亚洲精品,日韩av,亚洲国产一区二区三区亚瑟,玩弄寡妇丰满肉体,香蕉久久夜色精品升级完成,亚洲av无码成人精品区一区

  • 科技·商業(yè)·財經(jīng)媒體
科技·商業(yè)·財經(jīng)

AI新紀(jì)元:百度阿里字節(jié)競速Agent,誰將引領(lǐng)智能未來?

   時間:2025-05-22 16:06 作者:ITBEAR

在舊金山落幕的紅杉資本AI峰會上,一個關(guān)于AI未來的新共識逐漸形成:下一輪AI競爭的核心不再是單純的工具銷售,而是轉(zhuǎn)向收益共享。紅杉資本提出的這一模式性解釋,預(yù)示著AI行業(yè)將從工具銷售進化到協(xié)作服務(wù),并最終實現(xiàn)成果導(dǎo)向的軟件服務(wù)(Software as an Outcome)。

此次峰會中,微軟CEO薩蒂亞·納德拉與Open AI的CEO山姆·奧特曼等科技領(lǐng)袖紛紛發(fā)聲,強調(diào)了AI Agent(智能體)時代的到來。納德拉表示,我們正目睹AI系統(tǒng)以全新方式解決問題,而奧特曼則宣布推出面向開發(fā)者的新Codex智能體,聲稱這是編程史上的重大變革。

在國內(nèi)市場,科技巨頭們同樣嗅到了AI Agent的潛力。字節(jié)跳動、百度和阿里巴巴等大廠紛紛加速布局Agent應(yīng)用。據(jù)知情人士透露,字節(jié)跳動內(nèi)部已有多個團隊在競相開發(fā)Agent,百度則在最近的Create大會上推出了名為“心響”的通用Agent,而阿里巴巴則將夸克定位為“超級Agent”。

除了通用Agent外,大廠們還在垂直領(lǐng)域的Agent應(yīng)用上加速布局。例如,阿里飛豬推出的“問一問”和百度旗下的“法行寶”等,都在不斷拓展應(yīng)用場景。

AI Agent作為大模型之后的第二波確定性浪潮,正在引發(fā)激烈的競爭。決定戰(zhàn)局的關(guān)鍵除了各家的技術(shù)實力和生態(tài)厚度外,還包括對用戶心智和用戶習(xí)慣的占領(lǐng)。這意味著最終能夠在這場競爭中站穩(wěn)腳跟的,可能只剩下阿里巴巴、百度、字節(jié)跳動和騰訊等少數(shù)幾家大廠。

在這場競爭中,第一個引起大廠關(guān)注的,是國產(chǎn)Agent團隊Manus。該團隊在2025年3月初突然上線了Manus,并迅速贏得了全球關(guān)注。主流觀點開始意識到,基于主流大模型的Agent能夠?qū)崿F(xiàn)強大的實操型功能應(yīng)用與用戶體驗。隨后,大廠們開始加速布局Agent。

字節(jié)跳動是飽和攻擊的典范。據(jù)晚點報道,在Manus出圈前后,字節(jié)跳動已有至少5個團隊在開發(fā)不同智能體產(chǎn)品,而到4月底時,這一數(shù)字已達到7個團隊。其中,字節(jié)的flow團隊推出了名為“扣子空間”的協(xié)同辦公平臺,基于自研的豆包大模型構(gòu)建,支持多種組件調(diào)用。

百度的動作同樣引人注目。在Create大會上,李彥宏表示AI的終極價值在于應(yīng)用落地,而智能體是連接模型能力與用戶需求的核心載體。同時,百度推出了通用智能體心響,并宣布兼容MCP協(xié)議。

阿里巴巴也在加速布局Agent。憑借基礎(chǔ)模型的優(yōu)勢以及對夸克、釘釘?shù)募哟a,阿里巴巴在ToB和ToC端都具備了強大的競爭力。

從大模型的競爭到Agent的競爭,大廠們正在角逐的是技術(shù)加速后交互方式的變化以及生態(tài)級別的入口爭奪。一個典型的例子是,在大模型時代,DeepSeek憑借其技術(shù)的領(lǐng)先性,輕松獲取了龐大用戶量,而騰訊通過元寶對DeepSeek的鏈接,成功搶到了大模型時代的入場券。如今的Agent競爭同樣如此,誰家的產(chǎn)品能夠快速成型,就意味著對市場具有碾壓級別的領(lǐng)先。

在Agent競爭中,基礎(chǔ)模型能力、生態(tài)厚度和成本都是關(guān)鍵因素。百度、阿里巴巴和字節(jié)跳動在基礎(chǔ)模型能力上不分伯仲,而生態(tài)厚度方面,各家選擇有所不同。百度開放了大模型和千帆開發(fā)平臺,阿里巴巴則把所有能力集合在夸克中,字節(jié)跳動則更愿意自身成為全新的Agent工廠。成本也是決定Agent能否成功蛻變的關(guān)鍵。Manus就因高昂的運營成本而難以普及。

盡管大廠們競相布局,但Agent行業(yè)似乎還遠未達到類似GPT的顛覆性臨界點。從技術(shù)成熟度、商業(yè)模式落地到用戶心智占領(lǐng),Agent仍需跨越多重鴻溝。當(dāng)前,Agent的核心能力仍高度依賴大模型,而模型本身存在局限性。同時,生態(tài)整合仍處于碎片化狀態(tài),不同Agent的功能調(diào)用方式差異顯著,開發(fā)者需重復(fù)適配。用戶對Agent的期待與實際能力存在落差,部分用戶誤認(rèn)為Agent能完全替代人類。

 
 
更多>同類內(nèi)容
全站最新
熱門內(nèi)容