摘要：科技在加速变革社会形态，想要预测未来的产业浪潮很难。但如果说要在不确定中找到一些确定的话，我觉得AI 会成为未来十年的重要主线。
科技在加速变革社会形态，想要预测未来的产业浪潮很难。但如果说要在不确定中找到一些确定的话，我觉得 AI 会成为未来十年的重要主线 。
前两天国家刚刚发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，谋划未来十年智能经济和智能社会的发展，贯穿全文的就是「新一代智能终端、 智能体应用 」，其中特别还提到了要「 发展“模型即服务”、“智能体即服务” ，打造人工智能应用服务链」。
这已经给 AI 赛道划定了明确范围，但很多人也许并不明白什么叫「智能体即服务」（Agent as a Service, AaaS），巧的是，我今天听完 2025 百度云智大会，发现百度智能云正在把这份国家战略，转化为触手可及的商业现实。
今天就想跟大家聊聊，我在百度云智大会，看到的下一个十年的智能商业未来。
先用一句话总结我的收获吧：未来， 大模型会逐渐变成基础设施，Agent 会成为主要的产品形态，AaaS 则会带来新的商业模式 。
从信息到结果的时代跃迁作为一个天天和 AI 打交道的人，我几乎每周都会看到不同的发布会，但这些发布会大多数都还在讲「模型有多强」，讲不太明白「客户怎么用」，能说清楚「收益从哪来」的就更少了。
百度云智大会给出的答案是： 云智一体，智能优先 。
这里的重点就是「智能优先」（AI-first）。过去的「云+AI」，云是主体，AI 是附加能力，而「智能优先」则意味着未来的云服务，核心价值将围绕「智能」来构建。企业的 AI 基础设施，将从「成本中心」，转变对营收负责的「利润中心」。
百度副总裁沈抖在演讲中有一句话，我特别认同：
互联网时代，核心是信息流通，企业可以只有一个官网。但 智能时代不一样，它的核心是 Agent，封装的是智能，交付的是结果 。企业未来一定会有大量的 Agents 去接管从生产到经营的各种环节，直接创造价值。这句话点明了 AI 时代应用工具变化的本质： 从交付信息到交付结果 。
过去两年，我们聊模型时，关注的更多是跑分。从现在起，所有人的注意力都应该转向：如何利用模型，构建能交付结果的Agent。
算力（AI 基础设施）→ Agent（产品形态）→ AaaS（商业模式）那么，未来实现这个目标，我们需要做什么？在这次大会上，我看到的是三个层次的路径。
夯实底座，让算力成为「水电煤」要想让 Agent 遍地开花，前提是生产「智能」的成本要足够低、效率要足够高，而大模型的能力，则建立在强大的算力与数据之上，这就是百舸 5.0 平台要解决的问题。
今年我最强的直观感受是「 系统工程 」的全面发力，尤其在大模型推理阶段，任务负载会随着流量规模、上下文长度动态变化，容易受到通信和计算调度影响，造成大量算力空转和延迟增加。特别是在前沿的MoE稀疏架构下，跨节点、多专家并行对系统调度的要求更是苛刻。
百舸 5.0，解决的正是系统优化的核心难题，把网络瓶颈、算力调度、训推一体都做了极致的优化：
200Gbps VPC、十万卡 RDMA 与更低时延的互联，缓解数据传输的拥堵，打通 MoE 大模型并行通信瓶颈； 昆仑芯超节点 上线公有云，开源模型到 万亿参数 也能几分钟用云实例拉起； 推理系统 做了解耦、自适应与智能调度，首Token时延与长上下文吞吐双优化； 强化学习的 训推一体框架打造 「推理采样—奖励评估—训练更新」高效流水线。这意味着对于企业和开发者来说，大模型训练推理所需要的高效算力正加速从一种稀缺、昂贵的资源，变成「水电煤」一样即开即用的基础设施。
只有当「智能」可以工业化规模生产之后，我们才能把能力聚焦于上层的应用，也就是 Agent。
应用落地，从模型到智能体解决了模型的成本问题后，我们就可以开始落地开发 Agent 了。今年的千帆大模型平台 4.0，把 Agent 放在了中心位置，成为一站式的企业级开发平台：
通过千帆 4.0 平台提供的能力，企业能够一站式地打造出各类 Agent：多模态 RAG 让 Agent 能看懂图片、表格；MCP 让 Agent 能调用外部工具；多 Agent 协作让复杂的商业营销任务成为可能。
商业闭环，从「开发」到「服务」有了强大的基础设施，也有了形态多样的 Agent 产品，最后一个问题自然是：怎么卖？怎么让商业价值落地？
答案就是开篇提到的 AaaS（Agent as a Service，智能体即服务） 。
现在的 Agent 开发，落地成本高，调试流程长，对于很多中小企业来说，难以评估投入产出。
未来， 企业购买的不再是模型和开发工具，而是一个个开箱即用的「数字员工」 ，它们可以以服务的方式，直接嵌入到原有的业务流程中。
想提升直播效率？雇佣 慧播星 数字人主播，7x24 小时在线带货。 想保障产线质量？订阅 一见·工序合规分析 服务，让它担任 SOP 视觉质检员。 想提高电销转化？直接购买数字员工服务，检测自动化推广的转化率。在 AaaS 模式下，企业不用再去关心用了什么模型、什么技术，只需要关注智能体可以给业务带来多少确定性的增长，像考核员工一样，用销售额、良品率去考核智能体。
这，才是 AI 云商业模式真正成熟的标志。
智能体时代，如何抓住机会说了这么多，具体该怎么做？今年以来我也做了一些 Agent 的落地工作，根据我个人的经验，结合云智大会的见闻，建议大家从以下四个方面入手：
第一，场景优先：现阶段的 Agent 还不是万能的，想要让 Agent 效果更好，选择合适的应用场景很重要。
建议大家优先挑选「 流程半结构化、已有业务数据沉淀、执行结果可度量 」的场景入手。
第二，拼装式开发：Agent 开发不必追求一步到位的完美，而是要拆解出模块化的步骤，从基座模型，到知识库，再到搭建工作流、接入外部工具。
第三，像运营业务一样运营 Agent：Agent 是数字员工，是落地产品，通过设置 eval 测评，设置业务指标，持续观测、持续改进。
最后，注意安全与合规：Agent 有一定自主能力，要从上线之初就做好权限管控、数据管理，建立责任追溯机制。
如果你缺乏开发经验，不妨到百度智能云上看看， 底层有百舸，中层有千帆，顶层有通用应用和行业应用，总有一款适合你 。
这次大会的内容还远不止上面提到的这些，从 AI Infra，到 Agent Infra，再到已经产品化服务化的 AI Coding 工具，我在这次大会看到了「AI+行动」与产业趋势的同频共振。
下一代产业浪潮，不再是单纯比较谁家的模型更强，而是要看谁能先把 Agent 做成标准化、可度量的服务，为企业和客户交付有价值的成果。
这就是「智能体即服务」，这就是未来十年，智能经济和智能社会里，最重要的机会。
来源：智慧芯片一点号