(O autor deste artigo é Han Gong Observation, e a Titanium Media o publica com autorização)

Texto | Observação da Indústria Coreana

Em 5 de novembro, Dark Side of the Moon alugou Harness. Em vez de alugar um modelo de API – que é vendido por token há vários anos – é empacotar e alugar a “infraestrutura completa de backend para os funcionários de IA trabalharem”: sandbox em nuvem, memória de sessão, cadeia de ferramentas, recuperação de desconexão, registro de auditoria, tudo incluído. A empresa apenas distribui o trabalho e funciona na nuvem 24 horas por dia, 7 dias por semana, podendo continuar a partir do ponto de interrupção mesmo que a energia seja cortada durante a operação.

Este não é um lançamento de recursos do produto. Esta é uma migração de pontos de ancoragem de preços: os fabricantes de IA mudaram de “venda de eletricidade” (token) para “venda de horas de funcionários” (agente hospedado). A lógica subjacente a esta questão é muito mais séria do que as palavras "atualização do serviço em nuvem" - significa que as rubricas orçamentais para as empresas adquirirem IA estão a passar das despesas de TI para as despesas humanas.

1. Da venda de eletricidade à venda de funcionários: cinco movimentos ascendentes do ponto de ancoragem de preços

Esta não é a primeira vez que os humanos mudam a TI de “compra” para “aluguel”. Mas as coisas que aluguei algumas vezes antes eram essencialmente diferentes daquela época.

O primeiro período é a era da licença. Da década de 1980 a 2000, quando as empresas compraram CDs, licenças e unidades de CPU, estavam essencialmente comprando “direitos de cópia” mais ativos fixos. O que a Microsoft, a Oracle e a SAP vendem é uma enxada. Se quebrar, você mesmo pode triturá-lo e atualizá-lo. Na verdade, a IBM tentou o leasing de mainframe na década de 1960, e a hospedagem ASP também era popular por volta de 2000, mas naquela época o aluguel era de hardware ou de salas de hospedagem, e o ambiente operacional não era cobrado separadamente.

O segundo período é a era SaaS. A Salesforce gritou “Nenhum software” em 1999 e tornou o “aluguel de direitos de acesso” popular. As empresas não possuem mais o software e compram contas mensalmente, e o fabricante gerencia a operação e manutenção, atualizações e multilocatários. Mais tarde evoluiu para cobrança por assento/pessoa por mês – você paga quanto tem para vender. A âncora de preços passa de “ativos” para “acesso” a “assentos”, e o CapEx se torna OpEx. Mas isso ainda é alugar uma ferramenta - uma empresa compra uma assinatura mensal de uma academia, e fica a critério dela praticar ou não e quais resultados alcançar.

O terceiro período é a era do uso da IA. A partir de 2023, APIs de grandes modelos serão cobradas por token e as empresas pagarão pela "capacidade intelectual". Mas este ainda é o modelo de venda de eletricidade – você gasta 1 centavo para ajustar a API, e o fabricante ganha 1 centavo, que é o preço da eletricidade. A percepção da empresa é “quanto dinheiro foi gasto”, e a conta orçamentária ainda está listada em gastos com TI.

O quarto parágrafo é agora. Agentes hospedados no Dark Side of the Moon, agentes gerenciados por Anthropic Claude, agentes hospedados OpenAI e líderes globais comercializaram o "tempo de execução do agente" quase simultaneamente. O que você aluga não é um modelo ou direitos de acesso, mas um “trabalho que sabe funcionar” – de plantão 24 horas por dia, 7 dias por semana, você pode dividir tarefas, ajustar ferramentas, gerar relatórios, enviar e-mails, tentar novamente se cometer um erro e continuar executando se travar.

O ponto de ancoragem de preços subseqüentemente subiu pela quinta vez: de ativos (licença) → acesso (conta) → licenças (pessoa/mês) → uso (token) → horas de trabalho (tempo de execução do agente).

Por que isso é chamado de "subir"? Porque a conta do orçamento mudou. A empresa gastou originalmente 100.000 yuans para comprar o CRM e 1 milhão de yuans em salários de vendas; o agente atravessa diretamente a camada executiva que fica a 1 milhão de milhas de distância. O limite máximo do mercado não são as despesas com TI, mas sim a parcela das despesas com capital humano que pode ser estruturada. Isto não é uma ampliação de magnitude, mas uma reconstrução da lógica orçamental.

Mas a história não se repete simplesmente. Nas vezes anteriores aluguei ferramentas e direitos de acesso, desta vez aluguei "publicar"——Um funcionário digital que pode aprender, descartar e iterar. Há uma diferença essencial entre um funcionário digital e um ativo físico: uma cadeira nãoDesatualizado, mas o Agente o fará.

2. Dinâmica: Por que “as coisas que evoluem não podem ser compradas”

Quando você compra algo, a premissa implícita é que ele pode ser usado de forma estável após a compra. Se você comprar uma cadeira, ela não evoluirá por si só, nem quebrará por iniciativa própria. Mas os funcionários digitais são diferentes.

A dinamicidade não é uma questão de presença ou ausência, mas uma questão de intensidade. O aplicativo de mapas também é atualizado constantemente, mas se não for atualizado por um ou dois anos, o mapa antigo ainda poderá ser usado, mas a rota será imprecisa - esta é uma dinâmica de baixa intensidade que pode ser coberta por um contrato de aquisição e manutenção anual. Se o Agente não iterar durante três meses, a interface pode ter mudado, as falhas de segurança podem não ter sido corrigidas e o sistema comercial pode não estar conectado. Esta é uma situação altamente dinâmica e será “desperdiçada” sem investimento contínuo. Para julgar se a dinâmica deve ser alugada, não depende da frequência das atualizações, mas de “se será inútil se não for atualizada”.

Primeiro, ele precisa evoluir. O modelo é atualizado a cada três meses. O que você pode fazer hoje pode ser feito melhor amanhã ou pode ser degradado devido a atualizações. Você compra uma versão e ela fica obsoleta em três meses. Os fabricantes continuam a iterar na nuvem, e a “versão de compra” em suas mãos se tornou uma ilha.

Em segundo lugar, precisa ser mantido. Não é “é só comprar, colocar aí e fazer o trabalho você mesmo”. Ele precisa se conectar a novas fontes de dados, adaptar-se a novas interfaces de sistema, corrigir bugs, ajustar palavras de prompt e lidar com exceções. Você comprou e cuidou dele sozinho? Depois é preciso manter uma equipe técnica, o que equivale a contratar alguém para cuidar desse “funcionário digital”.

Terceiro, precisa mudar com o negócio. Os processos da empresa foram alterados, os sistemas foram alterados e os padrões foram atualizados, e os funcionários digitais têm de se adaptar em conformidade. A versão buyout não se adaptará automaticamente a essas mudanças.

Portanto, se você comprar um funcionário digital, é como comprar uma pessoa sem lhe dar treinamento, sem lhe dar um aumento de salário ou sem deixá-la aprender novas habilidades – por quanto tempo ela poderá trabalhar?

A essência do aluguel é "mantê-lo vivo e funcionando"A responsabilidade por "é do fabricante. Se o modelo for atualizado, o fabricante é responsável pela atualização e você não tem nada a ver com isso; se a interface da ferramenta mudar, o fabricante é responsável pela adaptação, e você não se importa; se ocorrer um bug, o fabricante irá corrigi-lo e você não precisará se preocupar com operação e manutenção; se não funcionar bem, você não renovará o contrato no próximo mês e terá que alterá-lo. O arrendamento tem naturalmente um mecanismo de eliminação, não havendo buy-out.

Isto explica um fenómeno contra-intuitivo: todos sentem intuitivamente que “caro para comprar, barato para alugar”, mas o agente geral pode ser exactamente o oposto – quanto mais caro, mais adequado para alugar. Porque se você comprar a tecnologia, ela será repetida a cada semestre e o valor residual voltará a zero; se você alugá-la, o fabricante correrá o risco de a tecnologia se tornar obsoleta.

Mas “alugar” não é uma solução única para todos. Se o Agente possui uma entidade, se os dados podem ser exportados e a rapidez com que a tecnologia é iterada determinam os limites entre aluguel e compra. Para entender isso, precisamos dividir a forma de implementação da IA ​​em três camadas.

3. Formulário de três níveis: compra no dispositivo, aluguel na nuvem e híbrido vertical

A primeira camada, agente puro na nuvem

Este é o principal campo de batalha dos Agentes Hospedados Kimi - o Agente roda na nuvem do fabricante, não possui entidade física e a empresa apenas despacha tarefas. Sandbox, memória, conjunto de ferramentas, permissões, auditoria, tudo gerenciado.

Por que esse tipo de cena é necessário para alugar? Três razões. Em primeiro lugar, não existem activos físicos e não existem problemas de depreciação e valor residual; em segundo lugar, não há sensação de iteração tecnológica, os fabricantes podem atualizar remotamente e as empresas não precisam se preocupar com isso; terceiro, as capacidades gerais são comercializadas e o próprio peso do modelo está se depreciando - o preço de produção do DeepSeek-V4-Flash foi reduzido para cerca de US$ 0,28/milhão de tokens, um único Atlas 800 pode ser privatizado com oito cartões e as capacidades gerais estão sendo incluídas nos preços dos serviços públicos. Você compra um modelo e ele fica obsoleto no ano que vem.

A própria estrutura de preços do Dark Side of the Moon é um sinal: o sandbox é cobrado de acordo com o tempo de execução (0,072 yuan/hora), a taxa de inferência do token é sobreposta separadamente e o plug-in é cobrado por uso. A percepção da empresa mudou de “quanto custou” para “contratar um estagiário que não tem posto e pagar as contas mensalmente/diariamente”. Durante o mesmo período, o Anthropic Claude Managed Agents (lançado em abril de 2026) cobra uma taxa operacional de US$ 0,08/hora de sessão, e OpenAI, Google e Microsoft também lançaram sucessivamente produtos gerenciados de nível semelhante. Esta não é a estratégia de uma empresa, mas uma mudança coletiva na indústria.

A segunda camada, equipamento final

Em telefones celulares, PCs e NPUs em carros, o Agente é executado localmente. As principais características deste tipo de cenário são: o hardware é um ativo e a inteligência é um serviço.

Ninguém aluga celulares. O hardware está desatualizado - o chip não tem capacidade de computação suficiente, a memória está cheia e a bateria está deteriorada - ela precisa ser substituída fisicamente e o fabricante não pode "atualizar" um NPU remotamente. Então o equipamento é adquirido. Mas os recursos inteligentes acima podem ser alugados. Apple Intelligence, Huawei Hongmeng AI e Alibaba Qianwen estão conectados ao National Bank iPhone (Beta em novembro de 2026). Tarefas simples são executadas localmente no dispositivo, tarefas complexas são transferidas para a nuvem e funções de IA são assinadas mensalmente. O resultado final é uma combinação de “compra de equipamentos + aluguel de cérebros”.

O Ministério da Indústria e Tecnologia da Informação propôs recentemente requisitos de gestão de acesso à rede para terminais inteligentes. Os agentes predefinidos para telefones celulares/vestíveis devem passar pela detecção de acesso à rede, avaliação de atualização OTA e controle de invocação de permissão - isso significa que o "cérebro de aluguel" no lado do dispositivo também tem limites regulatórios e você não pode simplesmente alugá-lo se quiser.

A terceira camada, robô transportador físico

Este é o estado misto mais complexo e está dividido em dois níveis.

Serviços gerais - entrega de comida em hotéis, limpeza de edifícios, patrulha de parques - os dados não são confidenciais, a perda de equipamentos é grande, a iteração da tecnologia é rápida e é adequada para aluguel. O robô de saúde será exibido na "Luz da Internet" de Wuzhen em novembro de 2026. A indústria está discutindo a direção do arrendamento, mas ainda não formou uma verificação comercial em grande escala. O princípio é o mesmo de quando uma empresa aluga uma impressora: o fabricante é responsável pela manutenção e atualizações, e a empresa paga de acordo com o uso, não assumindo o risco de obsolescência tecnológica.

Para categorias de precisão vertical – robôs cirúrgicos, braços robóticos industriais e inteligência de lobby bancário – os dados não são divulgados, o que constitui uma forte restrição e requer formação no local. A New Hope Financial Technology e a Yushu Technology construíram uma solução para hall de banco baseada no robô humanóide G1. O poder computacional é implantado localmente e não se conecta à rede pública. O princípio de design divulgado pelo fabricante é “não tocar nos clientes, não tocar nos fundos e não tocar nos dados”. Este tipo de cenário não é puramente de aluguer, nem é puramente de compra, é "Compre a carroceria + treinamento local + serviço de manutenção“Uma combinação de propriedade de equipamentos é comprada, enquanto as capacidades do modelo e os serviços no local são alugados para iteração contínua.

O quarto nível, nível soberano: chassis não alugados

Há outro tipo de assunto que não pode ser discutido dentro do “espectro rent-to-buy” – o estado e o sistema governamental.

A plataforma nacional de assuntos governamentais não quer ser alugada, mas a sua soberania não pode ser terceirizada: o poder computacional é fornecido pela rede computacional integrada nacional ou pelos nós de computação orientais e ocidentais, o modelo é treinado de forma independente ou o modelo de arquivamento é usado, os dados não saem do domínio, o ajuste fino é mantido no livro-razão e o Harness é construído internamente.

As "Diretrizes para a implantação e aplicação de grandes modelos de inteligência artificial em assuntos governamentais", emitidas pela Administração do Ciberespaço da China e pela Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma em outubro de 2025, afirmavam claramente: recrutamento unificado, reutilização de superiores a nível de condado, sem duplicação de construção e prioridade para modelos de arquivamento. Em Outubro de 2026, o Ministério do Comércio planeia adicionar uma lista de restrições à exportação para grandes modelos/agentes/tecnologias de cluster de poder computacional de IA, tornando ainda mais explícitos os limites da soberania tecnológica.

Eles também usarão recursos de agente comercial, mas apenas em camadas auxiliares gerais não confidenciais – redação de documentos oficiais, perguntas e respostas, revisão de documentos; tomada de decisão central, dados confidenciais e julgamentos regulatórios. Eles devem “comprar até o fim”: comprar poder de computação, comprar modelos e comprar direitos de iteração controláveis.

Portanto, o mundo real não é "alugar em vez de comprar", mas três níveis em paralelo: o aluguer no mercado geral é o esteio, as indústrias verticais são mistas e a autoconstrução no domínio soberano é o fundo.

Mas o quadro está vazio. No mundo real, tanto os locatários como os compradores apostam não no preço, mas na confiança e na soberania.

4. Jogo: O que você aluga não é uma ferramenta, mas um agente

Na teoria tradicional do agente principal, quando as empresas contratam pessoas, elas têm medo de que as pessoas sejam preguiçosas e escondam informações. Ao contratar um agente, você tem medo de alucinações, de ultrapassar a autoridade, de injeção imediata de palavras e de desvio de valor – você pede que ele revise o contrato e ele perde cláusulas que não deveriam ser excluídas; você pede para gerar um relatório e ele compila um conjunto de dados falsos.

Um estudo a portas fechadas sobre mecanismos de confiança de agentes realizado pela Universidade de Hong Kong mostrou que 76% dos profissionais disseram ter encontrado preocupações de confiança na implantação real, 53% acreditavam que a "baixa confiança do cliente" era o principal obstáculo e 42% acreditavam na "clara responsabilidade pelos erros". Esses três conjuntos de números dizem três coisas:Frequência de preocupações, percepções do cliente e atribuição subsequente. A aquisição empresarial de Agentes não se trata essencialmente de adquirir capacidades, mas sim de "confiabilidade" - a identidade pode ser confirmada, a autoridade pode ser restringida e a execução do contrato pode ser auditada.

Isso leva ao jogo da soberania de dados. Cloud Pai disse: Hospedar é o mais tranquilo e está tudo bem se os dados passarem pela nuvem. O gancho de inferência pode interceptar campos confidenciais. A facção local disse: Finanças, cuidados médicos e assuntos governamentais estão todos vetados. O resultado final é que os dados não saem do domínio. A facção híbrida está tomando o caminho do meio: peneirar dados no dispositivo e fortalecer o cérebro na nuvem. O “Agente Simbiótico” da Honor e o NVIDIA × Perplexity seguem essa lógica.

O que as empresas procuram é a soberania comercial, enquanto o que o país defende é a soberania dos dados mais a soberania tecnológica. A Convenção de Autodisciplina Inteligente divulgada por Wuzhen em novembro de 2026 propôs que “a identidade pode ser verificada, a autorização pode ser controlada, o comportamento pode ser investigado e as responsabilidades podem ser rastreadas”. A rede blockchain nacional serve como uma âncora de confiança para os Agentes – isso apenas mostra que quando os Agentes mudam de ferramentas para agentes, a “confiabilidade” não é apenas uma questão de negócios, mas também uma questão de infraestrutura de governança.

As reais demandas dos fabricantes são opostas às dos usuários. Os usuários desejam “aumentar suas capacidades e manter os dados originais afastados”; os fabricantes querem “ver mais trajetórias de falhas e melhores modelos iterativos”. A Tencent prefere desistir dos dados originais e substituir o registro de falhas - porque, enquanto os dados não forem divulgados, a "trajetória de falhas" será o novo óleo para dados de treinamento futuros.

A segunda dimensão do jogo é o poder de precificação. Os fabricantes desejam cobrar com base nos resultados (RaaS), transferir o risco de custo do modelo para si próprios e trocar por um preço unitário mais alto por cliente. No entanto, as empresas estão preocupadas: as taxas de erro dos agentes ainda são elevadas e, se os resultados não forem atribuíveis, ousam não pagar de acordo com os resultados. Um estudo comparativo da UC Berkeley 2025 em sete estruturas multiagentes mostrou que a taxa de falha de tarefas multiagentes variou de 41% a 86,7% (diferentes benchmarks não podem ser comparados horizontalmente); o benchmark CMU TheAgentCompany mediu que a taxa de falha do melhor agente único em cenários reais de escritório era de cerca de 69% a 70%. Pagar por resultados? Espere que a estabilidade passe primeiro.

A realidade é: primeiro alugue um espaço de trabalho mensalmente, depois cobre por horas de trabalho e, finalmente, ouse pagar por peça em um cenário restrito. Há um obstáculo de “estabilidade” no meio.

A terceira dimensão do jogo é o aprisionamento. Alugar é tranquilo, mas se você alugar por muito tempo, ficará amarrado. Depois que o agente é incorporado ao fluxo de trabalho, o conhecimento do negócio é depositado no lado do fabricante e a memória, a configuração e a ecologia do plug-in ficam na Renjia Cloud. Alugue Kimi hoje, quer transportar pufes amanhã? Os ativos de dados não podem ser retirados e os custos de mudança são medidos em anos. Grandes empresas já estão competindo pela entrada: Doubao Tunfeishu e WorkBuddy estão ligados ao ecossistema WeChat, que é essencialmente “bloqueio de soberania de dados”.

Portanto, a camada inferior da decisão de alugar para comprar não é a comparação de custos, mas a alocação de riscos. Alugar, externalizar riscos de iteração e custos de operação e manutenção para o fabricante, mas em troca de riscos de dependência; compre, tenha a soberania dos dados e a liberdade de saída em suas mãos, mas assuma o risco da obsolescência e o custo de formar uma equipe.

Se um fabricante quiser cobrar com base nos resultados, a empresa deve primeiro perguntar: Quem é o responsável pelos erros?

5. Oposição: Nem todos alugam e nem todos podem pagar com base nos resultados agora.

O julgamento central deste artigo é que “o cenário geral é o canal principal”, mas este julgamento tem duas limitações.

Primeiro, a privatização está a tornar-se mais barata e o terceiro caminho realmente existe. A estrutura de inferência DeepInfer de código aberto da DeepSeek (outubro de 2026) permite que as empresas construam seus próprios clusters de inferência, reduzindo significativamente os custos de token unitário em cenários de alto rendimento. A Daily Interactive lançou uma solução pura de privatização para a "estação de trabalho Gizhi", usando a arquitetura Ascend da Huawei, que é conhecida como "vinte vezes mais econômica". Na verdade, o calibre de implementação da inteligência é mais específico: em cenários de produção de alta frequência (uma média de 100.000 chamadas por dia), o custo abrangente da solução privatizada DeepSeek pode ser reduzido para 30% a 40% da API da nuvem pública.

Mas há uma premissa: a utilização do poder computacional deve ser alta. Um cálculo de TCO realizado pela AgentMarketCap em abril de 2026 apontou que quando a taxa de utilização é superior a 70%, o custo de longo prazo da autoconstrução é baixo; abaixo dessa linha, a depreciação do hardware e a mão de obra de operação e manutenção excederão a hospedagem na nuvem. O gargalo não está no modelo em si, mas nos custos de mão de obra de engenharia de orquestração de agentes, avaliação e proteções de segurança.

Em segundo lugar, as empresas líderes não alugam, mas constroem as suas próprias. O CodeBuddy interno da Tencent cobre 95% dos engenheiros e o WorkBuddy é uma plataforma AgentOps; Byte, Baidu e Huoshan constroem, cada um, uma plataforma intermediária de agente e adicionam ligação ecológica. As grandes empresas têm poder computacional, talento e dados. O aluguel é a principal opção para pequenas e médias empresas, e a autoconstrução é a opção para os principais players.

Terceiro, o RaaS paga com base nos resultados, o que só funciona em cenários restritos.. Zhida Mingyuan AI Marketing RaaS insere os resultados no contrato, fornece reembolsos se os padrões não forem atendidos e tem uma taxa de renovação de 96,8% - mas apenas em cenários onde os resultados são fáceis de quantificar, como marketing de aquisição de clientes. O programa piloto RaaS da SDIC de 100 robôs de segurança inteligentes ainda está no “período de verificação de investimento”. Tarefas empresariais complexas são devolvidas ao “aluguel de tempo” porque as condições de “erros atribuíveis e resultados quantificáveis” ainda não foram atendidas.

Então uma afirmação mais precisa é: alugar é tendência, mas comprar não vai desaparecer; RaaS é a direção final, mas há duas portas estreitas de “estabilidade” e “responsabilidade” entre elas. Uma vez que a âncora de preços passa do orçamento de TI para o orçamento humano, o Agente não é apenas uma questão de aquisição, mas uma questão do sistema de trabalho.

O verdadeiro problema é: quando as empresas começam a usar o “orçamento de recursos humanos” em vez do “orçamento de TI” para medir a IA, o limite máximo de todo o mercado muda – mas a mudança é a estrutura, não o montante total.

6. Orçamento humano substitui orçamento de software？A tolerância social é a variável final

Esta não é uma continuação do SaaS, mas uma subversão do SaaS.

A essência da cobrança SaaS por assento ainda é a lógica da ferramenta - quer você use ou não, será cobrado por pessoa. Porém, o Agente cobra com base na jornada de trabalho, tarefas e resultados, o que é essencialmente uma lógica trabalhista.

Porém, o que o Agente está olhando não é o valor total do “orçamento de mão de obra”, masA camada dentro do orçamento trabalhista que pode ser estruturada. As tarefas que pode realizar têm três características: repetitivas, incansáveis ​​e racionais – organizar pistas, enviar e-mails de acompanhamento, preencher relatórios, reconciliar contas e publicar relatórios matinais. Essas tarefas seriam irritantes para as pessoas, mas não para os agentes. Eles estão de plantão 24 horas por dia, 7 dias por semana e não ficam chateados se você não pedir licença.

Mede a jornada de trabalho dos níveis executivo e auxiliar, e não dos níveis de relacionamento e tomada de decisão. As negociações exigem expressões e tons de leitura, beber significa construir confiança informal e a tomada de decisões no local depende da consciência de campo – essas tarefas de “presença humana” não podem ser realizadas por agentes, nem deveriam ser realizadas.

Portanto, não se trata de “o orçamento humano é substituído”, mas sim de “o orçamento humano é reestruturado internamente”:A camada de execução é parcialmente consumida pelo Agente, enquanto a camada de relacionamento e a camada de tomada de decisão são mais valiosas., porque o homem libera as mãos para fazer o que só o homem pode fazer.

Esta analogia pode ser simplificada: agora cobrar com base no tempo mais token é equivalente a calcular salários com base nas horas de trabalho, e você será pago de acordo com a quantidade de trabalho que realizar; no futuro, o pagamento com base nos resultados será equivalente ao salário por peça, e você só será pago após a conclusão do trabalho. As empresas estão dispostas a pagar este dinheiro porque poupam dinheiro real e custos laborais ao nível executivo.

Qual é a implicação para o mercado do movimento ascendente do ponto de ancoragem de preços? É a contabilidade psicológica da empresa para a IA, que passou de “comprar uma enxada melhor” para “contratar um trabalhador de meio período que não sai do trabalho”. Você pode comprar uma enxada, mas só pode alugar uma diarista. Enquanto alugar for mais barato do que contratar pessoas, essa lógica não mudará por cem anos – o que vai mudar é a unidade de medida: de “mensalidade de posto de trabalho” para “salário por obra”.

Mas enterrado aqui está um problema que é mais difícil do que a tecnologia: se o agente não está cortando o orçamento de TI, mas o nível executivo no orçamento humano, para onde irá o corte de mão de obra?

A racionalidade individual das empresas é muito simples: usar quem for mais barato e usar Agente se for mais barato que o ser humano. Mas a reflexividade do sistema reside nisto: se o nível executivo for substituído em grande escala, o lado do consumidor encolhe, e os produtos da empresa não podem ser vendidos, e ela terá de contratar novamente pessoas. No longo prazo, não se trata de uma “substituição infinita”;Equilíbrio dinâmico da relação homem-máquina. O modelo de negócio de "alugar um agente" ainda é dominante na faixa de equilíbrio - porque o aluguel é o mais flexível, se o negócio for bom, você pode aumentar o aluguel em alguns, e se o negócio for ruim, você pode cancelar a assinatura.

Em 10 anos, os agentes de escritório geral serão alugados integralmente mensalmente e passarão gradativamente para o faturamento com base nos resultados; em 20 anos, os funcionários digitais terão se tornado uma forma de emprego padrão, e a estrutura de recursos humanos da empresa será igual a funcionários regulares mais empregos alugados de silício mais terceirização. Mas antes disso, há uma coisa mais urgente do que a iteração tecnológica: quando o ponto de ancoragem dos preços da IA ​​passar do orçamento de software para o orçamento humano, para onde irá a mão-de-obra de nível executivo libertada?

A conferência de imprensa da Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma, em 3 de Novembro, colocou sobre a mesa a caixa de areia regulamentar da IA, a monitorização da estrutura de emprego e a nova carreira de formadores modelo - a questão da distribuição não é uma dedução distante, mas uma agenda contínua.

Se o problema de alocação chegará primeiro e de que forma não depende de dedução técnica, mas detolerância social. A tecnologia pressiona a mesa. Responder, como responder e quando responder são questões que a sociedade deve avaliar. Este compromisso inclui considerações económicas, considerações de estabilidade e considerações de emprego, que não podem ser calculadas pela tecnologia.

Problemas técnicos sempre têm soluções. A forma como a sociedade aceita esta solução é o obstáculo que virá primeiro.

【Descrição da informação】

Este artigo analisa a descrição do conceito:

1. “Dinâmico”: Este artigo utiliza-o para se referir às características dos Agentes que continuam a evoluir, requerem manutenção e acompanham as mudanças nos negócios, a fim de demonstrar que a aquisição não é economicamente viável. Este é um conceito analisado pelo autor, não um termo comum no setor.
2. "Intensidade dinâmica": O critério proposto neste artigo é utilizado para distinguir as decisões de aluguer e compra de diferentes produtos tecnológicos - dinâmicas de baixa intensidade (como aplicações de mapas) podem ser cobertas por um contrato de aquisição e manutenção, enquanto dinâmicas de alta intensidade (como Agente) podem ser cobertas por leasing. Este é o conceito de análise do autor.
3. "Âncora de preços": este artigo é usado para descrever a trajetória de migração da propriedade de contas orçamentárias quando as empresas adquirem IA (de ativos ao acesso a licenças, ao uso, ao horário de trabalho e aos resultados). Este é o conceito de análise do autor.
4. "Estrutura de formulário de três camadas": Este artigo divide o formulário de implementação de IA em três camadas: agente puro na nuvem, equipamento final e robô transportador físico, e corresponde a diferentes decisões de aluguel e compra. Este é o quadro analítico original do autor.
5. "Inteligência de nível soberano": Este artigo complementa o conceito analítico e refere-se à forma de implantação de poder/modelo/dados/aproveitamento de computação em assuntos governamentais, ativos estatais e infraestrutura crítica que não podem ser terceirizados. Este é o conceito de análise do autor.
6. "Harness": refere-se à estrutura de execução do Agente (preservação do estado da sessão, sandbox na nuvem, invocação de ferramentas, recuperação de desconexão, limite de corrente de novas tentativas, etc.), que é um termo técnico na documentação oficial do produto Dark Side of the Moon.

Descrição da previsão de dedução:

Os julgamentos neste artigo sobre "a âncora de preços desliza do orçamento de TI para o orçamento humano", "o aluguel no cenário geral é o canal principal" e "RaaS precisa passar pelo portão estreito da estabilidade" são todas deduções da indústria feitas pelo autor com base em informações públicas e não representam resultados inevitáveis. A visão para daqui a 10/20 anos é uma dedução de longo prazo e há grandes incertezas.

Explicação da analogia:

1. A IDC prevê que “o mercado de agentes de IA de nível empresarial da China crescerá de 21,2 bilhões de yuans em 2025 para 332 bilhões de yuans em 2029”. Isto é citado no "Relatório de pesquisa de desenvolvimento da indústria de agentes de IA da China de 2026" do 36Kr Research Institute (setembro de 2026). O relatório original da IDC ainda não foi tornado público e o texto original pode ser pesquisado de forma independente.
2. Dados como “76% dos profissionais encontraram preocupações de confiança” são citados na pesquisa KYA a portas fechadas da Universidade de Hong Kong. O texto completo não foi publicado e é apenas para referência por analogia.
3. A taxa de falha multiagente é de 41% ~ 86,7%, citado no artigo de UC Berkeley Cemri et al. Por que os sistemas LLM multiagentes falham? (arXiv:2503.13657, 2025), que não pode ser comparado horizontalmente entre diferentes benchmarks; o benchmark CMU TheAgentCompany (arXiv:2412.14161) mediu a taxa de falha do principal agente único em cerca de 69% ~ 70%, e os dois não podem ser misturados.
4. Os preços do DeepSeek-V4-Flash, a estrutura DeepInfer, a "estação de trabalho de conhecimento pessoal" interativa diária, os padrões de implementação realmente inteligentes, etc. são todos divulgados publicamente pelos fabricantes ou estimativas da indústria e não foram verificados de forma independente pelo autor.
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。

本文基于公开信息独立撰写，文中涉及对企业的分析与判断，均为作者基于公开资料的研究性观点，不构成投资建议，亦不代表对相关企业的任何立场。相关数据以企业官方披露为准。文中对无公开证据的假设性推演已标注说明，读者请注意辨别。

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