TMT峰会第三天：AI智能体转向企业部署，使能基础设施价值被低估

核心结论 AI智能体正从概念探索转向具体的企业部署，其货币化进程预计将在2026年加速。行业领导者的关键洞见在于，可持续的价值创造不在于基础模型本身，而在于使智能体能够在关键工作流中可靠运行的使能基础设施——编排、安全、治理以及高质量、结构化的数据上下文。那些拥有深厚企业嵌入度、专有数据及确定性系统控制能力的公司，正在构建持久的护城河，并开创新的定价模式以获取价值。

市场错误定价 市场可能错误地定价了AI智能体技术栈中的价值所在，过高估计了模型提供商的价值，而低估了使能基础设施层的价值。企业采纳的关键在于编排、安全、治理以及与高质量（通常是专有）数据的集成。这些组件构成了可靠智能体部署的控制平面和瓶颈，通过更高的定价、更长的合同期限和更强的平台锁定来创造经济价值——这一价值目前被低估。

证据链 1. 智能体部署正在加速，推动可观的定价能力和平台模式转型。 具体的商业成果正在显现。ServiceNow的Now Assist已扩展至约3000家客户，维持着约30%的定价提升，自2025年5月以来重载活动增长了55倍。BlackLine从基于席位定价向平台定价的转型超出预期；新模式下符合条件的年度经常性收入（ARR）在一个季度内从约4%增长至约11%，目标是到2026年底达到25-35%，平均提升超过10%。投资启示在于，推动这一转型的基础设施软件和工作流平台应获得重估，因为早期的货币化信号验证了其角色的持久性。

2. 使能基础设施层被强调为差异化和价值的核心来源。 企业高管们一致强调，智能体需要一个强大的编排和控制基础。微软的战略护城河是其M365数据层WorkIQ，它作为一个有状态的上下文引擎，使智能体能够在工作流之间进行推理——这对于关注安全与合规的CIO而言是关键差异化因素。Dynatrace的CEO认为，企业不会信任针对关键工作负载的"概率性输入→概率性输出"，因此其平台提供的确定性可观测性成为必要的控制平面。这强化了一个观点：竞争优势壁垒建立在集成的数据上下文和可靠的编排之上，而不仅仅是智能体能力。

3. 定价模式正积极向混合结构演进，以获取智能体经济价值。 公司正超越纯粹的基于席位的许可模式，使定价与自动化带来的价值相匹配。微软CEO预计商业模式将混合订阅制（以保证可预测性）和基于使用量的计费。Freshworks正有意将其货币化模式演变为基于席位的副驾驶、基于消费的智能体、基于资产的定价以及基于事件的定价的混合体。这种定价创新是预期的2026年货币化加速的关键先导，为成功的采纳者扩大了TAM和ARPU潜力。

关键分歧与风险

• 执行与采纳风险： 集成复杂的智能体编排层和杂乱的企业数据在操作上具有挑战性，可能延迟部署或限制实现的价值。
• 定价转型摩擦： 从传统的基于席位模式转向基于智能体/消费的定价，短期内可能面临客户抵制、销售薪酬复杂化和收入确认阻力。
• 宏观不确定性： 恶化的经济环境可能放缓针对新智能体功能的预算分配决策，从而延迟2026年的货币化时间表。

估值与交易启示 估值应越来越多地反映在以下方面的优势：1) 基础设施与编排（为智能体提供控制平面）；2) 专有数据与工作流上下文（拥有确定性的、关键任务的系统）；3) 成功的定价转型（转向混合/消费模式）。投资者应优先跟踪具体指标，如定价提升百分比、平台ARR构成、合同期限延长等，而非笼统的AI功能发布。那些能够将智能体趋势转化为更强定价能力和客户锁定的公司应享有估值溢价。

附录：部分智能体货币化与采纳指标