许多专家认为★◈✿✿ღ，随着AI智能体崛起★◈✿✿ღ，现有以平台为核心的商业格局可能被打破★◈✿✿ღ，新的商业形态★◈✿✿ღ、组织结构和商业模式将随之涌现★◈✿✿ღ。

　　自生成式AI革命以来★◈✿✿ღ，AI领域热点层出不穷★◈✿✿ღ，相关新名词也是接踵而至★◈✿✿ღ。若说当下最炙手可热的概念★◈✿✿ღ，恐怕非“AI智能体”（AI Agent）莫属★◈✿✿ღ。

　　翻阅近期媒体报道不难发现★◈✿✿ღ，无论是微软★◈✿✿ღ、谷歌★◈✿✿ღ、亚马逊★◈✿✿ღ、OpenAI等海外巨头★◈✿✿ღ，还是阿里★◈✿✿ღ、腾讯★◈✿✿ღ、字节★◈✿✿ღ、百度等国内企业★◈✿✿ღ，都把AI智能体视为重点业务方向大力推进★◈✿✿ღ。诸多专业咨询机构和科技媒体也对AI智能体的发展前景十分看好★◈✿✿ღ：市场研究机构Forrester将其列为2025年关键新兴技术之一★◈✿✿ღ，而知名科技咨询公司Gartner更将其评为2025年十大技术趋势之首★◈✿✿ღ。业内大佬同样寄予厚望★◈✿✿ღ。微软创始人比尔·盖茨在一档播客中预测★◈✿✿ღ，不久的将来★◈✿✿ღ，AI智能体将“人手一个”★◈✿✿ღ，并对人们的日常生活产生深远影响★◈✿✿ღ；OpenAI首席执行官山姆·奥特曼则表示★◈✿✿ღ：“构建超大模型的时代已告一段落★◈✿✿ღ，AI智能体才是下一阶段真正的挑战人生就是博★◈✿✿ღ。”

　　不少业界人士对AI智能体的快速普及及其经济效益持乐观态度★◈✿✿ღ。根据Gartner测算★◈✿✿ღ，2024年仅约1%的企业软件内置AI智能体功能★◈✿✿ღ，但到2028年★◈✿✿ღ，这一比例有望飙升至33%★◈✿✿ღ，届时约15%的日常业务决策将可由AI自动完成★◈✿✿ღ。高盛预测★◈✿✿ღ，到2030年★◈✿✿ღ，AI智能体将创造约7万亿美元的经济效益★◈✿✿ღ，其中相当一部分来源于效率提升★◈✿✿ღ。

　　然而★◈✿✿ღ，比起效率和收益的直接增长★◈✿✿ღ，更值得关注的是AI对整个商业生态的重塑★◈✿✿ღ。许多专家认为★◈✿✿ღ，随着AI智能体崛起★◈✿✿ღ，现有以平台为核心的商业格局可能被打破★◈✿✿ღ，新的商业形态★◈✿✿ღ、组织结构和商业模式将随之涌现★◈✿✿ღ。另有研究指出★◈✿✿ღ，AI智能体的普及将冲击当前“数据为王”的逻辑★◈✿✿ღ，未来的竞争核心或将转向“智能与连接”天空宝典人生就是博官网★◈✿✿ღ，★◈✿✿ღ。

　　那么★◈✿✿ღ，这个被媒体推崇备至的AI智能体究竟是什么？它为何具备如此巨大的潜力？当AI智能体逐渐普及★◈✿✿ღ，现有商业生态和商业逻辑将如何演变？我们又应当如何观察并分析这种全新的商业形态？关于这些问题★◈✿✿ღ，且听下文一一道来★◈✿✿ღ。

　　在展开正式讨论之前★◈✿✿ღ，让我们先花一点时间了解一下“AI智能体”这一概念★◈✿✿ღ。AI智能体是英文AI Agent或Agentic AI的汉译★◈✿✿ღ。由于Agent在英文中有“代理人”的意思★◈✿✿ღ，因此在某些语境下★◈✿✿ღ，它也被翻译为“AI代理人”或“代理式AI”★◈✿✿ღ。此外★◈✿✿ღ，在一些较早的文献中★◈✿✿ღ，也曾出现过“艾真体”的音译版本★◈✿✿ღ。

　　与我们熟悉的其他AI系统不同★◈✿✿ღ，AI智能体具备自主规划和执行任务的能力★◈✿✿ღ。举例来说★◈✿✿ღ，当我们使用ChatGPT或DeepSeek完成一项任务时★◈✿✿ღ，通常需要不断通过提示词与它交互★◈✿✿ღ，反复调整★◈✿✿ღ，才能获得期望的输出结果★◈✿✿ღ。而使用AI智能体时★◈✿✿ღ，我们只需一次性将任务交给它★◈✿✿ღ，它便会自行拆解任务人生就是博★◈✿✿ღ、寻找解决方案★◈✿✿ღ，独立完成各个环节★◈✿✿ღ。作为指令的下达者★◈✿✿ღ，我们无需在执行过程中进行干预★◈✿✿ღ，只需静候结果★◈✿✿ღ。

　　AI智能体既可以是虚拟的★◈✿✿ღ，也可以是“具身”（embodied）的★◈✿✿ღ。所谓虚拟AI智能体★◈✿✿ღ，是指那些仅存在于计算机模拟环境中★◈✿✿ღ、没有物理形态的智能体★◈✿✿ღ。例如天空宝典★◈✿✿ღ，在GPT爆火后★◈✿✿ღ，斯坦福的研究人员曾基于GPT能力★◈✿✿ღ，构建了一个由数十个虚拟AI人组成的小镇★◈✿✿ღ，这些“虚拟小人”便是典型的虚拟AI智能体★◈✿✿ღ。与之对应★◈✿✿ღ，具身AI智能体则拥有实际物理形态★◈✿✿ღ，比如现有的无人驾驶汽车★◈✿✿ღ、人形机器人等★◈✿✿ღ。

　　无论是虚拟还是具身的AI智能体★◈✿✿ღ，它们通常由三大部分构成★◈✿✿ღ：传感器（Sensors）★◈✿✿ღ、控制中心（ControlCentre）和执行器（Actuators）★◈✿✿ღ。传感器用于从外部环境中收集信息★◈✿✿ღ；控制中心负责分析数据并制定行动计划★◈✿✿ღ；执行器则根据计划采取行动并对环境施加影响★◈✿✿ღ。区别在于★◈✿✿ღ，虚拟智能体的这些组成部分都是数字化实现的★◈✿✿ღ，而具身智能体的传感器则需要从真实世界读取数据★◈✿✿ღ。

　　早在人工智能诞生之初★◈✿✿ღ，许多研究者就已尝试制造智能体★◈✿✿ღ。但在早期实践中★◈✿✿ღ，人们构建的主要是“确定式”（deterministic）智能体★◈✿✿ღ：其对外部环境的反应方式均由程序预设★◈✿✿ღ，一旦遇到未曾预料的新情况★◈✿✿ღ，智能体便无法应对★◈✿✿ღ。随着AI技术的发展★◈✿✿ღ，这种确定式智能体逐渐被“非确定式”（non-deterministic）智能体取代★◈✿✿ღ。后者不预设具体行动规则★◈✿✿ღ，而是设定了可以根据任务完成情况动态调整的效用函数★◈✿✿ღ，从而使智能体能在不断变化的环境中★◈✿✿ღ，通过学习不断优化自身行为★◈✿✿ღ，实现自我进化★◈✿✿ღ。

　　尽管相关研究起步很早★◈✿✿ღ，但AI智能体真正实现性能飞跃并走向生产生活领域★◈✿✿ღ，却是最近几年的事★◈✿✿ღ。这一转变背后有多方面的因素★◈✿✿ღ：一方面★◈✿✿ღ，AI技术★◈✿✿ღ，尤其是自然语言处理★◈✿✿ღ、视觉识别等领域的快速进步★◈✿✿ღ，使AI在感知★◈✿✿ღ、理解★◈✿✿ღ、决策等方面的能力大幅提升★◈✿✿ღ，赋予智能体更聪明的“脑子”和更敏锐的“眼睛”★◈✿✿ღ；另一方面★◈✿✿ღ，算力资源的极大丰富天空宝典★◈✿✿ღ，使大规模智能体的训练与部署成为可能★◈✿✿ღ，研发成本因规模效应迅速下降人生就是博★◈✿✿ღ，性能却不断提升★◈✿✿ღ。

　　更为关键的是★◈✿✿ღ，大量开放标准智能体通信协议的出现★◈✿✿ღ，这不仅使得AI智能体能够灵活调用各种外部工具★◈✿✿ღ，还使它们之间的协调与协作成为可能★◈✿✿ღ。

　　如果大家对AI领域的新闻有所关注★◈✿✿ღ，可能还记得今年3月初★◈✿✿ღ，一款名为Manus的AI智能体一度引发广泛关注★◈✿✿ღ。根据当时的报道★◈✿✿ღ，这款由国内初创公司开发的智能体被称为全球首款通用AI智能体★◈✿✿ღ，它可以根据用户指令★◈✿✿ღ，在无需人工干预的情况下★◈✿✿ღ，独立调用外部工具★◈✿✿ღ，完成求职简历筛选★◈✿✿ღ、房产研究★◈✿✿ღ、股票分析等复杂任务天空宝典★◈✿✿ღ，并在权威的GAIA基准测试中取得了SOTA（State of the Art★◈✿✿ღ，即当前最佳）的评级★◈✿✿ღ，表现超越了包括OpenAI在内的多家知名企业的同类产品★◈✿✿ღ。不少人甚至称赞Manus是继DeepSeek之后★◈✿✿ღ，中国AI领域又一个里程碑式的成果★◈✿✿ღ。

　　不过★◈✿✿ღ，Manus并未像DeepSeek那样经受住专业人士的考验人生就是博★◈✿✿ღ。在发布后不久★◈✿✿ღ，便有技术人员迅速分析并成功复刻了其实现原理★◈✿✿ღ。

　　那么★◈✿✿ღ，Manus实现“通用”的秘诀究竟是什么？答案在于一个叫做MCP的通信协议★◈✿✿ღ。MCP（Model Context Protocol★◈✿✿ღ，模型上下文协议）是由Anthropic于2024年11月推出的开放协议★◈✿✿ღ，旨在统一大型语言模型与外部数据源和工具的通信接口★◈✿✿ღ，使大模型能够灵活调用外部工具★◈✿✿ღ。Manus的开发者正是通过使用MCP协议★◈✿✿ღ，使大模型能够轻松拆解任务★◈✿✿ღ、分配步骤天空宝典★◈✿✿ღ，并根据需要逐一调用工具完成各环节★◈✿✿ღ。因此★◈✿✿ღ，“打假者”们也能利用相同的协议★◈✿✿ღ，在短短一天内复刻出类似成果★◈✿✿ღ。由此可见★◈✿✿ღ，在有了MCP协议之后★◈✿✿ღ，基于大模型构建通用AI智能体变得异常简单★◈✿✿ღ。

　　除了MCP协议之外★◈✿✿ღ，还有两个关键通信协议对AI智能体的发展至关重要★◈✿✿ღ。其一是“智能体网络协议”（Agent Network Protocol★◈✿✿ღ，简称ANP）★◈✿✿ღ，它支持AI智能体在互联网上自发发现★◈✿✿ღ、连接并交互★◈✿✿ღ，从而建立协作网络★◈✿✿ღ；其二是谷歌开发的Agent 2 Agent（A2A）协议★◈✿✿ღ，专门用于促进多智能体间的通信和任务管理★◈✿✿ღ，充当协作中枢★◈✿✿ღ。

　　有了MCP★◈✿✿ღ、ANP★◈✿✿ღ、A2A这三大协议★◈✿✿ღ，AI智能体不仅掌握了使用外部工具的能力★◈✿✿ღ，还能实现与其他AI智能体之间的交互与协作★◈✿✿ღ。由此★◈✿✿ღ，AI智能体从专用型助手★◈✿✿ღ，正式迈向通用型独立主体★◈✿✿ღ，从人类助手进化为可以自主承担复杂任务的智能代理★◈✿✿ღ。

　　随着AI智能体的兴起★◈✿✿ღ，“人”作为商业生态中唯一决策主体的局面将被打破★◈✿✿ღ，智能体将以新的参与者和决策者身份加入其中★◈✿✿ღ。过去分析商业生态时★◈✿✿ღ，我们通常把参与主体分为个人★◈✿✿ღ、家庭★◈✿✿ღ、企业★◈✿✿ღ、政府等元素★◈✿✿ღ。但无论家庭★◈✿✿ღ、企业还是政府★◈✿✿ღ，本质上都只是一种“拟制的人”——它们并不具备自主思考和决策能力★◈✿✿ღ，其一切决定终究还是由其中的个人完成★◈✿✿ღ。因此★◈✿✿ღ，在AI智能体出现之前★◈✿✿ღ，人类实际上是商业生态中唯一能够独立决策的主体★◈✿✿ღ；即便大模型问世后★◈✿✿ღ，这一点仍未改变★◈✿✿ღ，因为大模型只提供参考★◈✿✿ღ，并不直接作出决策★◈✿✿ღ。智能体的崛起★◈✿✿ღ，将改写这一格局★◈✿✿ღ。

　　与人相比★◈✿✿ღ，AI智能体的决策方式截然不同★◈✿✿ღ。作为人类的造物★◈✿✿ღ，智能体天然以“最优解”为目标★◈✿✿ღ。例如★◈✿✿ღ，若让智能体网购最便宜的牛排★◈✿✿ღ，它会瞬间遍历所有购物平台的商品信息★◈✿✿ღ，从中选出价格最低的一款★◈✿✿ღ。而人类决策时并不如此较真★◈✿✿ღ，大多数情况下只追求“满意解”★◈✿✿ღ。同样的任务交给人人生就是博★◈✿✿ღ，他大概只是打开某个平台★◈✿✿ღ，搜索“牛排”★◈✿✿ღ，再从前几页结果里挑一款看起来性价比不错的商品下单★◈✿✿ღ；至于像智能体那样遍历全网★◈✿✿ღ，他既无能力天空宝典★◈✿✿ღ，也缺乏兴趣★◈✿✿ღ。正因如此★◈✿✿ღ，一些行为经济学家在比较人类与AI的决策模式后★◈✿✿ღ，将人类戏称为“不理性的AI”★◈✿✿ღ。

　　这种主体多样化看似寻常★◈✿✿ღ，影响却可能深远★◈✿✿ღ。过去的C2C天空宝典★◈✿✿ღ、B2C★◈✿✿ღ、B2B★◈✿✿ღ、B2G等商业形式★◈✿✿ღ，本质上都是人与人之间的交易★◈✿✿ღ；所有商业策略和规则皆围绕人类特性设计★◈✿✿ღ。随着AI智能体这一全新主体的加入★◈✿✿ღ，现有模式★◈✿✿ღ、规则乃至整个商业生态都可能随之改变★◈✿✿ღ。

　　众所周知★◈✿✿ღ，在过去二十年里发展最蓬勃的企业形态是平台型企业★◈✿✿ღ。与传统“管道型”企业不同★◈✿✿ღ，平台的主要盈利方式并非低买高卖赚取差价★◈✿✿ღ，而是撮合不同主体的交易以收取服务费★◈✿✿ღ。要在竞争中取胜★◈✿✿ღ，平台通常要做到★◈✿✿ღ：运用策略圈定商家与客户★◈✿✿ღ、提升黏性★◈✿✿ღ；通过价格补贴等手段迅速做大至少一侧用户规模★◈✿✿ღ，放大神经网络效应并启动“滚雪球”★◈✿✿ღ；设计合理的收费体系★◈✿✿ღ，将用户有效转化为付费群体并最大化利润★◈✿✿ღ。

　　细究其本质★◈✿✿ღ，平台模式是围绕人类“不理性”设计的★◈✿✿ღ。个人若自行寻找交易对象★◈✿✿ღ，不仅要承担高昂的搜寻成本★◈✿✿ღ，还需处理交易中及交易后的诸多事务★◈✿✿ღ。为节省这些成本★◈✿✿ღ，人们乐于支付一定佣金★◈✿✿ღ，让平台代为撮合★◈✿✿ღ。平台的网络效应之所以重要★◈✿✿ღ，也正是因为用户相信★◈✿✿ღ：在用户更多的平台上更容易找到理想交易对象★◈✿✿ღ，而规模更大的平台往往能提供更完善的服务★◈✿✿ღ。平台成功的底层逻辑★◈✿✿ღ，归根结底是利用并放大用户的弱点★◈✿✿ღ，使其难以离开★◈✿✿ღ。

　　然而★◈✿✿ღ，AI智能体崛起后★◈✿✿ღ，上述逻辑将岌岌可危★◈✿✿ღ。相较人类★◈✿✿ღ，智能体能以极低成本★◈✿✿ღ、极快速度检索市场信息并自动撮合交易★◈✿✿ღ；若双方均使用智能体★◈✿✿ღ，交易更可通过智能合约无缝完成★◈✿✿ღ，无需担忧后续纠纷★◈✿✿ღ。在此情形下尊龙凯时 - 人生就是搏!★◈✿✿ღ，★◈✿✿ღ，平台作为中介的价值骤减★◈✿✿ღ，其苦心经营的网络效应亦将失去意义★◈✿✿ღ。

　　在当今线上竞争中★◈✿✿ღ，“注意力”是一种各家公司争相抢夺的稀缺资源★◈✿✿ღ。许多商业模式的设计★◈✿✿ღ，本质上都围绕“注意力”展开★◈✿✿ღ。

　　竞价排名广告便是一例★◈✿✿ღ。对不少电商平台而言★◈✿✿ღ，首页及搜索结果中的黄金广告位拍卖★◈✿✿ღ，是重要收入来源★◈✿✿ღ。第三方商家为了让自家产品获得更醒目的展示位置★◈✿✿ღ，不得不高价竞拍★◈✿✿ღ。显著位置之所以如此关键★◈✿✿ღ，根本原因在于人的注意力有限★◈✿✿ღ：购物者通常不会耗费太多精力浏览全部商品★◈✿✿ღ。若商品被排在不起眼的位置★◈✿✿ღ，成交概率便微乎其微★◈✿✿ღ。从这个角度看★◈✿✿ღ，竞价排名就是“花钱买注意力”★◈✿✿ღ。

　　然而★◈✿✿ღ，一旦用户把购物任务交给AI智能体★◈✿✿ღ，这一模式便可能瓦解★◈✿✿ღ。AI的检索与筛选能力远超人类——商品位于搜索结果第一页还是最后一页★◈✿✿ღ，对它来说差异不大★◈✿✿ღ。届时天空宝典★◈✿✿ღ，商家再也无需为醒目位置支付溢价★◈✿✿ღ，拍卖式广告位的价值将大幅缩水★◈✿✿ღ。

　　推荐算法是另一个典型案例★◈✿✿ღ。如今AG尊时凯龙人生就博登录★◈✿✿ღ，众多内容分发App借助算法不断向用户推送“可能感兴趣”的信息★◈✿✿ღ，以持续占据用户注意力★◈✿✿ღ，将其锁在自家生态内★◈✿✿ღ，再通过广告★◈✿✿ღ、电商等方式变现★◈✿✿ღ。

　　随着AI智能体的普及★◈✿✿ღ，这一模式同样面临挑战★◈✿✿ღ。智能体可作为个人助手★◈✿✿ღ：用户只需提出需求★◈✿✿ღ，它便能跨App★◈✿✿ღ、跨平台快速检索并整合所需内容★◈✿✿ღ。由此★◈✿✿ღ，信息获取逻辑将从“你推给我看”转向“AI找给我看”★◈✿✿ღ。用户不再被局限在单一App的“信息茧房”★◈✿✿ღ，而依赖推荐算法攫取注意力并进行商业化“收割”的模式★◈✿✿ღ，也可能走向终结★◈✿✿ღ。

　　在当下的互联网竞争中★◈✿✿ღ，数据是各家企业争夺的核心资源★◈✿✿ღ。为了在数据获取与分析上取得优势★◈✿✿ღ，企业不仅投入了巨额资金★◈✿✿ღ，还与竞争对手爆发了无数纷争★◈✿✿ღ。之所以如此看重数据★◈✿✿ღ，是因为企业能够借助数据洞察用户信息★◈✿✿ღ，进而制定精准策略并获取更高利润★◈✿✿ღ。

　　然而★◈✿✿ღ，当AI智能体取代人成为决策主体后★◈✿✿ღ，数据的传统价值将被削弱★◈✿✿ღ。届时★◈✿✿ღ，企业的“客户”或许是极度理性的AI智能体★◈✿✿ღ，它们难以被传统商业策略左右★◈✿✿ღ，企业也无需再耗费心力收集和分析此类“用户”的行为数据★◈✿✿ღ。

　　需要强调的是★◈✿✿ღ，这并不意味着数据在AI智能体时代会变得无关紧要★◈✿✿ღ，而是其作用方式和需求结构将发生深刻变化★◈✿✿ღ。为了确保AI智能体的大脑——基础模型——保持高水平智能★◈✿✿ღ，仍然离不开大量高质量数据的训练★◈✿✿ღ。但此时人生就是博★◈✿✿ღ，对数据有强烈需求的不再是所有企业★◈✿✿ღ，而是少数专注于模型开发的公司★◈✿✿ღ；最具价值的也不再是个人行为数据★◈✿✿ღ，而是蕴含丰富知识与信息★◈✿✿ღ、能够显著提升模型性能的专业数据★◈✿✿ღ。由此★◈✿✿ღ，市场竞争格局很可能迎来新的重塑★◈✿✿ღ。

　　传统上★◈✿✿ღ，合作大致有两条路径★◈✿✿ღ：一是通过市场★◈✿✿ღ，二是在组织内★◈✿✿ღ。市场型合作中★◈✿✿ღ，各方地位平等★◈✿✿ღ，按照市场规则互通有无★◈✿✿ღ；组织型合作则存在分工与等级★◈✿✿ღ，处于领导位置的少数人向其他成员下达指令★◈✿✿ღ、分派工作★◈✿✿ღ。二者各有短板★◈✿✿ღ：组织合作能够集中调度人力物力★◈✿✿ღ，却难以扩大规模★◈✿✿ღ；市场合作覆盖面广★◈✿✿ღ，却因缺乏硬性约束★◈✿✿ღ，协作深度有限★◈✿✿ღ。

　　平台模式的兴起被视为对上述缺陷的一次改进★◈✿✿ღ。平台既充当“市场”★◈✿✿ღ，为海量潜在合作者提供机会人生就是博★◈✿✿ღ，又充当“秩序”维护者★◈✿✿ღ，规范各方行为★◈✿✿ღ，提升协作深度★◈✿✿ღ。然而这一模式成本高昂★◈✿✿ღ：平台作为中介抽取大量费用★◈✿✿ღ，显著压缩合作收益★◈✿✿ღ，进而打击合作意愿★◈✿✿ღ。

　　AI智能体的出现有望缓解深度与广度的矛盾★◈✿✿ღ。与人类不同★◈✿✿ღ，智能体可以几乎零成本地在全网迅速匹配潜在伙伴★◈✿✿ღ；借助MCP人生就是博★◈✿✿ღ、ANP★◈✿✿ღ、A2A等协议★◈✿✿ღ，它们无需人为干预即可彼此协作★◈✿✿ღ，独立完成复杂任务★◈✿✿ღ。由此★◈✿✿ღ，合作范围和深度都有望大幅提升★◈✿✿ღ。

　　合作方式的转变势必重塑企业形态与边界★◈✿✿ღ。当下以固定人员★◈✿✿ღ、固定资产★◈✿✿ღ、层级管理为特征的企业★◈✿✿ღ，本质上是一种降低协作成本的组织形式★◈✿✿ღ。随着AI智能体的普及★◈✿✿ღ，个人的合作半径被空前扩展★◈✿✿ღ，不再必须隶属于某家企业★◈✿✿ღ。企业边界逐渐模糊★◈✿✿ღ，“人人与人人直接协作”的景象不再遥远★◈✿✿ღ。

　　通过以上讨论★◈✿✿ღ，我们已经可以看到★◈✿✿ღ，随着AI智能体的兴起★◈✿✿ღ，整个商业系统将发生巨大的变化★◈✿✿ღ。无论是商业生态的参与者★◈✿✿ღ、商业竞争的形式★◈✿✿ღ、竞争中的关键资源★◈✿✿ღ，还是商业合作的组织方式★◈✿✿ღ，都将与现有模式产生很大不同★◈✿✿ღ。在这样的背景下★◈✿✿ღ，我们观察商业环境和商业竞争行为的视角★◈✿✿ღ，也必须随之进行相应的调整★◈✿✿ღ。

　　第一种是迈克尔·波特（Michael Porter）提出的“五力模型”★◈✿✿ღ。这一理论强调从宏观产业结构的角度审视商业竞争★◈✿✿ღ，认为企业所处的产业结构对其竞争地位至关重要★◈✿✿ღ。根据该模型★◈✿✿ღ，产业内现有竞争者的竞争强度尊龙官网中国官网入口★◈✿✿ღ，★◈✿✿ღ、潜在进入者的威胁★◈✿✿ღ、替代品的威胁★◈✿✿ღ、买方议价能力★◈✿✿ღ，以及供应商议价能力这五种力量★◈✿✿ღ，将共同决定企业的竞争优势★◈✿✿ღ，从而影响其战略行为和利润水平★◈✿✿ღ。

　　第二种是由彭罗斯（Edith Penrose）★◈✿✿ღ、巴尼（Jay Barney）等人提出的资源基础理论（Resource Based View★◈✿✿ღ，简称RBV）★◈✿✿ღ。这一理论主张从企业可利用资源的角度理解商业竞争★◈✿✿ღ，认为企业竞争优势的主要来源是其内部资源的稀缺性★◈✿✿ღ、不可模仿性和不可替代性★◈✿✿ღ。

　　第三种是由梯斯（David Teece）提出的动态能力理论★◈✿✿ღ。该理论认为★◈✿✿ღ，决定市场竞争胜负的关键在于企业感知外部环境★◈✿✿ღ、获取关键资源★◈✿✿ღ、进行转型再造的能力★◈✿✿ღ。这种动态能力★◈✿✿ღ，是企业持续竞争与永续经营的核心★◈✿✿ღ。

　　第四种是当前非常流行的商业生态系统理论★◈✿✿ღ。该理论认为★◈✿✿ღ，相互依存的市场参与者会围绕特定的价值主张★◈✿✿ღ，形成一个互补★◈✿✿ღ、协同的网络状生态系统★◈✿✿ღ。在这一系统中★◈✿✿ღ，所有参与者通过协调与配合共同创造并分享价值★◈✿✿ღ。正如自然生态系统中每个生物都有其独特生态位一样★◈✿✿ღ，商业生态系统中的参与者也各司其职★◈✿✿ღ。其中★◈✿✿ღ，“基石企业”（keystone）作为生态系统中的关键角色★◈✿✿ღ，需要制定规则★◈✿✿ღ、协调参与者★◈✿✿ღ，以确保生态系统的健康运作★◈✿✿ღ。

　　总体来看★◈✿✿ღ，上述理论从不同角度对商业环境及竞争过程进行了深入观察★◈✿✿ღ，得出了许多有价值的结论★◈✿✿ღ。因此★◈✿✿ღ，无论在学术研究还是商业实践中★◈✿✿ღ，这些理论都被广泛引用并发挥着重要作用★◈✿✿ღ。然而★◈✿✿ღ，随着AI智能体的兴起★◈✿✿ღ，并逐渐成为与人类并列的市场参与主体★◈✿✿ღ，这些理论的局限性也将日益显现★◈✿✿ღ。

　　具体而言★◈✿✿ღ，AI智能体的崛起正在重塑合作方式★◈✿✿ღ，原本清晰★◈✿✿ღ、自上而下的价值链正在演变成一张复杂的价值网络★◈✿✿ღ。在这种网络结构中★◈✿✿ღ，“上游”“下游”“供应商”“分销商”等概念的界限将变得模糊★◈✿✿ღ，甚至连“产业”和“企业”的定义也会变得越来越不清晰★◈✿✿ღ。我们将难以判断★◈✿✿ღ，人们通过AI智能体与他人进行的一次商业合作★◈✿✿ღ，究竟是发生在企业内部★◈✿✿ღ，还是跨越了企业边界★◈✿✿ღ。在这样的背景下★◈✿✿ღ，无论是基于产业结构分析的“五力模型”★◈✿✿ღ，还是基于企业内部资源分析的资源基础理论★◈✿✿ღ，原有的解释力都将大大削弱★◈✿✿ღ。

　　与此同时★◈✿✿ღ，随着AI智能体在商业竞争中智能水平的重要性不断提升★◈✿✿ღ，相较于人的动态能力★◈✿✿ღ，其自身的学习与适应性将占据主导地位★◈✿✿ღ，动态能力理论的适用性也将受到挑战★◈✿✿ღ。此外★◈✿✿ღ，在AI智能体时代★◈✿✿ღ，企业的边界与职能可能进一步模糊★◈✿✿ღ，企业不再容易归属于某一特定的生态位★◈✿✿ღ。再加上★◈✿✿ღ，合作与交易更可能以去中心化的方式实现★◈✿✿ღ，因此“基石企业”的地位和作用也将被大幅削弱★◈✿✿ღ。在这种情况下★◈✿✿ღ，商业生态系统理论的解释力也会受到显著影响★◈✿✿ღ。

　　针对上述情况★◈✿✿ღ，如果我们要理解AI智能体时代的商业竞争★◈✿✿ღ，就需要在认知上进行一次“哥白尼式的革命”★◈✿✿ღ，将观察商业环境的切入点从人★◈✿✿ღ、企业和产业★◈✿✿ღ，转移到AI智能体上★◈✿✿ღ。具体来说★◈✿✿ღ：

　　在宏观层面★◈✿✿ღ，应当修正波特等学者创立的以产业结构为基础的分析思路★◈✿✿ღ，转而以AI智能体的网络性质为出发点★◈✿✿ღ，构建新的分析框架★◈✿✿ღ。例如★◈✿✿ღ，传统上我们观察企业市场力量时★◈✿✿ღ，通常以市场份额作为重要指标★◈✿✿ღ。但在AI智能体主导的商业环境中★◈✿✿ღ，这一指标的重要性可能下降★◈✿✿ღ。取而代之的尊龙凯时首页★◈✿✿ღ！★◈✿✿ღ，可以考虑引入网络分析中的中心性★◈✿✿ღ、连通度等指标★◈✿✿ღ，用以衡量智能体在网络中的位置和影响力★◈✿✿ღ。基于这些新的指标★◈✿✿ღ，再来探讨以AI智能体为中心的产业重构★◈✿✿ღ、价值链重组★◈✿✿ღ，以及企业间的竞争关系★◈✿✿ღ。

　　在中观层面★◈✿✿ღ，应聚焦AI智能体引发的对现有商业模式（包括平台模式）的冲击与变革★◈✿✿ღ。应重点关注AI智能体采用点对点合作模式所带来的价值创造与分配过程★◈✿✿ღ，并密切关注平台企业在面对AI智能体挑战时的应对策略及其引发的连锁变化★◈✿✿ღ。

　　在微观层面★◈✿✿ღ，则需分析AI智能体作为独立决策者所引发的商业行为和商业策略变化★◈✿✿ღ。举例来说★◈✿✿ღ，在传统平台经济分析中★◈✿✿ღ，我们高度重视间接网络效应★◈✿✿ღ，即一侧用户规模对另一侧用户吸引力的影响★◈✿✿ღ。而随着AI智能体的普及★◈✿✿ღ，这种间接网络效应的重要性将下降★◈✿✿ღ，取而代之的是与技术★◈✿✿ღ、基础设施完善度紧密相关的直接网络效应★◈✿✿ღ，可能成为决定竞争成败的关键★◈✿✿ღ。此外★◈✿✿ღ，在分析互联网竞争时★◈✿✿ღ，传统上我们重视注意力争夺★◈✿✿ღ，但在AI智能体时代★◈✿✿ღ，竞争的焦点可能转向智能体间的合作协议和协作机制★◈✿✿ღ。

　　总而言之★◈✿✿ღ，随着AI智能体的兴起★◈✿✿ღ，整个商业环境正迎来一场深刻的变革★◈✿✿ღ。对应地★◈✿✿ღ，我们也必须及时转变观察视角★◈✿✿ღ，将关注的重心转移到AI智能体及其网络关系之上★◈✿✿ღ。唯有如此★◈✿✿ღ，才能在这场巨变中看得更清楚★◈✿✿ღ，把握未来的主动权★◈✿✿ღ。