在近期舉辦的Nebius Inflection 2026峰會上，AI領域的變革趨勢引發了廣泛關注。Nebius聯合創始人Roman Chernin指出，AI云基礎設施正經歷一場重大轉型，從傳統的“無狀態模型托管”模式邁向“智能體運行期”的新架構。這一轉變標志著AI市場正從單純追求模型參數的競賽，轉向更加注重實際投資回報率和云端算力經濟性的新階段。

隨著企業AI支出的迅速增長，市場對AI的評估標準也在發生深刻變化。過去，企業考核員工AI使用情況主要依據Token消耗量，而如今，越來越多的企業開始將關注點轉向Agent的輸出結果。這一轉變在AT&T、meta、沃爾瑪、亞馬遜等全球500強企業中尤為明顯，它們紛紛加強AI預算管控，推動AI應用向更加經濟高效的方向發展。

從粗放式發展到精細化作業，AI市場正迎來一個全新的時代。從AI生命周期的角度來看，這意味著AI正從初創期的探索階段，逐步進入成長期和實用回報期。市場不再將AI視為單純的研究對象，而是將其視為一個具有經濟運行價值的實體，要求其能夠產生實際的經濟效益。

在這一背景下，Token的角色也在發生變化。它逐漸成為AI生態系統的基礎設施層，而市場則更傾向于基于Agent的結果進行付費，而非僅僅根據Token的使用成本。這要求Agent不僅要能夠調用模型和工具，還要能夠對結果負責，成為一個獨立且具有經濟可行性的單元。

這種轉變對AI生態系統產生了深遠影響。傳統的“無狀態模型托管”范式，其底層商業邏輯主要基于電力和算法模型的調用，缺乏對Token結果的有效反饋機制。這不僅導致了低效使用和電力浪費，還扭曲了大模型企業的發展方向，使它們過于追求模型參數的擴大和算力中心的建設，而忽視了模型的經濟實用性和市場有效性。

AI對市場資金的強大吸引力，以及大量資金涌入缺乏經濟實用和市場有效驗證的大模型領域，引發了市場對AI泡沫的擔憂。然而，隨著Agent的興起，這一局面正在得到改善。Agent作為一個獨立經濟單元，不僅需要對模型進行優化調用，還需要規劃、調用工具和模型，觀察結果并重試，直接為企業和個人提供交付實現。用戶將根據Agent的交付結果來評判其價值，這有助于矯正Token經濟下的粗放式調用，遏制AI使用上的浪費現象。

這一變革將引發AI市場的深刻洗牌。那些單純追求模型參數和標準成績，而缺乏實際實用價值的AI大模型，將面臨被淘汰的命運。這將促使AI市場競爭生態發生深刻變化，推動行業向更加健康、可持續的方向發展。

面對這一變革，各方需做好充分準備。首先，要警惕對AI基建規模的過度依賴。雖然市場對AI算力和大模型的需求持續增長，但并非所有類型的算力中心和模型都能滿足市場需求。算力中心和大模型需為Agent的輸出結果負責，只有能夠為用戶帶來真實增益的算力和大模型，才能獲得市場的認可。

其次，要正視對Token使用量的過度迷戀。AI的價值并非僅僅體現在Token的使用量上，更重要的是Agent對任務目標的完成質量和服務能力。如果大規模的Token消耗無法有效改善經濟社會活動的邊際效率，那么就需要注意是否存在低水平重復建設的問題，這也是評價AI泡沫的重要指標之一。

用戶對AI態度的轉變，再次證明了市場是檢驗技術變革成效的最終標準。對于AI等新技術，既不能過度拔高其期望，也不能遏制其發展。相反，應該相信市場的力量，讓市場通過不斷試錯來篩選出具有競爭力的技術和企業。當前，AI變革已進入關鍵時期，各方需為市場分散試錯創造包容的環境，同時做好市場外部性防治工作，以推動AI行業的健康發展。