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　　在ChatGPT刚发布后的两年里，AI投资的圣杯交易就是美国的七家AI科技巨头“七姐妹（Magnificent Seven，出自2016年电影《豪勇七蛟龙》）”；所谓圣杯交易，指的是无论市场环境如何都能大概率确保盈利的理想状态下的投资。 在2023-2024年，这七家公司合计贡献了标普500超过一半的总回报，市值占比从2022年底的20%升至三分之一。于是，持有个股也罢，指数也罢，AI在资本市场的投资表现和七姐妹有很大关系。

　　但现在，这个圣杯正在出现很大裂缝。如图1所示，如果我们对比自2024年底到2025年初不同企业的市值高点和今天的市值，则只有英伟达和谷歌实现了35-60%的增长，苹果基本持平，其他包括微软、特斯拉、亚马逊、Meta都普遍跌了10%以上。2026年以来，七姐妹全部下跌，跌幅在3.34%-18%之间。有人可能会认为这是市场的普遍下调（同期纳斯达克100指数下跌3.33%）。但让我们看一下同样与AI相关的存储芯片的表现，今年以来，美光、闪迪、三星、海力士，即便面临中东战局的动荡，涨幅仍然在35%-180%之间。显然，随着AI商业的演化，企业的机遇和挑战在发生一些结构性改变。

　　所以，“买入指数或者七姐妹，回家睡觉”的圣杯交易已经失效，AI基础设施和应用型企业表现分化，HALO交易崛起。资本市场这些让人困扰的折腾，其实自ChatGPT面世以来，我们已经见证了很多次（图4）：当ChatGPT出现时，谷歌被宣判“可能会在1-2年内死掉”，英伟达暴涨；当DeepSeek-R1发布时，英伟达单日蒸发6000亿美元市值，恒生科技指数拉升；到现在，SaaS末日论和智能危机论同时出现，HALO交易崛起。

　　让我们为智能体拐点下一个定义：进入智能体商业第二年，以OpenClaw（小龙虾）的崛起为代表，智能体类似互联网的基础设施级框架已经诞生，并正在带来智能体使用的跳跃级普及。在开发者侧，这个开源智能体框架不到100天就超过了霸榜十年的ReAct和Linux，登顶GitHub Star榜单（如图5），也就是开发者收藏和调用的频率榜单。这意味着什么？ReAct是Meta主导的全球最主流Web前端框架，而Linux则是驱动全球绝大多数服务器的操作系统内核，两者都是互联网级别的主要基础设施项目。所以，开发者们正在用行动表明，Openclaw是智能体应用的基础设施级框架。在应用侧，国内，已经至少有八家科技公司推出了自己版本的龙虾产品，无数消费者排队安装，甚至愿意付费安装。

　　技术：过去一年中，三种重要的技术基础设施能力落地：（1）代码能力：代码是AI真正颠覆的产业。随着大模型代码能力的不断提升和自然语言化，大模型拥有了能被常人使用的脚手架，让更加广泛和深入地进入应用场景成为可能；（2）协同框架：由Anthropic提出的MCP协议，是连接现有App的协议；（3）任务定义框架：也是由Anthropic提出的技能（Skill）框架，自2025年12月成为开放标准。这三种能力，实际上是让使用者能够通过自然语言，用智能体来处理各种场景中的任务和分工，并协同其他智能体和应用。自此，智能体有了作为硅基工作者，与自然语言的人类协同工作的技术基础设施。

　　至此，我们可以理解智能体拐点给算力基础设施层面带来的影响：整体而言，这不但是一个巨大的算力需求，而且是一个暂时看不到需求上限、同时供给侧扩张门槛极高的结构性机会，是真正意义上的“超级周期”。在需求侧，随着智能体的普及和深化，其计算消耗是持续性推理，使用越深、场景越复杂，消耗就越高，而不是像过去消费硬件那样容易触及“用够了”的饱和点；在供给侧，先进制程芯片的设计和制造高度集中在极少数公司手里，进入壁垒是数十年技术路径的积累，也不像光伏和新能源汽车那样可以依靠资本快速复制产能。

　　从这个角度看，从ChatGPT发布以来，只有一个行业真正值得被称为颠覆，那就是编程。为什么？从供给侧看，在2023年，GitHub Copilot曾是ChatGPT之外全球最早突破100万付费用户的AI应用，今天，它已基本退出编程智能体的主流讨论，主导这一市场的是Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf这些此前根本不存在的公司。从用户群体看，已经从职业开发者扩展到非技术人员，其自然语言化催生了今天的智能体拐点。从商业模式看，其头部产品的定价方式，从12至20美元/月跃升至200美元/月，再到今天可以按token消耗量付费。从行业估值逻辑看，已经从编程工具市场（十亿美元量级）切换至程序员劳动力市场（千亿美元量级）。玩家、用户、定价、估值逻辑四个维度同时的替换，这才是颠覆的完整图像。

　　而以数据价值、生态价值为核心的软件应用，只要这些价值是独有的，长期而言，更可能是被智能体赋能。Palantir的核心竞争力，是数十年政府和企业数据积累形成的独有数据资产与AI本体引擎的分析能力的组合；AI能力越强，这类资产的价值越高，而这正是Palantir的核心护城河。AppLovin的移动广告推荐引擎，依赖的是AppLovin独有的广告投放平台数据和第一方游戏玩家数据及know how；智能体的迭代使数据飞轮转得更快，而不是替代了数据飞轮。也因此，资本市场已经开始修正：进入3月，在伊朗战争带来整体回调的背景下，头部25家软件股中有23家都实现了上涨。这些企业有未来，只不过要探索出如何用好智能体，更好赋能自己的服务场景和数据。

　　今年春节至今，中国大模型在OpenRouter上已经霸榜（图13）。直到今天，第三方平台调用量Top5模型中有3个是中国大模型（分别为MiniMax M2.5、Step3.5 Flash和DeepSeek V3.2，主要靠自有平台的字节和通义不在统计之内），占Top5模型token消耗量的70%。其中，MiniMax 2.5已经占据榜首一个月。受此影响，在香港上市的MiniMax、智谱都一度突破了3000亿港币市值，超越了携程、百度、京东、快手等传统互联网巨头。

　　首先，智能体拐点的出现，对中国的大模型厂商是整体的巨大利好。这是因为，到了智能体广泛落地阶段，模型性能已经不再是唯一的决定因素，成本的重要性在上升。智能体是全天候运行、多任务并发、超大计算量、且按照token消耗量付费的模式，所以影响用户决策的是性能、成本、速度三个要素的平衡。今天，Claude Opus 4.6性能很强，但放到一个全天候运行的智能体上，其成本是大部分用户都难以承受的。这是美国顶尖大模型的痛点，也因此成为中国大模型公司们在实际应用中不断追赶的机会。正如在互联网应用高速发展时期一样，中国企业在应用体验层的竞争力值得期待。

　　但必须承认，在通用模型性能和实际体验上，中国大模型和国际顶尖模型之间还存在差距：在AI的闭卷考评测（即没有被测试过的题目，SWE-reBench）中，前十名全部来自Anthropic、OpenAI和谷歌，中国模型从第十二名开始出现，且与前十名的分差明显大于公开基准中（开卷考评测）的差距。这类评测考察的是面对未知问题时的推理泛化能力，更难通过工程化手段短期提升。这里反映的是基础模型的真实差距。中国真正做到了性能领先的领域，现在只有字节Seedance代表的多模态大模型。

　　我们在文章AI会吞噬软件吗？从Claude Cowork、Claude in excel、OpenClaw看软件的趋势中做过这样一个评论：“在1980年代，软件是“让计算机可被使用的程序”；在2000年代，软件是“连接人与信息的界面”；而在AI时代，我们发现软件的本质其实是“数据和场景价值的一种容器”。那些只装了“界面”和“流程”的容器，正在被打碎，内容物被倒入AI的新容器中。那些装了数据、网络和生态的容器，反而变得更加坚固，因为AI需要这些内容物，二者是赋能的关系，AI会融入到那些容器中；而随着AI能力的同质化，具备数据、网络和生态的容器，仍然会占据一个主导的生态位，不会被完全吞噬。另一方面，对于这些容器而言，面对新的AI能力，设计好能用好智能体、同时又有护城河的机制，也非常重要。”