚了全球科技领域的远见者凯文・凯利（Kevin Kelly）与中国AI领域的青年创业者、投资人及产业先锋，围绕“智能体经济”展开了一系列有深度、有创见性的对话与交流。

我们记录了与凯文·凯利先生的精彩对谈，这无疑是一场信息的盛宴——从给对AI发展感到恐慌者的一些建议到与新生代的思想碰撞，都在这3个小时的分享里。

他的远见，为我们勾勒出一幅由智能与人类共同谱写的未来经济生态蓝图：效率交由智能体，创新回归人类本身；平台的控制逻辑被生态的培育逻辑所取代，同时，每一个个体都被赋予前所未有的力量。

未来已来，但绝非定局。

这是一场关于未来技术的探讨，更是一次关于人类角色、组织形态与经济逻辑的深度重构——而我们，正站在这一切的“第一天”。

▍对话凯文・凯利：智能体与人类，共绘智能体经济的未来

Leapility跃向创始人白双（深耕“挖掘隐性专家知识，助力超级个体与企业实现专家级Agent规模化设计与落地”）从“我们生产什么、如何生产、为谁生产”三个维度，与K.K.探讨了智能体经济的核心命题。

我们生产什么？——智能体的定义与形态

凯文・凯利指出，智能体是“代表我工作的实体”，未来将形成一个拥有不同自主性、能力和智能水平的智能体生态系统。

他认为“通用人工智能（AGI）”或通用型智能的概念是有误导性的，认为专业化、专用化的AI才是未来趋势，正如“瑞士军刀不如专用工具好用”。

如何生产？——AI的学习方式与生产力分工

凯文・凯利认为具有某种意识的AI可被称为 “异人智能”，其价值在于“与人类不同（思考方式以及行为方式）”，能完成我们不擅长/做不到的事情（比如不知疲倦地工作）。

他提出人类应专注于创新但不那么追求效率的工作，比如科学研究；将追求效率和生产力类型的任务交给AI。因为创新本质上是低效的，需要犯错、经历失败、走弯路等，但这些对于产生新事物是必要的。

为谁生产？——AI的服务对象与社会影响

绝大多数AI将与其他AI智能体进行交互，形成幕后运行的智能体生态，仅有约2%直接与人互动。他们间接为我们带来益处，但我们不必看到他们的存在。

他预测加密货币（如稳定币）将成为智能体之间的支付工具，并认为公司形态不会消失，反而会因AI而更容易创立与扩张。

▍圆桌一：先锋实干者，共建智能体经济生态

在由财经作家吴晨主持的圆桌讨论中，智能体经济上下游的企业代表：韩思捷（亚马逊云科技解决方案架构师总监）、王俊鹏（九章云极技术副总裁）、杜知恒（小宿科技联合创始人&CEO）、白双（Leapility跃向创始人 &CEO）从未来发展愿景从未来发展愿景、技术基础设施、应用层实践和商业模式等多个维度，对智能体经济的发展提出了各自的见解。

关于智能体经济的愿景与最终形态特征：

智能体对人类工作与生活的影响：

杜知恒认为智能体成熟后，人类将能够摆脱繁重劳动，享受更高层次的生活。他认为临界点是99%的日常工作都被AI接管，人类将有更多精力投入到科学和艺术领域。他看好生产力和AI娱乐领域，预计未来2-3年，AI的算力和应用将有极大增长，对普通工作的替代性也将显著提升。

白双则认为AI的使命是推动人类实现跃迁，探索更大的创造力边界。她的目标是打造能真正解放人类生产力的产品。

吴晨也分享了自己对智能体未来愿景的关注：一是智能体将帮助人类完成事务性工作，让大家有更多闲暇和探索时间，实现“时间银行”（bank of time），让人类在时间银行中积累更多时间，拥有更多创造力和自由；二是推动AI在科学领域的发展，实现人类此前无法完成的任务。

智能体与人类角色的演变：

王俊鹏认为智能体目前处于非常早期阶段，类似无人驾驶从L1到L5的发展，目前多处于L2到L3阶段，主要作为助手协助我们的工作。未来智能体将进化为陪伴我们的伙伴，甚至成为人类数字化的一部分。预计未来一年智能体数量将大幅增加，智能体可以组团、自组织，对底层技术提出更高要求。

智能体的最终形态特征：

韩思捷以技术人员的视角，阐述了智能体的最终形态应具备自主驱动和领域知识两大特征。自主驱动是目标导向型，通过不断迭代循环判断目标是否达成，这与以往的自动化驱动有本质区别。领域知识至关重要，但在实际业务场景中落地较难，原因在于缺乏行业及企业内部的专业知识。挑战在于难以训练，并且业务流程复杂、实施周期长。

智能体发展的技术与应用

智能体的技术环境支持：

韩思捷介绍亚马逊云科技致力于为智能体提供安全、稳定、隔离的执行环境。例如，针对智能体执行环境的问题，提供安全可靠的环境让模型自动生成的代码得以安全执行；针对智能体快速浏览大量网站的需求，也提供高效的工具，使其能在极短时间内访问大量网站并完成浏览。

智能体的信任与风险管理：

韩思捷认为需从合规立法、模型输出约束、权限管理等方面着手，目前仍在不断迭代完善。

智能体的基础设施与服务：

王俊鹏提到九章云极专注于计算领域，为智能体提供弹性计费、自动化工具链和强化学习模块，实现计算资源的按需供给。产品实践方面，九章云极开发了无需编程即可生成智能体的产品，降低了业务人员的使用门槛。

韩思捷指出，目前技术层面智能体能够根据需求生成新的智能体，但真正缺乏的是能够带来实际业务价值的应用。

数据对智能体的重要性：

杜知恒所在的小宿科技既做模型服务，也关注数据业务，涵盖公域、私域及混合数据。数据调用是解决大模型幻觉的主要方法，因为许多幻觉源于不懂装懂。Agent和人类一样，而解决不懂装懂的问题就要靠切实可查的数据。针对智能体使用的搜索引擎，需要满足智能体的搜索特点，智能体读取速度快，需要高质量、权威的全文检索。

智能体应用层的实践：

在应用层实践中，智能体规划能力和调用工具的能力直接决定最终输出的质量。

白双认为，这两个能力跟专家经验和可供MCP调用的第三方工具的质量密不可分。白双的公司，致力于为具备业务经验的专家提供智能体搭建平台，将专家的思维链和经验沉淀下来，使专家能够亲自构建智能体。最终目标是实现“价值即服务”的理念，通过交易市场将专家经验资产化，AI帮助专家实现被动收入(Passive income)。

智能体在企业中的应用与发展

智能体在企业中的渗透与协作：

杜知恒认为第一步是鼓励员工主动使用AI工具，公司承担相关成本，认为未来几个月是工具渗透阶段；下一步是探索是否会有真正的AI员工。

白双分享公司里已有AI的编程员工，但仍需人工指导，公司在不断更换更好用的编程工具，推动全员学习AI编程。

智能体与人的交互优化：

韩思捷以AI编码场景为例，建议在氛围编程（Vibe Coding）方面，采用规范驱动的方式优化AI编码场景下的协作，即在编码前先与智能体明确业务场景和用户需求，确认设计文档和技术规范，再由智能体生成代码，使人与智能体的交互更加和谐。

中美在智能体技术方面的竞争与协作

竞争与协作的格局：

王俊鹏认为中美最终会走向协作，因为智能体的发展需求远大于人类的分歧。

杜知恒认为中美在技术竞争上，最终会落到产品性能和性价比上，全球市场会分为美国、中国及其他地区市场。中国创业者在全球C端市场占据优势，在美国以外的B端市场也具备强大竞争力。

白双表示公司目前主要布局海外市场，核心原因是底层智能体模型的差异，海外模型更具优势，但她期待国产模型的发展，未来有望基于国产模型开展国内业务。

企业应对策略：

韩思捷所在的亚马逊云科技作为toB的公司，将始终遵循当地法规为客户提供支持。

▍圆桌二：创新加速者，重构AI时代的投资逻辑

在Fast Company China总经理Vicky Wang的主持下，王岳（光合创投合伙人）、邹凌（鸿鹄汇Honghub 发起人）、李滨（微能投资董事长）就智能体经济的投资趋势就智能体经济下的投资逻辑、超级个体、超级公司以及商业模式等议题展开了讨论：

智能体经济下的投资逻辑探讨

传统互联网与AI智能体经济投资逻辑的差异：

王岳指出，传统互联网投资是中心化平台逻辑，核心是“控制”，通过控制入口来分发流量。而AI智能体经济是去中心化的，核心是“培育”或“建设”。他认为智能体经济下无法被控制的原因在于以下三个方面。从网络结构来看，传统互联网围绕大节点，控制大节点即可控制生意，而智能体是点对点系统，难以控制，就像控制“大海”而非“水坝”；从边界角度，传统平台有边界可控制，而智能体集群无边界(Borderless)；从数据角度，传统互联网用户数据留存在平台，而智能体数据是本地化的，归属于每一个智能体，平台无法控制。

智能体经济的生态位机会：

王岳认为有三大生态位机会。一是基础设施，当现有基础设施是为人设计的，需为智能体打造新的基础设施。他认为在智能体互联网时代，“古典互联网的复兴”。从网页浏览、发 email 到聚合、搜索、推荐点评等基础设施都有待重做，每个相关项目都可能有“千亿级机会”。二是超级应用，现有互联网平台是从供应端革新，而智能体应用应从“需求端出发”，各行业从需求端重做都有机会出现超级应用。三是智能体与金融融合，王岳同意凯文·凯利的观点，认为未来智能体时代的支付方式更可能是采用加密货币。他预测到 2029 年，基于智能体之间的链上支付可达3000 亿美元。

超级个体在AI时代的发展

超级个体成长路径与一人公司兴起：

邹凌表示，在AI时代，机器在经济流转中的作用增大，使得个人的洞察和经验价值凸显，其带来的经济价值比以往更大。他注意到在过去的 6 到 12 个月内，许多一人公司或小型团队出现，单位产值增大，协作模式不同。发起鸿鹄汇旨在回应传统公司组织架构能否适应 AI 时代的质疑。

超级个体与超级应用的机会：

邹凌认为超级应用分为面向大众和长尾需求两种。面向大众的超级应用，超级个体短期内较难涉足，因为大厂有生态和数据优势。但长尾需求对超级个体是机会，不仅能带来收入和利润，而且随着个性化需求的增长，长尾需求的潜力巨大。

鸿鹄汇的案例与策略：

鸿鹄汇中的许多创作者类型的超级个体（如作家、播客主），通过AI智能体和社区伙伴，可以将原本分发范围有限的作品进行产品化并扩大传播，实现经济产值的大幅跃进。鸿鹄汇采取无门槛、不限领域的申请策略，是为了挖掘被投资和孵化机构忽视的行业和个人。

超级公司面对智能体经济的机遇与挑战

机遇与挑战并存：

李滨认为，超级公司面对颠覆性技术的创新者窘境，适应过程相似，既是风险也是机会。大公司有成功路径的依赖，常将自己框在原有创新者的平面，通过性价比或性能提升来巩固领先地位，但可能被创新颠覆者Z轴超越（例如诺基亚功能手机被苹果iPhone智能机打败）。

抓住机会的方式：

李滨表示，首先要拥抱开放生态，将新技术整合到已有产品中，或创造新产品满足新需求，保持开放的生态。内部自建，面临自身流程僵化、组织惯性和文化固化的问题，公司若处于危机边缘（如90年代初的IBM），可通过重塑用户中心的危机文化、建立小型项目团队、包容失败鼓励试错等敏捷打法取得转型成功。外部孵化（远离公司总部保持独立，比如腾讯孵化微信、IBM 80年代初孵化PC ），可利用公司品牌优势和行业主导资源优势快速发展。

智能体经济下的商业模式与投资周期

商业模式机会点：

王岳看好社区类商业模式（如专家社区、投资社区），认为智能体集群有机会取代中心化平台。他也看好能从需求端启动智能体飞轮并留存用户数据的模式。

邹凌认为对于小团队而言，当前追求商业模式可能过早，更重要的是利用 AI“放大能力、产品化并快速迭代”。

李滨认为To B 和 To C 都有机会：To B 就像成吉思汗的陆地精准地图征服模式，凭借先进工具和组织形式，在有清晰地图的企业市场探索；To C 就像哥伦布凭借一张不那么准确的世界地图征服海洋发现美洲新大陆，在蓝海市场试错，才可能找到杀手级应用。他认为智能体AI的杀手级应用大概率诞生于 C 端。

投资周期与退出路径：

王岳表示投早期项目，企业发展周期仍需5至7年。退出路径正在向“股、债、币融合”转变，有了探索新的退出路径的可能性。

邹凌提到收益权分享变得越发普遍，形式多样，且大厂也开始用云资源而非现金进行投资。

李滨认为这波智能体AI 投资机会是长周期变现的过程。他将智能体AI 时代类比于 70年代末 PC 诞生时期，强调需要乐观主义者心态和长周期思维来看待，如同红杉资本从投资苹果开始，陪伴PC 产业化走过互联网、移动互联网和社交网络半个世纪一样，未来的获利周期至少是50年。只要盯住了投对了一家颠覆式创新的策源公司，就会有长期获利周期。