对话腾讯云副总裁吴运声:中国模型最大的优势在于“智价比”

出品｜搜狐科技

作者｜常博硕

过去一年大模型能力突飞猛进，但企业真正把智能体用进业务流程，仍是另一回事。

在2026年世界人工智能大会期间，腾讯云副总裁吴运声与搜狐科技等媒体，围绕企业智能体落地现状、Token成本、模型出海与中美竞争等话题展开对话。

期间腾讯也发布了企业级智能体开发平台ADP4.0海外版。

腾讯云副总裁吴运声认为，真正制约企业智能体落地的，是如何连接企业几十年积累的ERP、CRM等业务系统，如何治理分散在文档、数据库和知识库里的数据以及如何协同不同智能体之间的权限。

过去四十多年，企业软件几乎都是围绕人来设计的：界面给人看，按钮给人点，流程由人完成。

吴运声认为，在Agent时代，越来越多的软件不仅要服务人，也要开始服务Agent。未来的软件需要能够被Agent调用、理解和操作，企业原有的信息系统不会被推倒重来，而是通过MCP、API等方式，被智能体重新连接起来，成为Agent完成工作的基础设施。

过去一年，随着Agent Loop、多智能体协同、MCP等能力逐渐成熟，企业智能体已经具备完成复杂任务的能力。相比去年，企业对智能体的接受度已经明显提升，市场教育成本下降，将进一步推动智能体在更多行业落地。

与此同时，“出海”成为中国大模型企业新的增长方式，也为云厂商提供了新的机会。

吴运声表示，中国模型最大的优势正在于“智价比”，即在保持模型能力快速提升的同时，不断降低推理成本。相比一年前，中美模型之间的能力差距已经明显缩小，中国开源模型甚至已经超过了一年前不少美国闭源模型。

以下为本次对话精编：

企业智能体落地现状

媒体：企业级智能体过去一年最常验证的场景还是客户知识库和业务自动化，当前最大的阻力到底是数据质量、ROI，还是其他问题？

吴运声：我觉得刚才提到的几个问题其实都存在。但今年以来和去年还是有很大不一样。过去检索、工作流等能力不够强，今年 Agent Loop的能力变强，使得以前不太好做的事情，在能力上已经可以支持。

落地过程中遇到的一个很大困难，是怎么对接客户已有的老系统。很多数据或者流程都沉淀在各个老系统里，有些企业没有成熟的 MCP 接口或者 API 可以调用，需要对系统做适当改造，或者提供适当接口，让 Agent 能够调用，才能嵌入到业务流程中。至于 ROI、数据治理这些问题，也都在逐步解决。

媒体：Agent 在进一步进化过程中，与 ERP、CRM 等原有系统的关系会发生什么变化？未来企业级 Agent 会成长为什么形态？

吴运声：老系统也会因为现在的趋势推动而做一些改变。以前很多系统都是为人设计的，未来很多系统的设计理念也要考虑为Agent设计。Agent和系统肯定是共存关系。很多老系统里的能力还会继续保留，老系统本身也可能会衍生出一些Agent相关能力，企业还会通过一个或多个中央Agent去操作各种各样的系统。

媒体：传统 SaaS 客户目前更多是推倒重来，还是改造原有系统？

吴运声：我觉得完全推倒重来在大多数 SaaS 企业里不会是最主要的决策。因为历史上有很多积累，至少现在还没有看到太多企业敢下这个决心。更多还是做一些适配性的迭代、改进和更新。

媒体：腾讯内部不同智能体产品未来会如何定位？行业里的智能体未来会如何分化？

吴运声：我觉得现在还只是开局阶段，远远没有到终局。我们会看到各种各样的智能体。比如元宝更多用于检索问答，代码场景用 CodeBuddy，办公场景用 WorkBuddy，企业级构建智能体用ADP，企业知识库有乐享，个人知识库有ima。智能体发展非常迅速，同时又处在早期，所以各种各样的产品都会冒出来。我觉得远远没有到终局，未来可能慢慢会走向某种平衡。

媒体：混元3升级之后，在Agent层面带来了多大的性能和体验提升？

吴运声：模型升级肯定会带来 Agent 性能的很大提升。模型越强，肯定会带动智能体能力越强。但很多智能体也要看 Token 的性价比等因素。

企业智能体的 Token 成本账

媒体：企业现在会不会越来越关注 Token 成本？作为云厂商，企业这笔账能算得过来吗？是否会出现某段时间内 Token 成本非常高昂的情况？

吴运声：不能简单回答能或者不能。企业确实在算这个账，但我们可以看到，Token 成本正在快速下降。越来越多企业会搭配不同模型完成不同事情。有些模糊的事情，用Agent的方式来做，这会消耗比较多Token；但一些确定性的事情可以用工作流来做，不需要反复消耗 Token。所以当企业关注Token成本时，会涌现出各种各样的方法，既满足业务需求，又降低 Token 消耗成本。

媒体：哪些客户更愿意为高阶智能体产品付费？

吴运声：这个是一个商业化的平衡，有一些基本功能免费使用，有消耗成本更多的功能收费使用，是符合正常商业逻辑的。金融行业、传媒行业、零售行业都有很多。但我觉得这跟行业没有那么强的关系，核心还是客户觉得花了这个钱能赚回来，就会付费。

媒体：很多AI公司目前认同C端是更广阔市场，但从付费意愿看依然是B端赚钱，你们觉得从C端赚更多钱要满足什么条件？

吴运声：我的理解是，B端的成本收益相对短期明确。付多少钱、我给你提供什么价值、能不能赚钱是可以相对短期明确计算的，这是 B 端生意的正常逻辑，和智能体无关。而C端生意，过去很多时候都是先获取用户，再看怎么做增值。它们的商业逻辑是不一样的，所以没办法在同一阶段简单比较。

媒体：哪些行业最有可能率先完成 AI 深度改造？

吴运声：长期来讲都会被改造。短期来看，信息化做得比较好的行业会更快，比如泛互联网、金融行业。当然，也不排除一些传统行业里有前瞻性的企业，会推进得很快。

大模型公司出海现状

媒体：国外很多中小企业开始调用中国大模型，因为 Token 更便宜。Agent 出海是否也有类似趋势？腾讯怎么看海外市场？

吴运声：是。中国模型便宜，像 Kimi、混元等模型调用量都在增长。现在还是国内市场为主，但出海也是非常重要的战略。不同产品重点市场不一样，我们会关注东南亚，也会综合考虑当地市场规模、基础设施、政治环境以及对华关系等因素。

媒体：您怎么看开源和闭源？中美模型还有多大差距？

吴运声：模型最主要有两个维度，一个是智力上限，一个是成本。中国模型在保证智价比的情况下不断提高智力上限，美国也在不断提高智力上限。开源和闭源，我觉得是路径选择问题。

如果看一年前，中美模型差距会比较大，但现在中国开源模型的能力已经比一年前很多美国闭源模型更好了。底层原理上，我们还没有看到特别颠覆性的东西，也没有看到美国藏着中国不知道的颠覆性技术。更多是在一些局部环节和系统工程层面，他们做得更快一些。