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来源:松果财经
过去两年,关于AI 的叙事几乎被大模型垄断。谷歌最新的 Gemini 3.0成果一出便引爆舆论和股市,从技术指标到下载量,再到股价和市值,层层放大,如今距离4万亿美元大关已经不远。
与此同时,二级市场的视线却在变化。光模块、TPU、数据中心芯片这些算力基础设施依旧景气,围绕谷歌生态的一批公司股价翻倍,但越来越多机构在报告的后半部分,开始花更大篇幅讨论一件事:海内外AI应用正进入商业化的拐点。
前段时间,软银清仓英伟达,很快,市场发现软银转而增持了一批企业级软件和服务公司。这些公司大都拥有服务于技术、销售、运营的Agent业务,资本视角从“卖铲子”,慢慢转向“挖金子”。
尽管关于AI的一切都难逃情绪和题材的影响,但必须承认,智能体实现了大模型能力和企业场景、数据、需求的连接,是重塑企业服务的第一接口。这正是市场心心念念的生产力,也是AI技术兑现的关键。红利的汹涌,也许才刚刚开始。
从宏观数据看,这轮AI 浪潮的潜在价值已经被量化得足够直白。麦肯锡估算,生成式 AI 每年给全球经济带来的增量,是万亿美元级别。
Gartner 预期:2023 年初还不到 5% 的企业在使用生成式 AI API 或部署相关应用,这个比例在 2026 年有望超过 80%。
每一次类似的渗透率跃迁,背后都是一轮生产力格局的改写。
这次改写,大致可以看到三类玩家的角色分工:一类是卖算力和基础设施的“铲子商”,包括 GPU、光模块、数据中心厂商;一类是掌握大模型底座、向全社会提供通用能力的平台型公司;还有一类,是在具体垂直行业里用 AI 改进业务的“场景派”。
第三类公司,最近半年明显被推到了前台。原因很直接:大模型能力已经足够强,算力供给也在逐步扩充,真正能拉开差距的,是谁能把这些能力变成一种新的基础设施。智能体于是成为“场景派”们押注的共同路径。而这批参与者一般要具备几个基础:
第一,它们需要一个早期立足的刚需点,比如销售获客、风控审核、客服接待。因为这些能直观感知的功能是企业付费的根据。如果一上来就是新创业公司讲AI平台的故事,恐怕不容易被买单。
第二,它们需要积累足够大规模的业务数据和行为数据,并且愿意在数据治理上花长期成本,“脏数据”是很难变成生产力的。
第三,它们要能够和产业场景强耦合,让 AI 变成团队结构的一部分,形成高频高粘性的应用,否则商业化会止步不前。
这一类公司之前以创业公司为主,但近期却出现了一个关键转折点。市场数据显示,原本从事毛毯制造和销售的义乌企业真爱美家股价连续暴涨,截至11 月 28 日于周内再次冲上新高,只因它已确认将被AI独角兽探迹科技收购。
“A股AI智能体应用并购第一大股”,隐约露出了雏形。
探迹科技是谁?业内领先的AI Agent玩家。它的发展经历十分垂直,早期聚焦销售效率,围绕企业如何更快、更准地找到潜在客户等需求打造了“探迹拓客”等产品。在“Agent 元年”到来前,又成功利用行业经验+AI技术,建立了三个垂直场景的应用:
面向B2B领域的销售方向的智能体,面向B2C领域的运营方向的智能体,以及智能体终端生态。
探迹科技拥有一张覆盖数亿家企业和数百万家工厂的商业知识图谱,涉及数十亿种细分产品和数量级巨大的产品关系对,这让它的智能体服务完全嵌入了场景和流程。
其B2B业务侧关注销售过程中获客、转化的痛点,提供集成销售、营销、触达与分析能力的Agent组合,效率和效果升级是一大重点。
而B2C业务侧则以运营为先,Agent组合主要关注电商和零售B2C企业的客服、营销、运营、私域等核心场景,从前端营销获客到中端销售转化,再到后端交付服务与长期客户价值挖掘的全链路赋能。
智能体当下还在经历场景的扩展,手机等硬件终端逐渐登上舞台。探迹也成功基于自研的AI OS 和加速处理框架AI Core,将智能体能力延伸至智能体终端生态,目前已与华为、小米、vivo等主流手机厂商深度合作。
其他行业还在谈AI Agent怎么落地、谁来买单,这边却风景独好,已经能直接接入企业,降本增效。探迹科技带来的效率爆发,已经步入快车道。
不仅如此,技术爆炸的周期最怕同质化竞争,大模型领域有N条“小龙”,智能体的壁垒如果不够高,应用可靠性不够强,那么被超越就是必然的。
不过这个问题需要辩证看待:最容易出现这些问题的是纯技术型企业,因为技术导向并不一定适配现实需求。反之,如果能做到平台从场景中来,到应用中去,那么技术就能兑现最大的意义。
这个时候比拼的并不是产品设计,而是用户平时看不到的“底座”:平台和数据。它们才是决定产品走向的关键。一块是负责把大模型、业务流程和企业系统串起来的平台,一块是长期积累和治理的数据资产。探迹的版本,叫“太擎”和“旷湖”。
太擎可以理解为一套“智能体操作系统”。它主要关注在一家已经有ERP、CRM、OA、电商后台的企业里,怎么让智能体真正接上这些系统、围绕业务流程去工作。所以太擎承担了三类任务:
第一是把探迹长期服务过程中积累的流程、话术和知识,灌进模型当中,形成一批更贴近行业实情的专用能力,让模型理解业务。
第二是把常见的报表、知识库这些能力拆成“积木”,业务团队在搭建自己的数字员工时,可以直接用这些组件拼出一条工作流。
第三则是打通多套信息系统。
实际上,对企业一线有了解就会发现,这三类任务针对的恰恰是企业业务体系复杂、开发能力不足和系统割裂的几大问题。本质上,它体现了探迹多年To B的经验。而作为数据资产担当的旷湖,其实也来自相同的经验。
旷湖更偏向于“给智能体提供世界观”的那一半。它本质上是一张不断更新的商业与产业图谱:从企业基本信息、工商记录,到采购、招投标、海关数据,再到产品和上下游关系,这些数据经过多轮清洗和标注,形成了一套可以多维度切片使用的“底图”。
对智能体来说,数据决定认知,有没有优质数据集作为导览,最终业务执行的效果差异会特别大。
举个简单的例子:在帮一个制造企业挖掘潜在客户时,如果只看公开标签,得到的是一个很粗糙的行业列表;如果站在旷湖这样的底座上,智能体可以进一步判断这个客户在产业链中的位置、近期是否有扩产行为、所在区域是不是某类产品的集群地,最后给出的就是一批更有成交可能的、被优先排序的目标。这就是它全球3亿+企业大数据、2.5亿+标讯大数据的含金量。
除此以外,旷湖还在技术实现上又加了一层封装:用MCP 类引擎把不同来源、不同结构的数据包装成统一接口,再通过 DaaS 方式按需开放。这种形式会大幅提升商业化的效率,因为无论什么规模的企业都可以按需调用。
从这个角度讲,太擎和旷湖很可能拔高了Agent应用的上限,也让人感慨,AI Agent的落地最终也要看先发优势。
最后,这些因素能帮助我们理解探迹,但理解市场却需要另一条逻辑。把视角拉回产业和资本的大背景,有三条相互交织的趋势值得关注。
第一,算力和基础设施的故事不会很快退场。第二,AI 应用正在从“加分项”变成“主叙事”。第三,市场已经多次给出过示范——只要一家公司能在 AI 故事里找到一个明确位置,哪怕目前营收贡献有限,市值往往也会率先反映未来预期。
这一点是市场在意的重点,因为寒武纪在五千亿市值区间站稳脚跟,上纬新材因为和智元机器人的关系成为“十倍股”,都说明市场渴求 AI 概念的兑现。当我们面对真爱美家的暴涨,也许应该想的是:在市场看来,探迹科技这些东西放进企业,会变成什么?
真爱美家是义乌出身,“世界毯王”。财报上看是一家营收在 8–10 亿元区间内稳定运行、八成收入来自海外市场的外贸制造企业。过去两年,这类企业处境并不轻松。纺织品出口出现下滑,成本端又叠加了东南亚低价竞争、贸易壁垒、海运费用和周期波动、人力与原料上涨等多重压力。“量价双压”也不少见。
在这种背景下,探迹并购真爱美家依然得到了热烈响应,也许有三条原因。
真爱美家过去的短板,主要集中在两端:一端是全球市场需求放缓下,如何用更低的获客成本拿到更高质量的订单;另一端是内功,包括生产、库存、渠道之间的协同效率。探迹的智能体能力,天然对接着这两个方向。
在外部市场上,通过Futern 这样的全球销售智能体,利用探迹覆盖全球的企业图谱,真爱美家有机会在原有客户结构之外,系统性地去寻找高匹配度的新客户、新市场。在内部运营上,销售智能体、客服与运营 Agent,如果能真正嵌入生产排产、备货决策和渠道反馈循环中,有可能在几个财报周期后,逐步体现在库存周转、费用率和毛利结构的优化上。
在并购之前,市场给真爱美家的定价可以说没什么看点。但并购之后,它的故事开始带上一层“AI+制造”的色彩。
控股股东估值接近百亿,AI基因纯正稀缺,背后的顶级机构名单就算对比科创板上市公司也很亮眼:九合创投、阿里巴巴、启明创投、红杉中国、凯辉基金、GGV纪源资本、软银愿景,重现了昔日创投大时代的盛况,而现在也只有AI和机器人这种领域才有这种待遇。
另外,投资者在做预期时,很自然会把它与一批已经享受过AI 概念溢价的公司做对比,估值重构预期就有了参照物。
相比那些还停留在概念或早期试点阶段的AI 概念股,探迹在字节、火山的token调用量已“霸榜”,日均高达小几百亿级别。目前已经服务了超5万家客户,覆盖阿里巴巴、字节跳动、美孚石油、中国石化、DHL等行业巨头,跑通了商业通路验证。
而“探迹+真爱”的组合还让投资者后续完全可以追踪AI技术公开应用的里程碑,乃至业绩的里程碑。这和一级市场只能讲故事有本质区别。
所以,足够多可验证的案例,应用闭环,可对标的提升数据,都是后来者需要时间追赶的先发优势。从中长期角度看,探迹身上最重要的叙事,其实是中国企业在智能体时代如何重塑自己的全球竞争力是“AI+实体”的新路径,十年之后会把公司带到哪里。
探迹科技和真爱美家,已经先迈出了一步,接下来,时间会在业绩和估值上,慢慢给出分数。
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