从卖铲子到挖金子：AI应用股进入大机会时代

过去两年，关于AI 的叙事几乎被大模型垄断。谷歌最新的 Gemini 3.0成果一出便引爆舆论和股市，从技术指标到下载量，再到股价和市值，层层放大，如今距离4万亿美元大关已经不远。

前段时间，软银清仓英伟达，很快，市场发现软银转而增持了一批企业级软件和服务公司。这些公司大都拥有服务于技术、销售、运营的Agent业务，资本视角从“卖铲子”，慢慢转向“挖金子”。

尽管关于AI的一切都难逃情绪和题材的影响，但必须承认，智能体实现了大模型能力和企业场景、数据、需求的连接，是重塑企业服务的第一接口。这正是市场心心念念的生产力，也是AI技术兑现的关键。红利的汹涌，也许才刚刚开始。

如何看待智能体的含金量？

从宏观数据看，这轮AI 浪潮的潜在价值已经被量化得足够直白。麦肯锡估算，生成式 AI 每年给全球经济带来的增量，是万亿美元级别。

Gartner 预期：2023 年初还不到 5% 的企业在使用生成式 AI API 或部署相关应用，这个比例在 2026 年有望超过 80%。

每一次类似的渗透率跃迁，背后都是一轮生产力格局的改写。

这次改写，大致可以看到三类玩家的角色分工：一类是卖算力和基础设施的“铲子商”，包括 GPU、光模块、数据中心厂商；一类是掌握大模型底座、向全社会提供通用能力的平台型公司；还有一类，是在具体垂直行业里用 AI 改进业务的“场景派”。

第三类公司，最近半年明显被推到了前台。原因很直接：大模型能力已经足够强，算力供给也在逐步扩充，真正能拉开差距的，是谁能把这些能力变成一种新的基础设施。智能体于是成为“场景派”们押注的共同路径。而这批参与者一般要具备几个基础：

第一，它们需要一个早期立足的刚需点，比如销售获客、风控审核、客服接待。因为这些能直观感知的功能是企业付费的根据。如果一上来就是新创业公司讲AI平台的故事，恐怕不容易被买单。

第二，它们需要积累足够大规模的业务数据和行为数据，并且愿意在数据治理上花长期成本，“脏数据”是很难变成生产力的。

第三，它们要能够和产业场景强耦合，让 AI 变成团队结构的一部分，形成高频高粘性的应用，否则商业化会止步不前。

这一类公司之前以创业公司为主，但近期却出现了一个关键转折点。市场数据显示，原本从事毛毯制造和销售的义乌企业真爱美家股价连续暴涨，截至11 月 28 日于周内再次冲上新高，只因它已确认将被AI独角兽探迹科技收购。

“A股AI智能体应用并购第一大股”，隐约露出了雏形。

探迹科技是谁？业内领先的AI Agent玩家。它的发展经历十分垂直，早期聚焦销售效率，围绕企业如何更快、更准地找到潜在客户等需求打造了“探迹拓客”等产品。在“Agent 元年”到来前，又成功利用行业经验+AI技术，建立了三个垂直场景的应用：

面向B2B领域的销售方向的智能体，面向B2C领域的运营方向的智能体，以及智能体终端生态。

探迹科技拥有一张覆盖数亿家企业和数百万家工厂的商业知识图谱，涉及数十亿种细分产品和数量级巨大的产品关系对，这让它的智能体服务完全嵌入了场景和流程。

其B2B业务侧关注销售过程中获客、转化的痛点，提供集成销售、营销、触达与分析能力的Agent组合，效率和效果升级是一大重点。

而B2C业务侧则以运营为先，Agent组合主要关注电商和零售B2C企业的客服、营销、运营、私域等核心场景，从前端营销获客到中端销售转化，再到后端交付服务与长期客户价值挖掘的全链路赋能。

智能体当下还在经历场景的扩展，手机等硬件终端逐渐登上舞台。探迹也成功基于自研的AI OS 和加速处理框架AI Core，将智能体能力延伸至智能体终端生态，目前已与华为、小米、vivo等主流手机厂商深度合作。

其他行业还在谈AI Agent怎么落地、谁来买单，这边却风景独好，已经能直接接入企业，降本增效。探迹科技带来的效率爆发，已经步入快车道。

智能体的竞争，还是底座的竞争

不仅如此，技术爆炸的周期最怕同质化竞争，大模型领域有N条“小龙”，智能体的壁垒如果不够高，应用可靠性不够强，那么被超越就是必然的。

不过这个问题需要辩证看待：最容易出现这些问题的是纯技术型企业，因为技术导向并不一定适配现实需求。反之，如果能做到平台从场景中来，到应用中去，那么技术就能兑现最大的意义。

这个时候比拼的并不是产品设计，而是用户平时看不到的“底座”：平台和数据。它们才是决定产品走向的关键。一块是负责把大模型、业务流程和企业系统串起来的平台，一块是长期积累和治理的数据资产。探迹的版本，叫“太擎”和“旷湖”。

太擎可以理解为一套“智能体操作系统”。它主要关注在一家已经有ERP、CRM、OA、电商后台的企业里，怎么让智能体真正接上这些系统、围绕业务流程去工作。所以太擎承担了三类任务：

第一是把探迹长期服务过程中积累的流程、话术和知识，灌进模型当中，形成一批更贴近行业实情的专用能力，让模型理解业务。

第二是把常见的报表、知识库这些能力拆成“积木”，业务团队在搭建自己的数字员工时，可以直接用这些组件拼出一条工作流。

第三则是打通多套信息系统。

实际上，对企业一线有了解就会发现，这三类任务针对的恰恰是企业业务体系复杂、开发能力不足和系统割裂的几大问题。本质上，它体现了探迹多年To B的经验。而作为数据资产担当的旷湖，其实也来自相同的经验。

旷湖更偏向于“给智能体提供世界观”的那一半。它本质上是一张不断更新的商业与产业图谱：从企业基本信息、工商记录，到采购、招投标、海关数据，再到产品和上下游关系，这些数据经过多轮清洗和标注，形成了一套可以多维度切片使用的“底图”。

对智能体来说，数据决定认知，有没有优质数据集作为导览，最终业务执行的效果差异会特别大。

举个简单的例子：在帮一个制造企业挖掘潜在客户时，如果只看公开标签，得到的是一个很粗糙的行业列表；如果站在旷湖这样的底座上，智能体可以进一步判断这个客户在产业链中的位置、近期是否有扩产行为、所在区域是不是某类产品的集群地，最后给出的就是一批更有成交可能的、被优先排序的目标。这就是它全球3亿+企业大数据、2.5亿+标讯大数据的含金量。

除此以外，旷湖还在技术实现上又加了一层封装：用MCP 类引擎把不同来源、不同结构的数据包装成统一接口，再通过 DaaS 方式按需开放。这种形式会大幅提升商业化的效率，因为无论什么规模的企业都可以按需调用。

从这个角度讲，太擎和旷湖很可能拔高了Agent应用的上限，也让人感慨，AI Agent的落地最终也要看先发优势。

估值是预期的提前反映

最后，这些因素能帮助我们理解探迹，但理解市场却需要另一条逻辑。把视角拉回产业和资本的大背景，有三条相互交织的趋势值得关注。

第一，算力和基础设施的故事不会很快退场。第二，AI 应用正在从“加分项”变成“主叙事”。第三，市场已经多次给出过示范——只要一家公司能在 AI 故事里找到一个明确位置，哪怕目前营收贡献有限，市值往往也会率先反映未来预期。

这一点是市场在意的重点，因为寒武纪在五千亿市值区间站稳脚跟，上纬新材因为和智元机器人的关系成为“十倍股”，都说明市场渴求 AI 概念的兑现。当我们面对真爱美家的暴涨，也许应该想的是：在市场看来，探迹科技这些东西放进企业，会变成什么？

真爱美家是义乌出身，“世界毯王”。财报上看是一家营收在 8–10 亿元区间内稳定运行、八成收入来自海外市场的外贸制造企业。过去两年，这类企业处境并不轻松。纺织品出口出现下滑，成本端又叠加了东南亚低价竞争、贸易壁垒、海运费用和周期波动、人力与原料上涨等多重压力。“量价双压”也不少见。

在这种背景下，探迹并购真爱美家依然得到了热烈响应，也许有三条原因。

第一条，是对基本面改善空间的提前交易。

真爱美家过去的短板，主要集中在两端：一端是全球市场需求放缓下，如何用更低的获客成本拿到更高质量的订单；另一端是内功，包括生产、库存、渠道之间的协同效率。探迹的智能体能力，天然对接着这两个方向。

在外部市场上，通过Futern 这样的全球销售智能体，利用探迹覆盖全球的企业图谱，真爱美家有机会在原有客户结构之外，系统性地去寻找高匹配度的新客户、新市场。在内部运营上，销售智能体、客服与运营 Agent，如果能真正嵌入生产排产、备货决策和渠道反馈循环中，有可能在几个财报周期后，逐步体现在库存周转、费用率和毛利结构的优化上。

第二条，AI独角兽入主意味着估值框架被重写的预期。

在并购之前，市场给真爱美家的定价可以说没什么看点。但并购之后，它的故事开始带上一层“AI+制造”的色彩。

控股股东估值接近百亿，AI基因纯正稀缺，背后的顶级机构名单就算对比科创板上市公司也很亮眼：九合创投、阿里巴巴、启明创投、红杉中国、凯辉基金、GGV纪源资本、软银愿景，重现了昔日创投大时代的盛况，而现在也只有AI和机器人这种领域才有这种待遇。

另外，投资者在做预期时，很自然会把它与一批已经享受过AI 概念溢价的公司做对比，估值重构预期就有了参照物。

​第三条，是资金对“能落地的 AI 故事”的偏好。

相比那些还停留在概念或早期试点阶段的AI 概念股，探迹在字节、火山的token调用量已“霸榜”，日均高达小几百亿级别。目前已经服务了超5万家客户，覆盖阿里巴巴、字节跳动、美孚石油、中国石化、DHL等行业巨头，跑通了商业通路验证。

而“探迹+真爱”的组合还让投资者后续完全可以追踪AI技术公开应用的里程碑，乃至业绩的里程碑。这和一级市场只能讲故事有本质区别。

所以，足够多可验证的案例，应用闭环，可对标的提升数据，都是后来者需要时间追赶的先发优势。从中长期角度看，探迹身上最重要的叙事，其实是中国企业在智能体时代如何重塑自己的全球竞争力是“AI+实体”的新路径，十年之后会把公司带到哪里。

探迹科技和真爱美家，已经先迈出了一步，接下来，时间会在业绩和估值上，慢慢给出分数。