AI Agent效率高了 钱谁赚了？

作者：张烽

当OpenAI的最新模型实现推理效率10倍跃升，摩根大通COIN智能体将法律文件解析效率提升3600倍，字节跳动Coze平台开发者月活突破10万——AI Agent已从实验室走向规模化应用，成为重构生产力格局的核心力量。

AI不再是被动交互工具，而是能自主理解目标、拆解任务、调用工具、动态反馈的自主执行系统。效率革命席卷各行各业，但一个根本性问题愈发尖锐：AI Agent创造的巨额价值，究竟流向了谁？海量贡献数据的普通用户，又从中获得了什么？

一、AI Agent效率引擎的崛起与渗透

AI Agent的本质是基于大模型构建的自主执行系统，搭载“大脑（大模型）+记忆（向量数据库）+工具调用（API接口）”的完整架构。相较于传统AI，其核心优势体现在“自主性”“协同性”“进化性”三大维度。

从功能迭代看，AI Agent已完成三阶跃迁。第一阶段是“单任务执行”，聚焦文档生成、基础客服等重复性劳动替代；第二阶段是“多任务协同”，能够拆解复杂目标、联动多工具完成全流程作业，谷歌A2A协议更实现了智能体跨系统协作；第三阶段是“多智能体协同与自主进化”，多个Agent分工协作，通过用户行为反馈持续优化决策逻辑，形成“自主思考—执行—反思—迭代”闭环。截至2025年，AI Agent已具备目标理解、任务规划、工具调用、动态反馈四大核心能力，对接ERP、医疗影像设备等数千种工具。

应用场景已实现从C端到B端的全面渗透。2025年全球市场规模预计达320亿美元，企业服务占比超60%。金融领域，摩根大通COIN智能体年节省成本超2亿美元，Boosted.ai金融研究智能体可快速解析市场数据；医疗领域，OpenAI o1-mini经强化微调后基因分析准确率提升80%，诊断逻辑、原始数据哈希可上链追溯；工业领域，西门子Industrial Agent使工厂停机时间减少30%，阿里云ET工业大脑助制造企业良品率提升5%；办公领域，金山办公WPS AI伴写月活达6.18亿，文档生成效率提升300%，ServiceNow按“降本价值”抽成，2024年百万美元客户达44个。

C端应用同样加速渗透。荣耀Magic7的YOYO智能体可自动整理会议纪要，雷鸟V3智能眼镜实时翻译准确率达95%；字节跳动豆包AI依托抖音流量成国内最大AI原生应用；AI编程助手Cursor 12个月ARR破1亿美元，单用户付费率45%。低代码平台如Coze、科大讯飞星火智能体平台，更让普通用户零门槛搭建专属Agent。

技术突破为这一切提供支撑。大模型从GPT-4到Claude3.7、Gemini2.5 Pro，推理效率持续提升，OpenAI o3动态算力分配较o1提升10倍；通信协议标准化（MCP、A2A）实现智能体与工具、智能体间高效对接；算力成本下降，推理阶段算力需求占比从20%升至60%，为规模化应用奠定基础。AI Agent正将生产力推向“智能自动化”新时代。

二、盈利模式与受益格局：红利向头部集中

AI Agent的盈利模式已形成“基础层—中间层—应用层”多元变现体系，但效率红利分配呈现鲜明的“头部集中”特征。

（一）当前主流盈利模式

上游模型与基建层：变现核心为“技术授权+算力服务”。OpenAI、谷歌、微软及国内科大讯飞、字节跳动、阿里云等巨头主导，大模型授权按调用量或年费收费，算力租赁按消耗计费，腾讯云TBaaS提供区块链追溯服务。数据标注服务针对垂直领域，医疗标注成本达800元/小时。

中游量产与定制层：变现方式包括“定制服务+平台佣金+订阅收费”。埃森哲、ServiceNow等企业级解决方案提供商，客单价数十万至数百万；Coze等平台抽取开发者佣金；通用型Agent按订阅或使用次数收费，Salesforce Agentforce单次2美元，ServiceNow抽成客户降本收益的10%。

下游场景落地层：变现依托“场景变现+广告收入”。AI销售智能体促成交易抽佣，明源云助企业降获客成本60%，抽取成交佣金；C端免费Agent如豆包AI、夸克AI超级框植入广告，按曝光或点击收费；AI终端硬件（AI Pin、Rabbit R1）亦成重要变现渠道。

（二）核心受益主体

第一类：底层技术与平台巨头，最大受益者。 掌握大模型、算力、数据资源，攫取产业链顶端利润。OpenAI 2024年营收破100亿美元；微软Azure+OpenAI相关业务年增超50%；谷歌以Gemini大模型、A2A协议抢占企业市场。国内字节跳动构建“技术+场景+生态”完整布局；科大讯飞星火大模型2024年付费客户增长213%；阿里云、腾讯云分享算力红利；用友BIP智能体平台服务超5万家企业。

第二类：大型企业与垂直领域龙头，直接受益者。 通过Agent替代重复劳动、优化流程，大幅降本增效，扩大市场份额。摩根大通COIN年省2亿美元；高盛优化交易策略提升收益；西门子、宝马优化供应链；金山办公企业版订阅收入占比从15%升至35%；ServiceNow百万美元客户44个，续费率92%。

第三类：开发者与中小服务商，受益有限。 LangChain下载超1亿次，80%企业级智能体基于此开发，部分开发者通过定制化、插件销售获收入，但缺核心技术、算力与流量，多为小众应用。数据标注、算力租赁等配套服务商利润空间亦受巨头挤压。

尤为关键的是，作为AI Agent核心支撑的“数据提供者”——广大普通用户，在当前盈利格局中几乎零受益。 用户的聊天记录、行为轨迹、使用反馈是Agent训练迭代的关键素材，却未获任何回报，反面临数据泄露、隐私侵犯风险。

三、用户实际影响：利弊交织，权益保障严重缺位

AI Agent的高效运转本质是“数据驱动”，用户是隐性贡献者，但贡献未获尊重，反陷“利少弊多”困境。

（一）积极影响：便捷与效率提升

对普通用户，最直接积极影响是生活便捷与个人效率提升。工作场景中，AI编程助手自动补全代码、排查错误；生活场景中，智能眼镜实时翻译、智能体整理纪要；学习场景中，个性化助手制定计划、答疑辅导。零代码平台降低技术门槛，免费基础服务让用户零成本享受AI红利。

（二）消极影响：数据掠夺与权益受损

一是数据被无偿采集使用，用户零收益。 平台为优化产品，采集用户使用记录、交互内容、行为轨迹甚至隐私信息，用于模型训练迭代，成为其盈利核心资源，用户却未获任何经济回报。医疗咨询数据提升诊断准确率，用户反面临泄露风险。这种“数据无偿占有”是对用户劳动成果的掠夺。

二是隐私泄露风险突出。 部分平台隐性采集，未明确告知范围与用途；数据存储传输机制不完善，泄露、窃取事件频发。医疗病历、基因数据泄露侵害患者隐私；金融信息窃取致财产损失；对话内容泄露损害个人形象。AI自主迭代更可能导致隐私信息被“二次利用”，间接泄露给其他用户。

三是数据滥用与算法偏见。 平台滥用数据精准推送广告、诱导消费，甚至“大数据杀熟”损害公平交易权。训练数据存在偏差，招聘Agent歧视女性、大龄求职者；信贷Agent地域歧视，剥夺平等权。用户对数据缺乏控制权，无法自主决定使用范围、期限，亦难要求删除。

四是过度依赖致个人能力退化。 长期依赖Agent生成报告、翻译文档、决策判断，可能导致独立思考、动手解决问题能力下降，尤其对青少年，影响知识积累与思维发展。同质化回复亦限制思维多样性。

总体而言，用户面临“有限的便捷，难抵数据权益被剥夺、隐私被侵犯、安全受威胁”的现实。若矛盾长期不解决，不仅损害用户权益，更将侵蚀用户信任，制约AI Agent长远发展。

四、解决方案：以区块链为核心，构建多元协同权益保障体系

破解“效率红利分配不均”“用户数据权益保障不足”，不能仅靠市场自发调节或平台自律，需构建“技术支撑+制度保障+生态协同”多元方案，区块链技术以其不可篡改、可追溯、去中心化特性，成为核心支撑。

（一）以区块链技术为核心，破解数据权益与分配难题

一是数据确权与溯源，明确用户所有权。 将用户数据加密后上链，生成唯一“数字身份证”（哈希值），数据全流程采集、使用、传输、删除记录上链，用户可全程掌控。一旦泄露，快速追溯源头。医疗诊断Agent可将诊断逻辑、原始数据哈希上链；供应链优化Agent决策依据上链供合作方验证。腾讯云TBaaS已支持联盟链/私有链部署。

二是去中心化存储，保障隐私安全。 传统中心化存储一旦被攻击，海量数据泄露。区块链将数据加密分散存储于多节点，无单一节点可掌控所有数据，访问需用户私钥授权。采用“链上链下协同”，敏感数据存链下私有数据库，仅数据指纹（SHA-256哈希）与操作日志上链，平衡隐私与可追溯。腾讯云COS对象存储+数据万象服务可实现此模式。

三是智能合约赋能，公平分配收益。 预设数据使用规则、收益分配比例，平台使用用户数据时，智能合约自动向用户支付代币或现金收益。平台盈利按比例自动分配给数据提供用户，实现“谁提供数据、谁受益”。可搭建基于区块链的AI Agent数据交易平台，用户上传加密数据，平台付费获取，交易全程上链可追溯。

（二）完善法律法规，强化数据监管与权益保护

一是明确用户数据权益。 加快修订《个人信息保护法》《数据安全法》，明确用户对个人数据享有所有权、使用权、收益权、删除权，平台采集使用须事先告知范围、用途、收益分配方式，获明确授权，禁止隐性采集。发生泄露、滥用、非法出售，须承担民事、行政乃至刑事责任。制定专门《AI Agent数据治理条例》，规范数据采集、训练、迭代各环节。

二是构建多元监管体系。 建立“政府监管+行业自律+社会监督”格局。网信办、工信部、市场监管总局加大执法，定期检查数据安全、隐私保护、收益分配；行业协会制定自律准则；鼓励用户、媒体举报。利用区块链构建监管溯源平台，实现数据全流程实时监管。

三是强化算法监管。 建立算法备案与评估制度，平台须备案算法模型、训练数据、算法逻辑，监管部门组织专家定期评估，重点检查算法偏见、滥用用户数据、操纵决策等问题。鼓励平台公开算法逻辑（经脱敏），提升透明度。

（三）构建协同生态，推动效率红利公平分配

一是打破头部垄断，扶持中小开发者与用户。 政府提供资金、技术、算力支持中小开发者；引导头部平台开放技术、接口、流量，降低创业门槛。鼓励各大平台降低入驻门槛、提供免费算力，扩大接口开放范围。

二是建立用户参与机制，保障话语权与收益权。 平台设立用户代表委员会，参与产品设计、数据使用、收益分配决策。除智能合约自动分配收益，平台可将部分盈利以分红、优惠券、免费服务等形式返还用户。ServiceNow可将抽成收益按比例返还提供数据的企业用户；C端平台根据数据贡献度提供免费高级服务、现金红包。

三是加强技术创新，平衡效率与权益。 研发联邦学习、差分隐私等技术，实现“数据可用不可见”，平台无需获取原始数据即可训练模型。优化算法逻辑，遏制算法偏见。推动多智能体协同技术，提升整体效率，扩大受益范围。

五、数字时代的可持续发展

AI Agent的效率革命创造了巨大商业与社会价值，但效率提升的背后，是海量用户数据的无偿支撑，是红利分配的严重不均，是用户数据权益与隐私的持续受损。“AI Agent效率高了，钱谁赚了？”这个问题的答案，不应只有技术巨头与大型企业，更应包括每一位提供数据的普通用户——没有用户的数据支撑，效率革命无从谈起。

实现AI Agent可持续发展，必须打破“头部受益、用户受损”格局，以区块链技术为核心，构建“技术支撑+制度保障+生态协同”多元方案，明确用户数据权益，实现收益公平分配，遏制数据滥用与隐私泄露，让效率红利惠及每一位参与者。唯有如此，才能让AI Agent在提升效率、创造价值的同时，兼顾公平与正义，真正成为推动人类社会进步的强大动力，实现“效率提升”与“权益保障”的双赢。