多模态智能体竞合元年：AI Agent流量变现困局与具身智能商业化挑战

文章目录

中国信通院启动多模态智能体技术规范编制，这事儿看似波澜不惊，实则暗流涌动。与其说是规范，不如说是圈地。标准制定权向来是巨头们争夺的战略高地，谁掌握了标准，谁就能在未来的市场竞争中占据有利位置。可以预见，2025年将是多模态智能体赛道的“分层元年”。

头部企业凭借先发优势和技术积累，试图通过标准来规范市场，进而收割用户。想想当年的Wi-Fi标准之争，高通、英特尔等巨头凭借专利优势，牢牢掌控着市场话语权。如今的多模态智能体领域，类似的戏码恐怕又要上演。

而对于那些缺乏核心技术和资金实力的小企业来说，技术规范的制定无疑是雪上加霜。它们或许只能退守小众市场，在夹缝中求生存。这就好比早期的互联网，无数小网站昙花一现，最终只有少数巨头笑到了最后。

资本自然也不会错过这场盛宴。但押注需谨慎，不能只看概念炒作，更要关注企业的技术实力和生态站位。毕竟，AI领域的技术迭代速度太快了，今天还风光无限的明星企业，明天可能就被新技术所颠覆。

Manus的爆火，再次证明了C端用户对AI产品的需求正在从“功能满足”转向“情感共鸣”。Monica这款产品能火，很大程度上是因为它能像朋友一样跟你聊天，甚至还能帮你解决一些生活琐事。

阿里千问大模型（Qwen）的开放，无疑为AI创业者提供了更多机会。他们可以基于大模型进行二次开发，快速推出各种创新应用。这就像安卓系统的开源，催生了无数的移动应用开发者。

但问题也随之而来：流量变现难，功能深度不够，数据飞轮效应尚未形成，以及巨头的“降维打击”风险。这些问题如果不能得到有效解决，Manus的火爆可能只是昙花一现。

AI Agent目前主要还是靠订阅收费或广告变现，但用户付费意愿并不高，广告效果也难以保证。这就像早期的互联网内容创业者，空有流量，却找不到合适的变现方式。

AI Agent的功能还不够深入，无法真正解决用户的痛点。用户可能一时新鲜，但很快就会失去兴趣。就像那些昙花一现的APP，功能单一，缺乏创新，最终被用户所抛弃。

数据是AI的燃料，没有足够的数据，AI就无法进化。但很多AI Agent缺乏有效的数据采集和反馈机制，无法形成数据飞轮效应。就像那些没有用户反馈的网站，内容质量无法提升，最终走向衰落。

最可怕的还是巨头的“降维打击”。如果阿里、腾讯等巨头推出类似的产品，小企业很难与之竞争。这就像当年的团购大战，最终只有少数巨头笑到了最后。

智元机器人发布通用具身基座大模型GO-1，确实让人眼前一亮。它标志着国产AI在“具身智能+机器人”融合领域迈出关键一步。

但要实现商业化落地，数据规模和场景泛化能力仍然是核心挑战。目前的具身智能模型，主要还是依赖于大量的训练数据。如果没有足够的数据，模型的性能很难得到提升。

另一方面，具身智能模型需要在各种不同的场景下都能正常工作。但现实世界非常复杂，很难用有限的数据覆盖所有场景。这就像自动驾驶技术，虽然取得了很大的进展，但仍然无法完全应对各种复杂的路况。