文章核心观点 - AI的发展正从“思考”阶段迈向“行动”阶段，其商业价值的关键在于获得执行能力而非仅提供建议 [2][4] - 手机因其高频使用、高行动密度及掌握系统权限，成为“行动型AI”竞争的首要试验场 [8] - 中国市场凭借高密度标准化服务、完整的线上线下闭环、用户高接受度及产业快速协同能力，成为AI Agent规模化落地的最佳试验田，并可能率先跑通新模式 [3][21][23] AI价值共识：必须从“思考”迈向“行动” - “思考”型AI面临商业天花板，OpenAI 2025年第三季度支出攀升至36.5亿美元，同期收入仅20.6亿美元，每赚1美元需在算力上花费1.8美元 [4] - AI基础设施投资激增但利润未同步提升，2024至2025年间投资从150亿美元激增至1250亿美元，增长近8倍 [6] - 当前大模型收费方式以Token计价和调用次数计费为主，本质是API生意，单位价值有限且高度可替代，更像效率工具而非不可或缺的生产要素 [6] - AI的下一个价值点在于“行动”能力，Agent作为跨应用、跨服务的调度中枢，将重新定义数字经济的收费方式和价值分配逻辑 [7] 手机成为AI行动的关键载体 - 中国成年用户平均每天使用手机约6.2小时，完成超过120次数字动作，95%的高频任务发生在手机上，是用户“行动密度”最高的终端 [8] - 手机操作系统天然掌握AI行动所需的应用安装调用权限、前后台调度、身份认证、支付接口等关键基础设施 [8] - 在结构性条件下，手机终端成为各方验证AI商业价值的首要试验场和“行动型AI”竞争中最先被点燃的战场 [8] Agent竞争格局：三方势力试水“AI执行” - 基础模型服务商（如阿里、百度、腾讯）：通过“模型+自家应用生态”承载Agent能力，在单一App内形成执行闭环，优势在于模型能力强、生态协同度高，但权限止步于App之外，行动范围受限 [10] - 终端厂商（如OPPO、小米、vivo、荣耀）：将“大模型+系统级助手”确立为核心方向，让AI在操作系统层完成任务拆解与跨应用执行，优势在于天然掌握系统级权限，但需谨慎推进以维护生态稳定 [10][11] - 原生AI厂商（如豆包）：选择激进路径，通过与终端厂商在OS层深度合作，让大模型以虚拟用户方式操作手机界面，直接争夺系统层行动入口，但易遭遇应用方的权限限制和防御 [12] - 当前Agent探索大多被限制在各自生态边界内，真正决定成败的是在不打破既有秩序的前提下为AI争取到足够行动空间 [13] 产业结构重塑与深层挑战 - AI Agent的引入暴露了体系性矛盾：操作权限从绑定人类用户转向非人类智能体，导致权限边界模糊、传统授权逻辑松动 [14] - 商业模式面临挑战，当决策者变成Agent，依赖人类注意力的广告与推荐闭环被打破，价值衡量与收益分配缺乏答案 [14] - 责任机制缺位，AI出错造成损失时，责任归属在法律与制度上尚未明确 [14] - 核心挑战源于基础设施缺失，大量应用为人类操作设计，缺乏标准化动作接口和可验证结果的能力，整个生态未为AI“行动”做好准备 [14] - 冲突倒逼产业加速入场，例如智谱推出具备“Phone Use”能力的AutoGLM，能自动完成打开APP、下单、支付等复杂操作，被视为全球首个具备此类能力的开源代理模型 [15] - 一些SaaS和B端服务正弱化复杂UI，提供更清晰、可预测的指令化接口，为Agent预留入口 [16] 中国市场成为AI Agent最佳试验田 - 全球AI技术竞争白热化，模型能力进化周期从“以年计”压缩到“以月计”，2023-2024年间主流模型在推理基准上的正确率提升幅度普遍超过20个百分点 [18] - AI Agent规模化落地需要密集且标准化的服务场景、完整的线上线下闭环、用户高接受度、快速产业协同及统一的治理体系 [21] - 中国市场具备独特优势：服务高度平台化（外卖、出行、零售等），任务具备清晰接口；支付、履约体系全面数字化；用户对自动化接受度高；模型、终端、App与服务平台之间具备快速联动能力 [23] - 数据对比：中国用户月均使用App约25–30个，前5大超级App占用户总使用时长大60%；美国用户月均使用App约40–45个，前5大App使用时长占比不足35% [21] - 豆包手机所代表的Agent形态率先出现在中国是市场条件成熟后的自然显现，中国市场正在验证AI Agent规模化运行的可能，未来可能输出一整套围绕AI行动重构的新AGI操作系统 [23]