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当大模型能力不断向上“吞噬”，创业者的护城河究竟还剩什么？
以下是“AI 蓝鲸汇”第五期的核心洞察。
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核心理念：抛弃“人类视角”，迎接“Agent 专属互联网”
如果你还在思考怎么给 AI 加上好看的交互界面，可能已经偏离了未来的主航道。
代码归零，Know-how 称王： 随着 AI 编码能力的爆发，代码作为一种壁垒正在失效 。创业者 Austin 犀利指出，再过 3 到 5 年后，代码会完全变成一种极其廉价的商品（commodity） 。真正值钱的核心资产，是基于上一代或现实业务踩坑积累下来的“Know-how”，以及特定细分场景下的私有化数据。
两条并轨的互联网： 过去的 30 年，互联网是为人类建立的。而嘉宾刘洪涛率先提出了“Agent Internet”的概念：未来必定会存在一个专属于 Agent 的互联网 。Agent 的上网行为与人类截然不同，它们是高频、短请求的，并且高度并发地跨工具、跨模型调用 API。
软件为 Agent 而生，连界面都不需要：Agent 交互的高带宽特性，它跟人交互其实天然要把带宽降到人类水平。在这个体系下，软件连 UI 界面都不需要给人类看，未来必然会出现 Agent 之间专属的社交和协作网络。
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技术架构：跨越 60% 成功率的“生死线”
Agent 想要真正干活，就必须“联网”调用外部工具，但现有的互联网对 Agent 来说，可以说是一片危机四伏的“黑暗森林”。
现有网络对 Agent 极度不友好：延迟高、稳定性差、成本失控是目前的常态。目前生态内工具调用一次的成功率在 60% 左右，如果是一个稍微复杂的任务进行多步调用，成功率会暴跌至 30%。这种高失败率导致 Agent 必须不断重复推理、反复试错，白白烧掉了海量的 Token。
底层协议的降维打击：为了解决高延迟问题，刘洪涛团队自研了全新的网络传输协议，比目前主流的 Google QUIC 协议还要快 2 到 10 倍。实测能将 Agent 获取一段 15 秒视频素材的时间从近 30 秒压缩到 1.84 秒。在 AI 时代，个性化数据无法依赖 CDN 缓存，底层传输速度就是最硬的技术壁垒 。
“机器听得懂”的语义转换：现在的 API 描述全是开发者写给开发者看的，Agent 经常理解不到位 。想要提升调用成功率，必须在网关层做语义转换，把人类的描述重写成 Agent 能精准理解的格式，将人类彻底从这个调用环节中剥离出去。
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商业落地：大模型吃不掉的边界里，藏着做“超级中间商”的暴利
既然大模型的能力会不断进化，创业者就必须寻找大模型“吃不掉”的边界。而对外部海量动态工具的路由与整合，正是一个巨大的商业金矿。
寻找三大“吞噬边界”：不要在模型本身的能力范围内卷，因为大模型向上“吞噬”非常容易。创业者必须寻找物理约束（如网络速度）、数据约束（私有化动态数据）和经济约束（高昂的推理成本）这三大“大模型吃不掉的边界” 。
做严选的“超级中间商”： 面向消费者的 Agent 应用层厮杀惨烈，但为 Agent 提供工具调用的“网关服务”却大有可为。市场上不乏收录了上万个 AI 工具的粗放型平台，但真正能跑通的是“京东”模式：从工具侧买来高质量产品，经过验证后再“批发转零售”给客户 。这是一条极其清晰且能赚取差价的盈利路径。
端侧优先的经济账本：将一切都搬上云端并不现实。Austin 认为，长远来看，权限管理和执行还是要在本地做，不仅能保证隐私和信任感，更重要的是本地运行不需要消耗昂贵的 Token，成本更可控。
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现场问答
1.问：在 AI 能够端到端接管任务的“终局”里，人类还需要屏幕和 UI 界面吗？
答： 即使在未来的工作场景下可能实现高比例的 AI 自动化，尽可能脱离屏幕让 AI 去操作，但人类对于屏幕感官的需求依然很重 。在娱乐、社交等场景，或者需要对工作形式进行组织交互时，人类依然需要屏幕和 UI。
2.问：很多开发者抱怨大模型的 Token 消耗太贵了，复杂任务烧不起钱，这会是个长期瓶颈吗？
答： 其实 Token 是个很便宜的东西，只要模型能力足够好，能解决实际需求，成本并不高 。真正的成本失控，是因为现在大家对 Token 的使用效率极低，大部分都被浪费掉了。
现在的很多 Agent 因为工具调用失败，在反复重试和错误推理中浪费了大量 Token 。未来的解法是“经济约束”——能用传统代码在本地执行的确定性任务，就不要去“烧脑”烧 Token 。只有通过优化架构和工具路由策略，减少冗余推理，才能把账算平。
3.问：像“工具网关”这种底层聚合平台，前端看着就是个 API 接口，会不会很容易被直接抄袭？壁垒到底在哪？
答：表面上看这只是个对接工具的网关，但真正的门槛在底层的基础设施（Infra）能力上 。当并发数超过几百万次时，如果没有大厂底层的平台经验基础，稍微上点量系统就会崩溃。