在生成式AI（人工智能）浪潮奔涌两年后，行业天平正从“算力军备竞赛”倾向“商业价值回归”。

　　然而，当新鲜感退去，回报的商业逻辑是否成立、增长的可持续性如何，成为横亘在所有技术厂商面前的终极考题。

　　3月27日，在“腾讯云城市峰会上海站”上，腾讯给出了自己的答卷。面对中国日均Token（词元）调用量两年翻千倍，达到140万亿次的惊人需求，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，AI落地不只是算法题，更是工程题，关键在于“Harness（脚手架）的支撑。通过将MaaS平台升级为TokenHub，并推出Token Plan实现统一计费与灵活调度，腾讯试图打破模型昂贵的迷思，降低企业的接入与切换成本。

　　与此同时，凭借“小龙虾全家桶”席卷开发者社区的势头，腾讯正通过WorkBuddy等智能体工具，将AI从单一的聊天场景推向垂直的生产力场景。

　　腾讯云AI智能体产品总监黄广民告诉《每日经济新闻》记者，WorkBuddy 下一步重点将聚焦于记忆功能、生态插件集成及垂直办公场景的深度优化，旨在让AI智能体真正从“聊天搭子”进化为“生产力工具”。

　　用户增长不是焦虑，算力才是真难题

　　IDC预测，到2027年，全球最大的2000家上市公司（G2000）Agent（智能体）使用量将增长10倍，随之而来的Token和API调用量更将暴增1000倍。

　　腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强认为，AI已经站在产业爆发的临界点，当下企业关心的早已不是 “要不要用AI”，而是 “怎么把AI用好”。在他看来，真正 “好用” 的AI应像水电一样，即接即用，而不是让企业从零搭建基础设施、从头训练模型。

　　这一判断，也恰好解释了此前 OpenClaw（俗称“龙虾”） 产品出现的大规模安装又卸载现象。用户的核心痛点并非不想用智能体，而是不好用、不会用、成本高。

　　“大家去装龙虾以及到卸载龙虾，我理解可能是现在的OpenClaw自己带来的一些问题。因为它本身是开源的产品，并且整个的对用户权限使用，对权限的要求非常高。”黄广民也对记者表示，OpenClaw很多人装了不知道怎么用，特别对小白用户的体验不够好，当然也有很多人用好。WorkBuddy 正是针对这些痛点做了大量优化，降低上手门槛，并提供专家能力辅助。另一个问题是，OpenClaw在整个Token的消耗上用的还是用户本身的。

　　对于WorkBuddy的使用用户量和时间问题，他回应记者称，当下团队最焦虑的点并非用户增长，而是算力比较难以支撑海量用户涌入。

　　这并非个例，而是AI规模化落地的共性难题。李强也提到，AI大模型的训练和推理，对算力基础设施提出了极高的要求。尤其对于具身智能企业来说，涉及训练的数据量大、维度多、实时性要求高，对存储和计算的挑战是巨大的。

　　“现在不管是WorkBuddy和Codebuddy带来的影响更多是大家工作模式的变更，但是这个过程中可能会导致我们会花费比较大的成本，做一个本来我们能非常轻易解决的问题，这个肯定会存在的，但是我们更多从结果做好度量。”黄广民坦言，从腾讯的从大数据度量以及投入产出看，去使用Codebuddy和WorkBuddy办公带来的收益是大大超过投入的。

　　工程化破局智能体落地，要攻克最后一公里

　　如果说TokenHub解决了“水和电”的供应问题，那么Agent如何落地...