当OpenClaw用一周时间斩获GitHub 10万星标，一场由AI Agent引发的生产力革命已悄然渗透到每一个场景。有人借助它实现“一个人就是一家公司”的闭环创业，有人依靠它让AI自动完成文件整理、任务调度甚至后期制作，24小时不间断创造价值——一个Agent就能替人类接管繁琐的计算机操作，解锁个体生产力的无限可能，那么放到企业层面，这种技术力量又能释放多大的想象空间与商业潜力？
这场关于AI Agent的热潮，恰好呼应了商业世界的深层变革：2026年，将成为Agent全面爆发、系统工程集中落地的关键一年。在这个过程中，企业如何将AI技术与业务场景、数据资产实现深度融合，实现创新的新型企业组织形态，以解决效率与决策问题为核心诉求，将成为企业Agent应用能否顺畅的关键因素。贯穿其中，除了“如何用AI创造价值？”，还有摆在所有公司面前的一个时代命题——“如何成为超级公司？”
日前，包括宝洁、可口可乐、麦当劳、星巴克等在内，总市值14万亿的公司决策人齐聚杭州湘湖之畔，共同探索成为超级公司的路径。
什么是超级公司
在AI技术重构商业规则的今天，“超级公司”已不再是传统意义上“规模庞大、营收丰厚”的大型企业，而是将AI Agent深度植入业务核心流程，在业务场景、数据资产和AI开发能力上实现创新的新型企业组织形态，以解决效率与决策问题为核心诉求，最终实现人机协同共治，并能持续产生高价值的企业。
这一新型组织形态，有着明确的核心特征。阿里云智能集团副总裁安筱鹏认为，超级公司具备“高增长、高估值、高人效、高迭代”四高特征，以AI原生能力为核心，能够通过技术、数据与组织的深度融合，重构行业生态、定义商业规则的新型商业主体。不同于传统企业的线性增长逻辑，超级公司的核心竞争力源于“人机协同”的生产力革命，其崛起背后，是AI技术从辅助工具向核心生产力的跃迁，更是AI Agent等新型技术形态对企业运营模式的彻底重构。
不同于传统大型企业依赖规模扩张、人力堆砌的增长模式，“超级公司”以AI技术（尤其是AI Agent）为核心生产力，以数据为核心资产，以进化型组织为支撑，能够实现“少数人类精英+规模化AI劳动力”的高效协同，在营收增长、估值水平、人均效能上远超行业平均，且具备生态主导能力与跨领域整合能力的新型企业。其核心本质，是“技术驱动的生产力跃迁”与“组织模式的根本性重构”，打破了传统企业“规模与效率”的矛盾，实现了“小团队、大产出”的指数级增长。Thesis Capital创始人兼管理合伙人蔡欣华也观察到这一现象，他提到美国不少优秀AI创业公司人均收入超100万，仅需20-30人就能支撑起整个公司的运营，这正是“小团队、大产出”的生动体现，也是超级公司的核心特征之一。
如今，时代的核心命题已从“是否使用AI”转变为“如何让AI成为组织的核心驱动力”。未来，超级公司拼的不是“有没有AI”，而是“会不会用Agent”。Agent已成为将技术优势转化为业务价值的转换器。
值得注意的是，AI带来的不仅是工具升级，更是功能和结果的全新突破，其价值实现分为成本节约与创造增量收入两个阶段。在成为超级公司的路上，企业更应关注AI如何从概念验证走向生产部署，从“能解决问题”转向“定义并衡量问题”。在蔡欣华看来，AI已跨过企业级门槛，从试点验证进入规模化落地阶段：从效率工具到执行者，提供“结果”，AI已是经营决策，而非创新实验。
AI如今已是企业的经营决策环节，而非单纯的创新实验。蔡欣华进一步补充，这一转变的背后，是技术的持续成熟——2024至2025年，Token成本降低了83%，AI幻觉问题减少了50%，原本简单场景下1.5-3%的幻觉率降至1%左右，这些基础条件的改善，让企业开始真正信任并大规模应用AI。同时，全球AI支出的快速增长也印证了这一趋势，2025年全球AI相关支出达370亿美元，其中190亿用于AI应用，占全球SaaS市场的6%，这意味着AI已具备实实在在的商业价值，而非单纯的“烧钱”概念。
Agent是成为超级公司的必选项
当AI已经从软件变成劳动力；当Agent应用已经从创新实验深入到企业的经营决策之中，对于企业而言，Agent已经不是“锦上添花”的可选项，而是成为超级公司的必选项。这时，企业内部就需要一个新角色——Agent管理者。其核心职责不再是下达详细指令，而是：定义任务目标、提供高质量上下文（数据与知识）、建立评估与审计机制、并优化人机协作流程。管理者需要像教练一样，确保Agent在正确的轨道上运行并持续进化。
与传统公司利用AI充当工具不同的是，超级公司需要通过AI打造端到端的新流程。对此，蔡欣华进一步补充，企业在推进AI落地时，还需重点思考新流程的搭建、端到端的贯通、垂直领域的适配以及实际应用的落地等核心问题。
迈向超级公司，本质上是一场关乎未来的“赌局”，而企业的核心选择，在于是否敢于“下注”AI。阿里云智能集团瓴羊CEO朋新宇对此有着深刻洞察，他表示，AI时代，企业“下注”是必然选择：“为什么说是‘下注’，而不是投入，因为回报不再确定，但如果不参与就会出局。这是这场游戏的命门：不一定赢，但不下注一定会输，而且输得彻底，根本没有赢的机会。”
而在这场AI的“豪赌”之中，“低垂果实”是企业最应该优先“采摘”的成果。在朋新宇看来，客服和营销两个领域就是企业级AI应用的“低垂果实”。
“AI是未来30年、50年的机会，不是三五年的‘拧毛巾’式效率提升，”他指出，“中国客服人员约500万～600万人”按平均月薪1万元计算，每月人力成本约500亿元，一年就是6000亿元。这也意味着，AI在客服领域的落地，将释放巨大的成本优化空间。
实践早已证明AI在客服领域的核心价值：海信的案例显示，AI辅助协同，退款可在2分钟内完成，客服工作量减少60%，资损率降低94%；复星旅文的案例也表明，AI可以“提供24小时服务、精准推荐、自动收集用户反馈”，并进行智能规划，例如游览多个景点时如何排程，如何避开拥堵，以及合理安排排队时间。
更重要的是，AI对客服领域的重构，远不止于降本增效，更破解了“个性化服务规模化交付”的行业难题。传统的客服模式下，需要大量的客服人员，为不同的用户提供相同的标准化服务，无法满足用户的个性化需求；而AI客服Agent，能够通过学习用户的历史数据，了解用户的偏好、需求，为每个用户提供个性化的服务，同时，一个AI客服Agent能够提高多个甚至数十个人类客服的工作效率，实现“个性化服务”与“规模化效率”的有机结合。
这种“个性化服务的规模化交付”能力，正是超级公司的核心竞争力之一—超级公司需要在快速增长的同时，保持极高的用户体验，而AI Agent，正是实现这一目标的核心工具。这一价值，不仅体现在客服领域，更延伸到制造业。
现象级财经作家、《大败局》作者、吴晓波频道创始人吴晓波指出，AI与制造业的深度融合，正在物理层面彻底再造中国制造，其核心突破的，正是制造业长期存在的个性化、规模化与性价比“不可能三角”。通过AI对生产线、制造流程和供应链的闭环改造，头部企业能够以低成本实现大规模生产，同时响应小微客户的个性化定制需求（如为单一餐饮店定制特定规格的酱料），这标志着自工业革命以来制造业传统模型的根本性变革，也是中国定义新工业时代的历史性机遇。
在营销领域，AI同样展现出巨大价值。朋新宇指出，“中国有200万到300万营销从业者，包括设计、美工、图片剪辑、创意文案等岗位。其中有不少工作内容可以通过AI赋能，提高效率，大模型就是干这些的，而且比人做得更好。”朋新宇如是说。
在微观层面，一些简单营销工作，如流程设计，过去耗时2小时左右的任务，现在AI一分钟就能生成，甚至一分钟生成10套方案。而在朋新宇看来，要达到这些效果仅仅需要将工作拆解成“AI可直接执行、AI可掌控、AI可协同”的任务。
除了业务板块的赋能，AI还在深刻重构企业的组织流程。在安筱鹏看来，传统组织是一群人的集合，通过制度和流程放大人的能力。而在AI时代，组织将成为一个庞大的智能系统，人和AI都是这个系统中的组件，人的价值不再仅是“执行力”，而在于“驾驭智能体解决复杂问题的能力”。
面对Agent带来的机遇，企业管理层的思维也需从“被动应对”转向“主动构建”，从“盲目下注”转向“科学布局”。在杭州湘湖边举办的第三届瓴羊数据同学会上，朋新宇就分享了瓴羊视角下，企业AI布局的“下注行动指南”，明确了三个核心优先级。
第一步诊断企业的“含AI量”。“含AI量”是衡量企业AI成熟度的关键指标。这一指标将AI的投入与产出直接关联，为企业提供了衡量AI价值的客观标准。2025年9月全社会的日均Token消耗量同比增长了惊人的400倍，达到40万亿。与此同时，Token消耗将像水、电一样成为基础衡量指标，企业自身的Token使用量增速是否超过这个大盘，是判断其是否“跑赢”的关键。
在朋新宇看来，这种基于Token消耗的“经济要素转换”和“新旧动能替换”已经在微观层面悄然发生，未来，AI化转型的进程并非均匀分布，而是率先在这些可量化、可比较的“含AI量”指标上显现出来；
第二步，选一个“超级节点”试点。如果企业的“筹码”不多，就不要分散下注。而在朋新宇看来，客服和营销就是“超级节点”，“在你的公司或行业中，超级节点通常具有三个特征：人力密集型、数据丰富型、效果可测型。客服和营销是最大公约数的超级节点。”朋新宇强调。
第三步，构建新型生产关系。朋新宇看来，AI是人类的伙伴，要定义AI在组织中的角色，进而让AI通过不断的数据供给，持续进化，为企业创造增长。
未来的AI不仅是辅助，而要成为“伙伴”。朋新宇表示，企业管理层要给AI足够的信任与施展空间，明确其在组织协同中的核心职责——不是单纯执行底层指令，而是深度参与任务规划、流程优化与跨部门协同，成为人类员工在创新与决策中的“协作者”而非“旁观者”。“AI不是辅助，而要成为伙伴。我要给它下KPI：一天接多少电话、降低多少资损、挽回多少客户。它是我的同伴，要接管一半的工作量。”朋新宇提出，“思考如何定义AI在组织中的角色。”
Data x AI是进化新引擎
如果说AI Agent是超级公司的“核心协同伙伴”，那么Data与AI的深度融合，就是驱动超级公司持续进化的“核心引擎”——数据是燃料，AI是动力，二者的双向赋能、螺旋增长，能够重构商业世界的竞争规则，推动企业实现质的飞跃。
互联网时代，数据资产是企业的核心竞争力；而在AI时代，Data和AI的深度融合，是企业成为超级公司的关键。过去的数字化，数据多扮演被动记录的角色；而在AI时代，数据与AI必须形成双向赋能、螺旋增长的闭环，才能激发真正的“热智能”。
Data和AI之所以成为超级公司的新引擎，源于其在企业运营中的核心价值：数据与AI的深度融合，能够实现“1+1>2”的协同效应，打破传统企业的增长瓶颈，重构企业的效率体系、商业模式与价值创造方式。具体体现在三个核心维度：
其一，数据为AI提供燃料，决定了AI Agent的能力边界。AI Agent的核心能力源于数据，数据的规模、质量与实时性，直接决定了AI Agent的判断准确性与效率——没有高质量的数据，AI Agent就像“巧妇难为无米之炊”，无法充分发挥价值。只有具备充足的高质量数据，才能实现Token的高效利用，才能让AI Agent发挥最大价值；
其二，AI为数据赋予价值，实现数据的高效利用。传统企业拥有大量数据，但多数数据处于“沉睡”状态，无法发挥价值；而AI技术能够通过算法模型，对数据进行分析、挖掘与应用，将“沉睡的数据”转化为“有价值的资产”，为企业的决策与创新提供支撑；
其三，Data x AI重构企业的价值创造方式，实现企业价值的指数级提升。数据和AI的融合，不仅能够提升企业的效率，降低企业的成本，还能创造新的业务、重构新的商业模式，实现企业价值的指数级提升。可以说，数据和AI是超级公司的“核心引擎”。
安筱鹏对此有着清晰的认知，他指出，“AI不是用来做流量生意的，是用来做效率生意的。而今天的AI产品要思考为每一个客户节省时间、实现关键任务的自动化、提供个性化服务和效率提升，要最终转化为客户时间节省、决策优化、生产力增长和业务创新。”
由此可见，AI Agent在企业层面能释放多大的想象空间与商业潜力，不在于技术的堆砌，而在于能否融合企业对业务场景的深刻理解、组织架构的系统性重构，以及AI应用的精准落地。正如朋新宇在会上所说的——“未来已来，只是分布不均”，超级公司不是技术的先驱，而是价值的创造者；不是AI的追随者，而是AI的驾驭者；超级公司需要构建Agent生态，让AI在业务流程中无缝集成，而非简单叠加。
注：文/张申宇，文章来源：钛媒体(公众号ID：taimeiti)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
