2026年，人工智能产业正站在一个微妙的转折点上。

大模型的技术突破仍在继续，但行业关注的焦点已经悄然转移。当顶级模型陆续亮相，人们发现一个尴尬的现实：模型越来越聪明，但企业用起来越来越困惑。

“ChatGPT能写诗、能编代码，但让它帮你管好一条供应链、跟进一个销售线索、完成一份合规审查，它就不太行了。”这句话道出了当前企业级AI落地的核心痛点。

在2026世界人工智能大会上，迈富时（Marketingforce，02556.HK）以“全栈Token工厂”的战略定位亮相，试图回答一个行业级难题：如何让AI从“能说会道”变成“能干成事”？

从“模型智能”到“企业智能”：AI竞争逻辑正在重构

过去三年，全球AI产业围绕大模型展开了一场军备竞赛。参数规模从千亿到万亿，上下文窗口从几万到几百万token，推理能力从简单问答到复杂逻辑推演——技术指标不断刷新，但有一个问题始终没有被回答：这些能力，如何转化为企业的生产力？

企业需要的不是一个“什么都懂但什么都不做”的通才，而是一个懂业务、守规矩、能执行的专业员工。前者是模型的强项，后者需要的是一整套智能体基础设施。

这正是迈富时在本届WAIC上试图传递的核心观点。AI智能体的发展需要三大基础设施支柱：Agent Development（开发基础设施）、Agent Runtime（运行基础设施）、Agent Collaboration（协作基础设施）。

三者共同支撑智能体从创建、运行到协同的完整生命周期。没有这套基建，智能体就是实验室里的展品；有了这套基建，智能体才是企业里的员工。

“全栈Token工厂”：Token不是终点，是起点

为什么迈富时将参展主题定义为“全栈Token工厂”？

在行业普遍认知中，Token是大模型输出的基本单位，是AI能力的“货币”。但迈富时提出了一个不同的视角：Token不是AI价值的终点，而是企业智能化的新生产资料。

一枚Token从模型输出到产生业务价值，中间需要经历四个环节：理解企业知识→调用业务能力→执行业务任务→产生经营结果。每一个环节都需要对应的基础设施支撑。

l 理解企业知识，需要知识中台将企业私域数据、行业知识图谱、历史业务记录结构化沉淀，让Token不再依赖模型的通用“常识”，而是基于企业自身的业务现实。

l 调用业务能力，需要智能体中台提供标准化的工具接口和业务模块，让Token能够触发真实动作——发一封邮件、调一份订单、生成一份报告，而非停留在文本生成层面。

l 执行业务任务，需要AI原生操作系统实现任务的自主拆解、跨智能体协同和业务规则的刚性内嵌，确保Token驱动的每一个动作都符合企业的权限边界和合规要求。

l 产生经营结果，需要全链路的数据反馈和效果度量机制，让每一枚Token的调用都能追溯、可评估、持续优化。

通用大模型产出的是标准化Token，迈富时把这些Token加工成能直接干活的场景Token。 每一枚Token的调用，都对应一个真实的业务动作和可度量的业务结果——“全栈Token工厂”的含义，正在于此。

开发范式革命：从“写代码”到“说需求”

智能体的普及，正在改变企业应用开发的基本逻辑。

在传统软件开发模式中，企业应用需要依赖大量代码编写和流程配置。一个简单的数据查询功能，可能需要数据工程师写SQL、后端工程师接接口、前端工程师画界面——周期以周甚至月计算。

而迈富时展示的智能体开发范式，指向了一个完全不同的方向：自然语言驱动的开发模式。

业务人员通过自然语言描述目标——“帮我分析这批客户为什么流失”“制定下一季度营销计划”“完成某区域销售预测”——智能体即可理解任务，自主调用工具、知识库和业务系统完成执行。

AI智能体开发正在从传统高代码、低代码模式，走向自然语言驱动的新范式。这意味着AI正在从“辅助工具”转变为“业务执行主体”。

这一转变的深远意义在于：企业应用开发的门槛将从“会编程”降低到“会描述”，业务人员可以直接定义和部署智能体，不再需要等待IT部门的排期。

运行与协作：企业级AI落地的两座大山

如果说开发让智能体诞生，那么运行和协作能力决定智能体能否真正进入企业。

在企业实际应用中，一个智能体往往需要连接CRM、ERP、供应链等多个系统，调用不同的工具和数据源，同时处理复杂的业务流程。这远非一个简单的对话模型可以胜任。

企业需要解决一系列关键问题：如何保证智能体稳定运行？如何管理智能体权限？如何让多个智能体协同完成任务？

针对这些挑战，迈富时聚焦智能体运行基础设施建设，包括工具动态发现与调用，让智能体能够根据任务需求选择合适的能力模块；上下文状态管理，让智能体具备跨任务的记忆和持续服务能力；安全隔离与权限管控，确保智能体只能访问授权范围内的数据和系统。

而在协作层面，多智能体协同的理念更进一步：当多个智能体同时工作时，如何避免冲突、如何分配任务、如何汇总结果——这些都需要一套完整的协作机制来保障。

未来企业拥有的不会只是几个AI助手，而是一支能够协同工作的AI员工团队。而管理这支团队，需要的不只是单个智能体的能力，而是一整套智能体操作系统。

智能体基建，AI竞争的下一个主战场

从语言模型时代，到大模型时代，再到AI智能体基础设施时代，人工智能正在经历新的演进。

“AI基建的能力边界，就是智能的边界。”

这意味着，未来AI竞争的核心，不只是谁的模型更强，而是谁能够建立更强的智能体基础设施，让AI持续创造价值。

在WAIC2026上，迈富时通过“全栈Token工厂”、企业智能体平台以及AI基础设施的完整呈现，展现了企业AI应用发展的新方向。让AI真正成为企业的新生产力，让每一家企业拥有自己的智能体体系——这不仅是迈富时的战略定位，也可能是AI产业下一个五年最值得关注的命题。