AI Agents的现状与困境：MIT、剑桥、斯坦福等联合发布分析报告

Robert — Mon, 02 Mar 2026 18:08:11 +0800

原文来源：https://mp.weixin.qq.com/s/ELL82iAQSkLhOTMQ_lj46A

最近 AI 圈最火的一个新词，叫"SaaSpocalypse"，SaaS 末日。

这两周，Claude Code 上了个 COBOL 现代化功能，IBM 当天暴跌 13%；又上了个安全扫描功能，一口气翻出 500 多个此前藏了几十年的高危漏洞，网安股集体跳水。彭博社甚至专门做了一期播客讨论“哪些 SaaS 公司能活下来”。

恐慌的核心逻辑只有一句话：Agent 不是 SaaS 的用户，Agent 是 SaaS 的替代者。

传统 SaaS 卖的是什么，把工作流做成界面，让人坐在那里点。收费逻辑是按座位数——你有多少员工用，就收多少钱。

Agent 出来之后，这件事变了：Agent 可以直接调 API，自动完成任务，根本不需要有人打开界面。给人用的界面的价值就压缩了。

市场的恐慌不是空穴来风。

这是一张 AI Agent 领域从 2020 年到 2026 年初的态势统计图。

蓝色柱状图——每月新增的 Agent 相关搜索词数量。从 2023 年逐步上涨，2025 年中达到峰值（单月接近 80 个新词）。

粉色折线——Google Scholar 上每年关于 Agent 的论文数量。从 2024 年开始陡峭上升，到 2025-2026 年已接近每年 1800 篇。。

三种圆点——标注了各类 Agent 产品的实际发布节点。可以看到 2024 年下半年到 2025 年是集中爆发期，各类 Agent 产品密集上线。（具体看下面这张图）

2026年AI竞争，正催生'数据工业'

Robert — Tue, 24 Feb 2026 14:45:00 +0800

核心观点：2026年，AI行业的竞争焦点，除了算力和电力，可能还要全面转向高价值的数据供应链了。

一、Meta收购Scale AI

2025年6月12日，Meta宣布以143亿美元收购人工智能数据标注公司 Scale AI 49%的股权。

Scale AI的核心业务：

数据清洗、标注和整理（激光雷达点云、摄像头视频等）
雇用人类专家撰写训练数据
用AI生成训练数据
向出版商采购数据进行结构化处理

扎克伯格认为，AI竞争已从"拼模型"转向"拼数据喂养能力"。

二、OpenAI 收购Torch

2026年1月13日，OpenAI以约1亿美元收购医疗数据整合公司 Torch。

Torch只有4名员工，人均"转会费"高达2500万美元。

收购目的：获得医疗数据整合能力，支撑"ChatGPT Health"功能（接入220万家美国医疗机构数据）。

同期，Anthropic发布Claude for Healthcare，Google更新MedGemma 1.5，医疗AI竞争转向数据整合的广度与深度。

三、腾讯转拼"环境数据"

2026年1月，腾讯新任首席AI科学家姚顺雨提出：

ToB领域：“性能溢价”，模型参数提升有意义
ToC领域：进入"感知平稳期"，关键是"更懂我"

要做到"更懂用户"，关键在于对"环境上下文“的理解（实时位置、天气、社交关系、历史对话等）。

腾讯将借助微信10亿用户的"环境数据"突围。

四、李开复的预判

零一万物创始人李开复预判：国内超大基座模型竞争将日趋寡头化，最终仅剩DeepSeek、阿里、字节三家主导。

背后原因：这三家（加上腾讯）都拥有海量场景、海量数据。

五、总结：数据工业的崛起

数据从2026年起会从资源升级成产品，像芯片一样需要被设计、精密加工、自动化质检。

Scale AI、Torch这类公司将成为"数据工业"里的台积电
数据公司拼的是认知工艺，而非人海战术
数据供应链正在矿业化+制造业化

来源声明

原文: 《蔡钰·商业参考4》
作者: 蔡钰

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