今年7月2日，在硅谷门洛帕克的Meta总部，一场严肃的内部全员大会正在进行，马克·扎克伯格接下来的一番话，仿若AI战略上的一声叹息。
这位年初声称将投入1450亿美元AI资本开支的科技巨头掌舵人，承认AI Agent进展低于预期——至少过去四个月，公司在AI Agent发展轨迹上并没有像管理层预期那样加速，这导致公司此前的战略布局并未如期开花结果。
这一幕，成了AI狂潮中一个具有警示意义的关键转折点——原来即便拥有庞大的算力、顶尖的研究团队和完整的软件生态，想要将Agent转化为规模化生产力，也绝非简单靠砸钱、抢人就能一蹴而就。
当把视线投向真实的产业一线，却会发现一幅截然不同的图景。
百年家电巨头GE Appliances已部署超过800个AI Agent，其中名为“供应商协作智能体”的虚拟员工，每天默默管理着600多家供应商的复杂沟通与订单状态查询，直接让缺货订单下降了25%；沃尔玛则围绕顾客、员工、合作伙伴和开发者搭建四个超级Agent，服装新品从概念到上市最多缩短18周，门店排班规划从90分钟压缩至30分钟。
从硅谷总部到制造一线，这些不同的实践却揭示了同一个现实：模型再强、算力再多，只要这些能力仍是彼此割裂的，就很难真正转化为企业可用的生产力。
AI Agent的产业化，说到底是一场“拧螺丝”的工程。模型和算力决定了上限，真正让Agent跑进生产系统的，却是数据接入、权限控制、工具调用、业务规则和异常处理这些看似琐碎的环节。
只有把每一颗螺丝都拧紧，AI能力才能真正兑换成生产力。
基建狂飙之后，“稀缺资源”换位
回顾过去两年的中国AI产业，一场围绕模型与算力的基础能力竞赛持续升温。
从去年到今年上半年，国内头部模型厂商保持高频迭代；与此同时，智能算力基础设施快速扩张。工信部数据显示，截至今年6月底，中国智能算力规模达2185 EFLOPS（FP16），同比增长177%。
模型能力与算力供给同步跃升，构成了这一阶段最鲜明的竞争主线。更大的算力集群、更强的模型性能，也成为衡量厂商技术实力最直接的指标。
图源：CFP.CN
进入2026年，竞争逻辑开始变化。一方面，头部模型之间的能力差距逐渐收窄，DeepSeek、Kimi等高性价比国产模型持续迭代，进一步压缩开源与闭源模型之间的性能鸿沟。企业的模型选型也随之从单纯追求“最强”，转向综合衡量效果、时延、稳定性和单位Token成本。
另一方面，OpenClaw等AI Agent产品走红，把产业关注点进一步推向应用端。随着AI进入真实业务流程，企业的评价标准也更加务实：能否提升效率、降低成本、创造新增收入，并最终形成可验证的ROI，正在成为衡量AI价值的核心尺度。
问题也由此暴露出来。大量企业投入了算力和模型，却仍然难以将其转化为稳定的生产力。McKinsey今年4月的研究显示，全球近三分之二的企业已经尝试过AI Agent，真正实现规模化并创造实际价值的仍不到10%。
一个重要原因，在于“稀缺资源”正在换位。
随着模型与算力服务逐步普及，产业场景中长期沉淀的Know-how开始变得更加关键。Agent进入企业生产流程后，需要处理大量高度专业化的业务判断。
制造业Agent调整排产，要实时掌握设备检修、物料供应、换线时间和订单优先级，再调用MES、ERP执行；银行Agent参与授信，则要理解企业流水、风控阈值与监管要求，并判断何时预警、何时转交人工。这些经验很少完整存在于公开语料中，也很难通过扩大模型参数自然获得。
与此同时，Agent真正进入生产环境，还需要一整套生产级工程能力支撑。它既要有稳定的算力和Token供给，能够在高并发、长周期任务中持续运行，也要完成企业数据的治理、接入与权限控制，并在复杂任务中实现记忆、调度、异常恢复和多系统协同。
当模型与算力不再是唯一稀缺资源，企业级Agent的竞争也开始从单点技术比拼，转向体系能力与产业协同。真正拉开差距的，是谁能把算力、数据、模型、Agent工程能力与行业Know-how拧成一股绳，并最终转化为真正的生产力。
扎根产业的AI变革，
不存在单打独斗
企业级Agent的落地是一场深入产业毛细血管的系统工程，它必须深度嵌入研发、生产、风控等核心业务流。
但越往产业深处走，所需要的能力越分散，从底层技术、行业Know-how到真实的数据、流程与生产场景，任何一家公司都很难独自走完这条路。
这也是今年828 B2B企业节上，各方试图共同解决的问题。
8月27日，“企业AI百场景落地”产业推进行动把政府、客户与生态伙伴聚合到一起，围绕一个个明确的产业需求共同定义场景、打磨方案，并将已经验证的实践向更多行业和企业复制。
在这套协作关系中，各方分工不同、能力互补。华为云提供云、AI Infra、数据、模型、智能体平台和安全等共性技术底座，合作伙伴带入行业Know-how、专业技术及交付能力，将通用AI能力转化为具体行业解决方案，客户则提供真实业务问题与生产环境，在实际运行中完成效果验证和持续反馈。
为了让这套协同机制更加高效运转，华为云通过“行业AI梦工厂”给出了其平台化的解题思路。
这一共建机制的核心，是将分散在不同合作伙伴手中的行业知识、业务规则和项目经验进行结构化沉淀，逐步转化为可复用、可演进的行业资产，以帮助企业减少重复开发和高成本定制，更快获得经过真实场景验证的AI能力。
目前，行业AI梦工厂已形成具身智能、智能制造、智慧医疗、智慧金融和科学计算五大专区；围绕企业级Agent的生态协同，进一步延伸至企业软件等场景。
当AI Agent从数字世界走向物理世界，具身智能成为最具代表性的落地形态之一。然而机器人从训练到真实作业，需要打通数据采集与合成、模型训练、仿真验证和真机部署等多个环节，单靠机器人本体很难完成完整闭环。
为此，亿嘉和科技依托华为云CloudRobo平台，将数据处理、模型训练与运行管理纳入统一开发链路，使带电作业机器人的换代周期由按年压缩至按月，算法迭代也从周级缩短至天级，动作成功率提升30%。
如果说具身智能首先要解决数据与训练效率，那么进入制造等复杂业务场景后，另一类更难复制的资产开始显现——长期沉淀在工艺、数据和业务流程中的隐性知识。
滴普科技基于华为云AI Infra底座，将分散的企业知识沉淀为Agent能够理解和调用的语义与Skills资产，目前已沉淀覆盖制造、零售、交通、医疗等领域的2000余项企业级Skills。
当越来越多Agent被嵌入不同岗位和业务流程，新的问题也开始出现——这些智能体如何在复杂的企业IT环境中统一运行、协同和治理？
在企业软件层面，软通动力天璇AgentOS依托华为云openJiuwen的核心能力与高性能安全运行底座，叠加自身的行业Know-how、蜂群协同与治理能力，可支撑百万级智能体安全运行；北明软件则基于openJiuwen打造灵零九AI Agent平台，面向政府、交通、金融、园区等行业提供企业级Agent开发与部署能力。
而在医疗这样专业门槛更高的行业，Agent落地还要面对另一重挑战：如何让优质的专业能力突破地域和人才供给的限制。
病理诊断就是一个典型场景，但全国病理医生资源高度集中，约80%的病理医师集中在三甲医院，基层长期面临专业能力不足的问题。衡道医学与瑞金医院、华为云共同推进数智化病理，通过WisPath与RuiPath的端云协同，将高水平病理诊断能力向基层延伸。以瑞安市人民医院为例，数字切片调阅从传统的10—20分钟缩短至30秒以内，效率提升90%以上。
随着数字化病理能力的下沉，原本高度集中的专家经验突破了地理限制，让县域和偏远地区的患者，也能获得三甲医院水平的病理诊断服务。
一个场景解决一个问题，一批场景沉淀一类能力。随着成功经验不断复制，技术底座、产业伙伴与真实场景之间的协同，也逐渐沉淀为一种生态能力。
截至2026年4月，华为云生态汇聚超过5万家合作伙伴、逾1000万全球开发者，与伙伴共创700余个联合解决方案，共同服务于3万多家AI客户。
中国AI的产业化，最终拼的是“拧螺丝”的能力——懂技术的人把底座做稳，懂行业的人把规则和经验嵌进业务，再将一次次项目验证过的能力复制到更多企业和场景，才能真正形成规模化的产业生产力。
做厚“硅基黑土地”：
从数据到产业价值
企业级Agent真正进入业务系统，开始从辅助工具走向生产流程中的执行者，背后绝非写几行提示词、套一个简单的对话Demo那么简单。
当Agent需要持续处理长周期任务，同时读取企业数据、调用ERP等核心系统、协调多个工具并执行操作，工程复杂度会迅速上升。算力供给、Token时延、权限控制、数据安全等任何一个环节出现问题，都会直接影响业务结果。
这也推动企业AI基础设施发生角色变化——过去，云更多解决计算、存储和资源弹性的问题；到了Agent时代，企业需要云进一步承担起组织数据、生产Token、运行Agent和保障业务连续性的职责，把分散的技术能力连接成一套可以稳定运转的AI生产系统。
华为云沿着这条逻辑展开，打通了“数据—Token—Agent—产业价值”的完整链路。
第一步，是让企业数据真正成为AI生产资料。
企业并不缺数据，难点在于大量数据分散在不同部门和系统，标准、结构和质量各异，需要经过治理才能被AI有效使用。
对此，华为云AI DataLake提供了多模态数据的统一管理、百毫秒级弹性伸缩和通智算力的统一调度，将语料准备周期从月级缩短至周级；魔坊ModelArts进一步覆盖数据预处理、模型训练、强化学习和推理等环节，把原始数据转化为可以被模型和Agent使用的生产资料。
第二步，是把算力稳定转化为Token。
进入生产环境后，企业更关心算力能否持续、高效地产出Token，以及推理时延、资源利用率和成本能否满足业务要求。
华为云AICS灵衢智算集群承担“Token工厂”的角色，支持十万卡级集群，Token生成时延可降低至10毫秒以内；ModelArts则已支持超过160个主流大模型快速适配，MaaS进一步提供开放的模型服务。
第三步，是把Token组织成能够长期工作的Agent。
生产级Agent通常需要持续记忆上下文，不断拆解任务、调度资源和调用工具，并在异常发生后可恢复执行。
围绕这些问题，AMS Agentic记忆存储解决方案突破了智能体的长程任务记忆瓶颈；CCE VolcanoNext负责通智混合算力调度；AgentSphere负责安全自治的运行环境；智果AgentArts则进一步覆盖企业智能体的开发、运行和运维。
到了产业价值这一端，码道CodeArts已经进入软件研发流程，OfficeAce开始连接企业既有IT系统、知识库和办公流程；更广泛的行业场景，则是亿嘉和、滴普、衡道、软通动力、北明软件等伙伴，将自身的行业Know-how和解决方案接入这套底座。
由此，数据、Token、Agent与产业价值被串成一条完整的AI生产链：企业数据成为生产资料，算力持续生成Token，Agent将智能转化为执行能力，伙伴再把这种能力嵌入真实业务。
这也赋予了“硅基黑土地”更现实的产业价值——它既承载算力、模型和智能体平台，也承接行业知识、解决方案与真实场景，让一次次项目经验转化为Skills和行业资产，并复制到更多企业。
