(Der Autor dieses Artikels ist Han Gong Observation und Titanium Media veröffentlicht ihn mit Genehmigung.)

Text | Beobachtung der koreanischen Industrie

Am 5. November vermietete Dark Side of the Moon Harness. Anstatt eine Modell-API zu mieten – die seit mehreren Jahren per Token verkauft wird – soll die „komplette Backend-Infrastruktur für die Arbeit von KI-Mitarbeitern“ gebündelt und gemietet werden: Cloud-Sandbox, Sitzungsspeicher, Toolkette, Wiederherstellung nach Verbindungsunterbrechung, Audit-Protokoll, alles inklusive. Das Unternehmen verteilt lediglich die Arbeit, läuft rund um die Uhr in der Cloud und kann vom Haltepunkt aus weitermachen, selbst wenn während des Betriebs der Strom ausfällt.

Dies ist kein Produktfeature-Release. Hierbei handelt es sich um eine Migration der Preisankerpunkte: KI-Hersteller sind vom „Verkauf von Strom“ (Token) zum „Verkauf von Mitarbeiterstunden“ (gehosteter Agent) übergegangen. Die zugrunde liegende Logik dieser Angelegenheit ist weitaus schwerwiegender als die Worte „Upgrade des Cloud-Dienstes“ – sie bedeutet, dass die Budgetposten für Unternehmen für den Kauf von KI von IT-Ausgaben auf Personalausgaben verlagert werden.

1. Vom Stromverkauf zum Verkauf von Mitarbeitern: Fünf Aufwärtsbewegungen des Preisankerpunkts

Dies ist nicht das erste Mal, dass Menschen die IT vom „Kauf“ zum „Mieten“ umgestellt haben. Aber die Dinge, die ich zuvor ein paar Mal gemietet habe, waren grundlegend anders als dieses Mal.

Die erste Periode ist die Lizenzära. Als Unternehmen in den 1980er- und 2000er-Jahren CDs, Lizenzen und CPU-Plätze kauften, kauften sie im Wesentlichen „Kopierrechte“ plus Anlagevermögen. Was Microsoft, Oracle und SAP verkaufen, ist eine Hacke. Wenn es kaputt geht, können Sie es selbst schleifen und selbst aufrüsten. Tatsächlich versuchte IBM in den 1960er-Jahren das Mainframe-Leasing, und um das Jahr 2000 herum war auch ASP-Hosting populär, doch zu dieser Zeit bezog sich die Miete auf Hardware oder Hosting-Räume, und die Betriebsumgebung wurde nicht separat berechnet.

Die zweite Periode ist die SaaS-Ära. Salesforce rief 1999 „Keine Software“ aus und machte das „Mieten von Zugriffsrechten“ zum Mainstream. Unternehmen besitzen die Software nicht mehr und kaufen monatlich Konten, und der Hersteller verwaltet Betrieb und Wartung, Upgrades und Multi-Tenants. Später wurde daraus eine Abrechnung pro Sitzplatz/Person und Monat – Sie zahlen, wie viel Sie verkaufen müssen. Der Preisanker verschiebt sich von „Vermögenswerten“ zu „Zugang“ zu „Sitzplätzen“ und aus CapEx wird OpEx. Aber das ist immer noch das Mieten eines Werkzeugs – ein Unternehmen kauft eine monatliche Mitgliedschaft im Fitnessstudio, und ob man trainiert oder nicht und welche Ergebnisse man damit erzielt, bleibt einem selbst überlassen.

Die dritte Periode ist die Ära der KI-Nutzung. Ab 2023 werden große Modell-APIs per Token abgerechnet und Unternehmen zahlen für „Brainpower“. Aber das ist immer noch das Stromverkaufsmodell – Sie geben 1 Cent aus, um die API anzupassen, und der Hersteller verdient 1 Cent, was dem Strompreis entspricht. Die Wahrnehmung des Unternehmens ist „wie viel Geld ausgegeben wurde“, und das Budgetkonto wird immer noch unter den IT-Ausgaben aufgeführt.

Der vierte Absatz ist jetzt. Dark Side of the Moon Hosted Agents, Anthropic Claude Managed Agents, OpenAI Hosted Agents – weltweit führende Unternehmen haben die „Agent Runtime“ fast gleichzeitig kommerzialisiert. Was Sie mieten, ist kein Modell oder Zugriffsrechte, sondern ein „Job, der weiß, wie man arbeitet“ – rund um die Uhr auf Abruf können Sie Aufgaben aufteilen, Tools anpassen, Berichte erstellen, E-Mails senden, es erneut versuchen, wenn Sie einen Fehler machen, und die Ausführung fortsetzen, wenn es abstürzt.

Anschließend verschob sich der Preisankerpunkt zum fünften Mal nach oben: von Vermögenswerten (Lizenz) → Zugriff (Konto) → Sitzplätze (Person/Monat) → Nutzung (Token) → Arbeitsstunden (Agentenlaufzeit).

Warum heißt es „aufsteigen“? Weil sich das Budgetkonto geändert hat. Das Unternehmen gab ursprünglich 100.000 Yuan für den Kauf des CRM und 1 Million Yuan für das Verkaufsgehalt aus; Der Agent durchschneidet direkt die 1 Million Meilen entfernte Führungsebene. Bei der Marktobergrenze handelt es sich nicht um IT-Ausgaben, sondern um den strukturierbaren Anteil der Humankapitalausgaben. Dabei handelt es sich nicht um eine Vergrößerung der Größenordnung, sondern um eine Rekonstruktion der Haushaltslogik.

Aber die Geschichte wiederholt sich nicht einfach. Die vorherigen Male habe ich Werkzeuge und Zugriffsrechte gemietet, dieses Mal habe ich gemietet.Post„——Ein digitaler Mitarbeiter, der lernen, ausarbeiten und iterieren kann. Es gibt einen wesentlichen Unterschied zwischen einem digitalen Mitarbeiter und einem physischen Vermögenswert: Ein Stuhl kann das nicht.“Veraltet, aber der Agent wird es tun.

2. Dynamik: Warum „Dinge, die sich entwickeln, nicht aufgekauft werden können“

Wenn Sie etwas kaufen, wird implizit davon ausgegangen, dass es nach dem Kauf stabil verwendet werden kann. Wenn Sie einen Stuhl kaufen, wird er sich weder von selbst weiterentwickeln noch von selbst kaputt gehen. Aber digitale Mitarbeiter sind anders.

Dynamik ist keine Frage von Anwesenheit oder Abwesenheit, sondern eine Frage der Intensität. Die Karten-App wird ebenfalls ständig aktualisiert. Wenn sie jedoch ein oder zwei Jahre lang nicht aktualisiert wird, ist die alte Karte weiterhin verwendbar, die Route ist jedoch ungenau. Dies ist eine Dynamik geringer Intensität, die durch einen Buyout- und jährlichen Wartungsvertrag abgedeckt werden kann. Wenn der Agent drei Monate lang keine Iteration durchführt, hat sich möglicherweise die Schnittstelle geändert, die Sicherheitslücken wurden möglicherweise nicht gepatcht und das Geschäftssystem ist möglicherweise nicht verbunden. Dies ist eine äußerst dynamische Situation, die ohne kontinuierliche Investitionen „verschwendet“ wird. Um zu beurteilen, ob die Dynamik gemietet werden sollte, kommt es nicht auf die Häufigkeit der Aktualisierungen an, sondern darauf, „ob sie nutzlos ist, wenn sie nicht aktualisiert wird.“

Erstens muss es sich weiterentwickeln. Das Modell wird alle drei Monate aktualisiert. Was Sie heute tun können, kann morgen besser gemacht werden oder durch Upgrades beeinträchtigt werden. Sie kaufen eine Version aus und diese ist nach drei Monaten veraltet. Hersteller iterieren weiterhin in der Cloud, und die „Buyout-Version“ in Ihrer Hand ist zu einer Insel geworden.

Zweitens muss es gepflegt werden. Es heißt nicht „einfach kaufen, hinstellen und die Arbeit selbst erledigen“. Es muss eine Verbindung zu neuen Datenquellen herstellen, sich an neue Systemschnittstellen anpassen, Fehler beheben, Eingabeaufforderungswörter anpassen und Ausnahmen behandeln. Hast du es aufgekauft und dich selbst darum gekümmert? Dann muss man ein technisches Team unterhalten, was gleichbedeutend damit ist, jemanden einzustellen, der sich um diesen „digitalen Mitarbeiter“ kümmert.

Drittens muss es sich mit dem Unternehmen ändern. Unternehmensprozesse wurden geändert, Systeme wurden geändert und Standards aktualisiert, und digitale Mitarbeiter müssen sich entsprechend anpassen. Die Buyout-Version passt sich diesen Änderungen nicht automatisch an.

Wenn Sie also einen digitalen Mitarbeiter kaufen, ist das so, als würden Sie eine Person kaufen, ohne sie zu schulen, ihr eine Gehaltserhöhung zu geben oder sie neue Fähigkeiten erlernen zu lassen – wie lange kann sie arbeiten?

Das Wesentliche beim Mieten ist „Halten Sie es am Leben und funktionieren„Die Verantwortung für“ liegt beim Hersteller. Wenn das Modell aktualisiert wird, ist der Hersteller für das Update verantwortlich und Sie haben nichts damit zu tun; Wenn sich die Tool-Schnittstelle ändert, ist der Hersteller für die Anpassung verantwortlich, und es ist Ihnen egal. Wenn ein Fehler auftritt, wird der Hersteller ihn beheben und Sie müssen sich nicht um Betrieb und Wartung kümmern. Wenn es nicht gut funktioniert, verlängern Sie den Mietvertrag nächsten Monat nicht und müssen ihn ändern. Der Mietvertrag verfügt selbstverständlich über einen Eliminierungsmechanismus und es gibt keinen Rückkauf.

Dies erklärt ein kontraintuitives Phänomen: Jeder hat intuitiv das Gefühl, dass „teuer im Kauf, günstig in der Miete“ ist, aber der Generalmakler ist möglicherweise genau das Gegenteil – je teurer, desto besser zur Miete geeignet. Denn wenn Sie die Technologie kaufen, iteriert sie alle sechs Monate und der Restwert geht auf Null zurück; Wenn Sie es mieten, trägt der Hersteller das Risiko, dass die Technologie veraltet.

Aber „Mieten“ ist keine Einheitslösung. Ob der Agent über eine Entität verfügt, ob die Daten exportiert werden können und wie schnell die Technologie iteriert, bestimmt die Grenzen von Miete und Kauf. Um dies zu verstehen, müssen wir die Implementierungsform der KI in drei Schichten unterteilen.

3. Dreistufige Form: Kauf auf dem Gerät, Cloud-Miete und vertikaler Hybrid

Die erste Schicht, reiner Agent in der Cloud

Dies ist das Haupteinsatzgebiet der von Kimi gehosteten Agenten – der Agent läuft in der Cloud des Herstellers, hat keine physische Einheit und das Unternehmen verteilt nur Aufgaben. Sandbox, Speicher, Toolchain, Berechtigungen, Auditing, alles verwaltet.

Warum ist es notwendig, diese Art von Szene zu mieten? Drei Gründe. Erstens gibt es keine physischen Vermögenswerte und es gibt keine Probleme mit der Abschreibung und dem Restwert. Zweitens gibt es keinen Sinn für Technologieiteration, Hersteller können aus der Ferne upgraden und Unternehmen müssen sich darüber keine Sorgen machen. Drittens werden allgemeine Funktionen kommerzialisiert und das Gewicht des Modells selbst nimmt ab – der Ausgabepreis von DeepSeek-V4-Flash wurde auf etwa 0,28 US-Dollar pro Million Token gesenkt, ein einzelner Atlas 800 kann mit acht Karten privatisiert werden und allgemeine Funktionen werden in die Versorgungspreise einbezogen. Sie kaufen ein Modell aus und es wird nächstes Jahr veraltet sein.

Die Preisstruktur von Dark Side of the Moon selbst ist ein Signal: Die Sandbox wird entsprechend der Laufzeit berechnet (0,072 Yuan/Stunde), die Token-Inferenzgebühr wird separat überlagert und das Plug-in wird pro Nutzung berechnet. Die Wahrnehmung des Unternehmens hat sich von „Wie viel hat es gekostet“ zu „Stellen Sie einen Praktikanten ein, der keinen Arbeitsplatz hat, und zahlen Sie die Rechnungen monatlich/pro Tag“ geändert. Im gleichen Zeitraum erhebt Anthropic Claude Managed Agents (veröffentlicht im April 2026) eine Betriebsgebühr von 0,08 US-Dollar pro Sitzungsstunde, und auch OpenAI, Google und Microsoft haben nacheinander verwaltete Produkte auf ähnlichem Niveau auf den Markt gebracht. Dabei handelt es sich nicht um die Strategie eines einzelnen Unternehmens, sondern um einen kollektiven Wandel in der Branche.

Die zweite Schicht, endseitige Ausrüstung

Auf Mobiltelefonen, PCs und NPUs in Autos läuft der Agent lokal. Die Kernmerkmale dieser Art von Szenario sind: Hardware ist ein Vermögenswert und Intelligenz ist ein Dienst.

Niemand mietet Handys. Die Hardware ist veraltet – der Chip hat nicht genügend Rechenleistung, der Speicher ist voll und die Batterie hat sich verschlechtert – sie muss physisch ausgetauscht werden, und der Hersteller kann eine NPU nicht aus der Ferne „aufrüsten“. Also wird die Ausrüstung gekauft. Aber die oben genannten intelligenten Fähigkeiten können gemietet werden. Apple Intelligence, Huawei Hongmeng AI und Alibaba Qianwen sind mit dem National Bank iPhone verbunden (Beta im November 2026). Einfache Aufgaben werden lokal auf der Geräteseite ausgeführt, komplexe Aufgaben werden in die Cloud übertragen und KI-Funktionen werden monatlich abonniert. Das Endergebnis ist eine Kombination aus „Ausrüstung kaufen + Gehirne mieten“.

Das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie hat kürzlich Anforderungen für die Netzwerkzugangsverwaltung für intelligente Terminals vorgeschlagen. Voreingestellte Agenten für Mobiltelefone/Wearables müssen die Netzwerkzugriffserkennung, die OTA-Upgrade-Bewertung und die Berechtigungsaufrufkontrolle bestehen – das bedeutet, dass das „Miethirn“ auf der Geräteseite auch regulatorische Grenzen hat und Sie es nicht einfach mieten können, wenn Sie möchten.

Die dritte Schicht, der physische Trägerroboter

Dies ist der komplexeste Mischzustand und gliedert sich in zwei Ebenen.

Allgemeine Dienstleistungen – Lieferung von Hotellebensmitteln, Gebäudereinigung, Parkpatrouille – Daten sind nicht sensibel, der Ausrüstungsverlust ist groß, die Technologieiteration erfolgt schnell und sie ist zum Mieten geeignet. Der Gesundheitsroboter wird im November 2026 auf der Messe „Light of the Internet“ in Wuzhen ausgestellt. Die Branche diskutiert derzeit über die Leasingrichtung, hat jedoch noch keine groß angelegte kommerzielle Verifizierung durchgeführt. Das Prinzip ist das gleiche wie bei der Anmietung eines Druckers durch ein Unternehmen: Der Hersteller ist für Wartung und Upgrades verantwortlich, das Unternehmen zahlt je nach Nutzung und trägt nicht das Risiko einer technologischen Veralterung.

Für vertikale Präzisionskategorien – chirurgische Roboter, industrielle Roboterarme und Banklobby-Informationen – werden die Daten nicht veröffentlicht, was eine harte Einschränkung darstellt und eine Schulung vor Ort erfordert. New Hope Financial Technology und Yushu Technology haben eine Bankhallenlösung basierend auf dem humanoiden Roboter G1 entwickelt. Die Rechenleistung wird lokal bereitgestellt und ist nicht mit dem öffentlichen Netzwerk verbunden. Das vom Hersteller offengelegte Designprinzip lautet: „Keine Berührung von Kunden, keine Berührung von Geldern und keine Berührung von Daten.“ Bei einem solchen Szenario handelt es sich weder um reines Mieten noch um reinen Kauf, sondern um „Kaufen Sie den Hauptkörper + Schulung vor Ort + Wartungsservice„Eine Mischung aus Ausrüstungseigentum wird aufgekauft, während Modellfunktionen und Vor-Ort-Services für eine kontinuierliche Iteration gemietet werden.

Die vierte Ebene, souveräne Ebene: Nicht-Miet-Chassis

Es gibt noch eine andere Art von Themen, die im „Rent-to-Buy-Spektrum“ nicht diskutiert werden können – der Staat und das Regierungssystem.

Die Plattform für nationale Regierungsangelegenheiten möchte nicht gemietet werden, aber ihre Souveränität kann nicht ausgelagert werden: Die Rechenleistung wird vom nationalen integrierten Computernetzwerk oder den östlichen und westlichen Computerknoten bereitgestellt, das Modell wird unabhängig trainiert oder das Ablagemodell wird verwendet, die Daten verlassen die Domäne nicht, die Feinabstimmung wird im Hauptbuch gespeichert und Harness wird intern erstellt.

In den „Richtlinien für den Einsatz und die Anwendung großer Modelle künstlicher Intelligenz in Regierungsangelegenheiten“, die im Oktober 2025 von der Cyberspace Administration of China und der National Development and Reform Commission herausgegeben wurden, heißt es eindeutig: einheitliche Rekrutierung, Wiederverwendung von Vorgesetzten auf Kreisebene, keine Doppelkonstruktion und Priorität für die Einreichung von Modellen. Im Oktober 2026 plant das Handelsministerium, eine Liste von Exportbeschränkungen für KI-Großmodelle/-Agenten/Rechenleistungscluster-Technologien hinzuzufügen, um die Grenzen der technologischen Souveränität noch deutlicher zu machen.

Sie werden auch Handelsagentenfunktionen nutzen, jedoch nur in nicht vertraulichen allgemeinen Hilfsebenen – offizielle Dokumentenerstellung, Fragen und Antworten, Korrekturlesen von Dokumenten; Kernentscheidungen, vertrauliche Daten und behördliche Urteile. Sie müssen „bis zum Ende kaufen“: Rechenleistung kaufen, Modelle kaufen und kontrollierbare Iterationsrechte kaufen.

Daher ist die reale Welt nicht „Mieten statt Kaufen“, sondern drei Ebenen parallel: Die Miete im allgemeinen Markt ist die tragende Säule, die vertikalen Branchen sind gemischt und der Eigenbau im souveränen Bereich ist die unterste Säule.

Aber der Rahmen ist leer. In der realen Welt setzen Mieter und Käufer nicht auf den Preis, sondern auf Vertrauen und Souveränität.

4. Spiel: Was Sie mieten, ist kein Werkzeug, sondern ein Agent

In der traditionellen Prinzipal-Agenten-Theorie haben Unternehmen bei der Einstellung von Mitarbeitern Angst davor, dass diese faul sind und Informationen verbergen. Wenn Sie einen Makler beauftragen, haben Sie Angst vor Halluzinationen, Autoritätsüberschreitungen, plötzlichen Wortspritzen und Wertabweichungen – Sie bitten ihn, den Vertrag zu überprüfen, und er übersieht Klauseln, die nicht gestrichen werden sollten; Sie bitten es, einen Bericht zu erstellen, und es stellt eine Reihe falscher Daten zusammen.

Eine nichtöffentliche Studie der Universität Hongkong zu Agenten-Vertrauensmechanismen ergab, dass 76 % der Praktiker angaben, bei der tatsächlichen Bereitstellung auf Vertrauensbedenken gestoßen zu sein, 53 % waren davon überzeugt, dass „geringes Kundenvertrauen“ das Haupthindernis sei, und 42 % glaubten, „klare Verantwortung für Fehler“. Diese drei Zahlenreihen sagen drei Dinge aus:Häufigkeit der Bedenken, Kundenwahrnehmung und anschließende Zuordnung. Bei der Beschaffung von Agenten durch Unternehmen geht es nicht im Wesentlichen um den Kauf von Fähigkeiten, sondern um „Anvertraubarkeit“ – die Identität kann bestätigt, die Autorität eingeschränkt und die Vertragserfüllung überprüft werden.

Dies führt zum Datensouveränitätsspiel. Cloud Pai sagte: Hosting ist am sorgenfreisten und es ist in Ordnung, wenn die Daten über die Cloud übertragen werden. Inference Hook kann sensible Felder abfangen. Die örtliche Fraktion sagte: Finanzen, medizinische Versorgung und Regierungsangelegenheiten werden alle abgelehnt. Die Quintessenz ist, dass die Daten die Domäne nicht verlassen. Die Hybridfraktion geht den Mittelweg: Daten auf dem Gerät sichten und das Gehirn in der Cloud stärken. Honors „Symbiosis Agent“ und NVIDIA × Perplexity folgen alle dieser Logik.

Was Unternehmen anstreben, ist kommerzielle Souveränität, während das Land Datensouveränität und technologische Souveränität verteidigt. Die von Wuzhen im November 2026 veröffentlichte Konvention zur intelligenten Selbstdisziplin schlug vor, dass „die Identität überprüft, die Autorisierung kontrolliert, das Verhalten untersucht und die Verantwortlichkeiten nachverfolgt werden können“. Das nationale Blockchain-Netzwerk dient als Vertrauensanker für Agenten – dies zeigt nur, dass „Vertraubarkeit“ nicht nur ein Geschäftsproblem, sondern auch ein Problem der Governance-Infrastruktur ist, wenn Agenten von Tools zu Agenten wechseln.

Die tatsächlichen Ansprüche der Hersteller sind denen der Anwender entgegengesetzt. Benutzer möchten „ihre Fähigkeiten erweitern und die Originaldaten fernhalten“; Hersteller wollen „mehr Fehlerverläufe und bessere iterative Modelle sehen“. Tencent würde lieber die Originaldaten aufgeben und das Fehlerprotokoll ersetzen – denn solange die Daten nicht ausgehen, ist „Fehlertrajektorie“ das neue Öl für zukünftige Trainingsdaten.

Die zweite Dimension des Spiels ist die Preismacht. Hersteller wollen ergebnisbasiert abrechnen (RaaS), das Modellkostenrisiko auf sich selbst übertragen und gegen einen höheren Stückpreis pro Kunde eintauschen. Allerdings sind die Unternehmen besorgt: Die Fehlerquote der Agenten ist immer noch hoch, und wenn die Ergebnisse nicht zuordenbar sind, trauen sie sich nicht, entsprechend den Ergebnissen zu zahlen. Eine Vergleichsstudie der UC Berkeley 2025 über sieben Multi-Agent-Frameworks zeigte, dass die Ausfallrate von Multi-Agent-Aufgaben zwischen 41 % und 86,7 % lag (verschiedene Benchmarks können nicht horizontal verglichen werden); Der CMU TheAgentCompany-Benchmark ergab, dass die Ausfallrate des Top-Einzelagenten in realen Büroszenarien etwa 69 % bis 70 % betrug. Nach Ergebnissen bezahlen? Warten Sie zunächst, bis die Stabilität vorüber ist.

Die Realität sieht so aus: Mieten Sie zunächst einen Arbeitsplatz auf monatlicher Basis, berechnen Sie dann nach Arbeitsstunden und trauen Sie sich schließlich, in einem engen Szenario nach Stück zu zahlen. In der Mitte gibt es eine Hürde der „Stabilität“.

Die dritte Dimension des Spiels ist Lock-in. Mieten ist sorgenfrei, aber wenn Sie für längere Zeit mieten, sind Sie gebunden. Nachdem der Agent in den Workflow eingebettet ist, wird das Geschäftswissen auf der Seite des Herstellers hinterlegt und Speicher, Konfiguration und Plug-in-Ökologie befinden sich alle in der Renjia Cloud. Kimi heute mieten, morgen Sitzsäcke umziehen? Datenbestände können nicht weggenommen werden und die Umstellungskosten werden in Jahren gemessen. Große Unternehmen buhlen bereits um den Zutritt: Doubao Tunfeishu und WorkBuddy sind an das WeChat-Ökosystem gebunden, bei dem es sich im Wesentlichen um eine „Datensouveränitätssperre“ handelt.

Daher ist die unterste Ebene der Miet-Kauf-Entscheidung nicht der Kostenvergleich, sondern die Risikoverteilung. Mieten Sie, externalisieren Sie Iterationsrisiken sowie Betriebs- und Wartungskosten an den Hersteller, jedoch im Austausch für Lock-in-Risiken; Kaufen Sie, halten Sie die Datensouveränität und die Austrittsfreiheit in Ihren Händen, tragen Sie aber das Risiko der Veralterung und die Kosten für die Aufstellung eines Teams.

Möchte ein Hersteller ergebnisorientiert abrechnen, sollte sich das Unternehmen zunächst fragen: Wer ist für die Fehler verantwortlich?

5. Opposition: Nicht jeder mietet, und nicht jeder kann zahlen, basierend auf den aktuellen Ergebnissen.

Das Kernurteil dieses Artikels lautet: „Das allgemeine Szenario ist der Hauptkanal“, dieses Urteil weist jedoch zwei Einschränkungen auf.

Erstens wird die Privatisierung billiger, und den dritten Weg gibt es tatsächlich. Das Open-Source-DeepInfer-Inferenz-Framework von DeepSeek (Oktober 2026) ermöglicht es Unternehmen, ihre eigenen Inferenz-Cluster aufzubauen, wodurch die Stück-Token-Kosten in Szenarien mit hohem Durchsatz erheblich gesenkt werden. Daily Interactive hat eine reine Privatisierungslösung für „Gizhi Workstation“ auf den Markt gebracht und dabei die Ascend-Architektur von Huawei verwendet, die als „zwanzigmal kostengünstig“ bekannt ist. Tatsächlich ist das Implementierungskaliber von Intelligence spezifischer: In hochfrequenten Produktionsszenarien (durchschnittlich 100.000 Anrufe pro Tag) können die Gesamtkosten der privatisierten DeepSeek-Lösung auf 30 bis 40 % der öffentlichen Cloud-API reduziert werden.

Es gibt jedoch eine Voraussetzung: Die Auslastung der Rechenleistung muss hoch sein. Eine TCO-Berechnung von AgentMarketCap im April 2026 ergab, dass bei einer Auslastung von mehr als 70 % die langfristigen Kosten für den Eigenbau niedrig sind; Unterhalb dieser Grenze übersteigt der Hardware-Abschreibungsaufwand sowie der Personalaufwand für Betrieb und Wartung das Cloud-Hosting. Der Engpass liegt nicht im Modell selbst, sondern in den technischen Arbeitskosten für die Orchestrierung, Bewertung und Sicherheitsmaßnahmen der Agenten.

Zweitens mieten führende Unternehmen nicht, sondern bauen ihre Häuser selbst. Der interne CodeBuddy von Tencent deckt 95 % der Ingenieure ab, und WorkBuddy ist eine AgentOps-Plattform; Byte, Baidu und Huoshan bauen jeweils eine mittlere Agentenplattform auf und fügen eine ökologische Bindung hinzu. Große Unternehmen verfügen über Rechenleistung, Talent und Daten. Mieten ist die Hauptoption für kleine und mittlere Unternehmen, und Selbstbau ist die Option für führende Akteure.

Drittens zahlt RaaS ergebnisbasiert, was nur in engen Szenarien funktioniert.. Zhida Mingyuan AI Marketing RaaS schreibt die Ergebnisse in den Vertrag, gewährt Rückerstattungen, wenn die Standards nicht erfüllt werden, und hat eine Verlängerungsrate von 96,8 % – allerdings nur in Szenarien, in denen die Ergebnisse leicht zu quantifizieren sind, wie etwa bei der Marketing-Kundenakquise. Das RaaS-Pilotprogramm von SDIC mit 100 intelligenten Sicherheitsrobotern befindet sich noch in der „Investitionsüberprüfungsphase“. Komplexe Unternehmensaufgaben werden in die „Zeitmiete“ zurückgeführt, da die Bedingungen „Fehler berechenbar und Ergebnisse quantifizierbar“ noch nicht erfüllt sind.

Eine genauere Aussage lautet also: Mieten ist ein Trend, aber Kaufen wird nicht verschwinden; RaaS ist die ultimative Richtung, aber dazwischen liegen zwei enge Tore der „Stabilität“ und der „Verantwortlichkeit“. Sobald der Preisanker vom IT-Budget auf das Personalbudget umgestellt wird, ist Agent nicht nur ein Beschaffungsproblem, sondern ein Problem des Arbeitssystems.

Das eigentliche Problem ist: Wenn Unternehmen anfangen, „Personalbudget“ statt „IT-Budget“ zur Messung von KI zu verwenden, ändert sich die Obergrenze des gesamten Marktes – aber die Änderung betrifft die Struktur, nicht den Gesamtbetrag.

6. Das Personalbudget ersetzt das Softwarebudget？Soziale Toleranz ist die ultimative Variable

Dies ist keine Fortsetzung von SaaS, sondern eine Subversion von SaaS.

Der Kern der SaaS-Abrechnung pro Sitzplatz liegt immer noch in der Tool-Logik: Unabhängig davon, ob Sie es nutzen oder nicht, wird pro Person abgerechnet. Allerdings berechnet der Agent seine Gebühren auf der Grundlage von Arbeitsstunden, Aufgaben und Ergebnissen, was im Wesentlichen der Arbeitslogik entspricht.

Was der Agent jedoch im Auge hat, ist nicht der Gesamtbetrag des „Manpower-Budgets“, sondernDie strukturierbare Ebene innerhalb des Arbeitsbudgets. Die Aufgaben, die es übernehmen kann, zeichnen sich durch drei Merkmale aus: repetitiv, unermüdlich und rational – Hinweise organisieren, Folge-E-Mails versenden, Berichte ausfüllen, Konten abgleichen und Morgenberichte veröffentlichen. Diese Aufgaben wären für die Leute lästig, für die Agenten jedoch nicht. Sie sind rund um die Uhr erreichbar und regen sich nicht auf, wenn Sie nicht um Urlaub bitten.

Es misst die Arbeitszeiten der Führungs- und Assistentenebene, nicht die Beziehungs- und Entscheidungsebene. Verhandlungen erfordern das Lesen von Mimik und Tonfall, beim Trinken geht es darum, informelles Vertrauen aufzubauen, und die Entscheidungsfindung vor Ort hängt von der Wahrnehmung vor Ort ab – diese Aufgaben der „menschlichen Präsenz“ können nicht von Agenten erledigt werden und sollten es auch nicht tun.

Es heißt also nicht „das Humanbudget wird ersetzt“, sondern „das Humanbudget wird intern neu geschichtet“:Die Ausführungsschicht wird teilweise vom Agenten gefressen, während die Beziehungsschicht und die Entscheidungsschicht wertvoller sind., weil der Mensch seine Hände frei macht, um das zu tun, was nur der Mensch tun kann.

Diese Analogie lässt sich auf den Punkt bringen: Jetzt ist die Abrechnung nach Zeitdauer plus Token gleichbedeutend mit der Berechnung des Lohns nach Arbeitsstunden, und Sie werden entsprechend der von Ihnen geleisteten Arbeitsmenge bezahlt; Künftig entspricht die ergebnisorientierte Bezahlung einem Akkordlohn und wird erst nach getaner Arbeit ausgezahlt. Unternehmen sind bereit, dieses Geld zu zahlen, weil sie auf der Führungsebene echtes Geld und Arbeitskosten einsparen.

Welche Auswirkungen hat die Aufwärtsbewegung des Preisankerpunkts auf den Markt? Es handelt sich um die psychologische Bilanzierung der KI durch das Unternehmen, die sich vom „Kauf einer besseren Hacke“ zur „Einstellung eines Teilzeitarbeiters, der nicht von der Arbeit kommt“ gewandelt hat. Eine Hacke kann man kaufen, aber einen Tagelöhner kann man nur mieten. Solange Mieten günstiger ist als Personal einzustellen, wird sich an dieser Logik hundert Jahre lang nichts ändern – was sich ändern wird, ist die Maßeinheit: von „monatliches Arbeitsplatzentgelt“ zu „Lohn pro Arbeitsstück“.

Aber hier verbirgt sich ein Problem, das schwieriger ist als die Technologie: Wenn nicht der Agent das IT-Budget kürzt, sondern die Führungsebene im Personalbudget, wohin soll dann die gekürzte Arbeitskraft gehen?

Die individuelle Rationalität von Unternehmen ist sehr einfach: Verwenden Sie denjenigen, der billiger ist, und verwenden Sie Agenten, wenn dieser billiger als Menschen ist. Aber die Reflexivität des Systems liegt darin: Wenn die Führungsebene in großem Umfang ausgetauscht wird, schrumpft die Konsumentenseite, die Produkte des Unternehmens können nicht verkauft werden und es muss erneut Leute einstellen. Auf lange Sicht handelt es sich nicht um eine „unendliche Substitution“;Dynamisches Gleichgewicht des Mensch-Maschine-Verhältnisses. Das Geschäftsmodell „Mieten eines Maklers“ ist im Gleichgewichtsbereich immer noch Mainstream – denn Mieten ist am flexibelsten, wenn das Geschäft gut läuft, kann man die Miete um ein paar erhöhen, und wenn das Geschäft schlecht läuft, kann man das Abonnement kündigen.

In 10 Jahren werden allgemeine Büromakler vollständig auf monatlicher Basis vermietet und schrittweise auf eine ergebnisbasierte Abrechnung umgestellt; In 20 Jahren werden digitale Mitarbeiter zu einer Standardbeschäftigungsform geworden sein und die Personalstruktur des Unternehmens wird aus regulären Mitarbeitern plus geleasten Silizium-Arbeitsplätzen plus Outsourcing bestehen. Aber vorher gibt es noch eine Sache, die dringender ist als die Technologieiteration: Wenn der preisliche Ankerpunkt der KI vom Softwarebudget zum Personalbudget verschiebt, wohin gehen dann die freigesetzten Arbeitskräfte auf Führungsebene?

Die Pressekonferenz der Nationalen Entwicklungs- und Reformkommission am 3. November hat die KI-Regulierungssandbox, die Überwachung der Beschäftigungsstruktur und die neue Karriere von Modelltrainern auf den Tisch gebracht – die Verteilungsfrage ist keine ferne Schlussfolgerung, sondern eine fortlaufende Agenda.

Ob und in welcher Form das Allokationsproblem zuerst auftritt, hängt nicht von der technischen Schlussfolgerung ab, sondern vonsoziale Toleranz. Die Technologie übt Druck auf den Tisch aus. Ob, wie und wann reagiert werden soll, muss die Gesellschaft abwägen. Dieser Kompromiss umfasst wirtschaftliche Überlegungen, Stabilitätsüberlegungen und Beschäftigungsüberlegungen, die nicht durch Technologie berechnet werden können.

Für technische Probleme gibt es immer Lösungen. Wie die Gesellschaft diese Lösung annimmt, ist die Hürde, die zuerst kommen wird.

【Informationsbeschreibung】

Dieser Artikel analysiert die Konzeptbeschreibung:

1. „Dynamisch“: In diesem Artikel wird damit auf die Eigenschaften von Agenten verwiesen, die sich ständig weiterentwickeln, Wartung erfordern und geschäftlichen Veränderungen folgen, um zu zeigen, dass ein Aufkauf wirtschaftlich nicht machbar ist. Hierbei handelt es sich um ein vom Autor analysiertes Konzept, das in der Branche nicht üblich ist.
2. „Dynamische Intensität“: Das in diesem Artikel vorgeschlagene Kriterium wird verwendet, um die Miet- und Kaufentscheidungen verschiedener Technologieprodukte zu unterscheiden. Dynamiken mit geringer Intensität (z. B. Karten-Apps) können durch einen Kauf- und Wartungsvertrag abgedeckt werden, während Dynamiken mit hoher Intensität (z. B. Agenten) durch Leasing abgedeckt werden können. Dies ist das Analysekonzept des Autors.
3. „Pricing Anchor“: Dieser Artikel wird verwendet, um den Migrationsverlauf des Budgetkontobesitzes zu beschreiben, wenn Unternehmen KI kaufen (von Vermögenswerten über den Zugang zu Sitzplätzen und die Nutzung bis hin zu den Arbeitszeiten und den Ergebnissen). Dies ist das Analysekonzept des Autors.
4. „Dreischichtiges Formular-Framework“: Dieser Artikel unterteilt die KI-Implementierungsform in drei Schichten: reiner Agent in der Cloud, endseitige Ausrüstung und physischer Trägerroboter, und entspricht unterschiedlichen Miet- und Kaufentscheidungen. Dies ist der ursprüngliche analytische Rahmen des Autors.
5. „Informationen auf souveräner Ebene“: Dieser Artikel ergänzt das analytische Konzept und bezieht sich auf die Einsatzform von Rechenleistung/Modell/Daten/Harness in Regierungsangelegenheiten, staatseigenen Vermögenswerten und kritischer Infrastruktur, die nicht ausgelagert werden kann. Dies ist das Analysekonzept des Autors.
6. „Harness“: bezieht sich auf das Agent-Ausführungsframework (Bewahrung des Sitzungsstatus, Cloud-Sandbox, Tool-Aufruf, Wiederherstellung nach Verbindungsabbruch, Strombegrenzung für Wiederholungsversuche usw.), ein technischer Begriff in der offiziellen Produktdokumentation von Dark Side of the Moon.

Beschreibung der Abzugsvorhersage:

Die Urteile in diesem Artikel über „Der Preisanker verschiebt sich vom IT-Budget zum Personalbudget“, „Mieten im allgemeinen Szenario ist der Hauptkanal“ und „RaaS muss durch die enge Pforte der Stabilität gehen“ sind allesamt Branchenableitungen, die der Autor auf der Grundlage öffentlicher Informationen vorgenommen hat, und stellen keine unvermeidlichen Ergebnisse dar. Die Vision für 10/20 Jahre ist eine langfristige Schlussfolgerung und es bestehen große Unsicherheiten.

Analogieerklärung:

1. IDC prognostiziert, dass „Chinas Markt für KI-Agenten auf Unternehmensebene von 21,2 Milliarden Yuan im Jahr 2025 auf 332 Milliarden Yuan im Jahr 2029 wachsen wird.“ Dies wird aus dem „2026 China AI Agent Industry Development Research Report“ (September 2026) des 36Kr Research Institute zitiert. Der ursprüngliche IDC-Bericht wurde noch nicht veröffentlicht und der Originaltext kann unabhängig durchsucht werden.
2. Daten wie „76 % der Praktiker hatten Vertrauensbedenken“ stammen aus einer KYA-Untersuchung unter Ausschluss der Öffentlichkeit an der Universität Hongkong. Der vollständige Text wurde nicht veröffentlicht und dient nur als Vergleichsreferenz.
3. Die Multi-Agent-Ausfallrate beträgt 41 % bis 86,7 %, zitiert aus dem Artikel „Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail?“ von UC Berkeley Cemri et al. (arXiv:2503.13657, 2025), die nicht horizontal über verschiedene Benchmarks hinweg verglichen werden können; Der CMU TheAgentCompany-Benchmark (arXiv:2412.14161) hat die Ausfallrate des Top-Einzelagenten mit etwa 69 % bis 70 % gemessen, und die beiden können nicht gemischt werden.
4. Die Preise für DeepSeek-V4-Flash, das DeepInfer-Framework, die tägliche interaktive „Personal Knowledge Workstation“, echte Smart-Implementierungsstandards usw. werden alle von Herstellern oder Branchenschätzungen öffentlich bekannt gegeben und vom Autor nicht unabhängig überprüft.
5. 月之暗面Hosted Agents定价（沙箱0.072元/小时等）引自月之暗面开放平台官方定价页；Anthropic Claude Managed Agents定价引自其官方公告（2026年4月8日）。
6. 政策文件引自中国政府网公开公报：《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（国发〔2025〕11号，2025年8月26日印发）。
7. 工信部终端进网管理要求为行业公开报道信息；乌镇智能体自律公约及区块链信任锚点为公开会议信息；发改委11月3日发布会信息为公开新闻信息。

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