（图片由 AI 生成）

" 我难道要……把时间浪费在算 Token 上吗？我得不到任何价值，而他们却要拿走我的知识产权。"

最近，美国企业级 AI 服务公司 Palantir CEO 亚历克斯 · 卡普（Alex Karp）在接受采访时，替企业用户吐槽在 AI 服务中浪费 Token 费用，没有产生相应的价值，甚至面临知识产权被拿走的风险。

智能体的爆发点燃了全球 "token 经济 " 叙事，但这套叙事正在引发反弹。因为背后缺乏针对智能体经济运行的信任基础设施，应用端的客户并不能真正从 "token 经济 " 中获得增长和安全感。

先于智能体发展起来的区块链，正在成为智能体可信运行的新思路。而一家在全球也不多见的 " 全栈 AI+ 全栈区块链 " 基础设施供应商，浮出水面。

01

企业级 AI 市场的 " 三个样本 "

以中美市场为代表，一场围绕智能体经济的产业重构正在加速上演。而这场变革的核心战场，不在消费者端，而在企业端。

Gartner 预测，到 2026 年底，40% 的企业应用程序将配备特定任务的 AI 智能体，而 2025 年初这一比例尚不足 5%。IDC 预计中国企业级 AI 智能体市场 2029 年将突破 3320 亿元。

在全球头部公司中，企业级 AI 应用服务的发展路径各有不同，Anthropic、Palantir 和蚂蚁数科，从不同的角度出发，跑出了三个不同的样本。

2026 年 5 月，Anthropic 在纽约举办了一场仅限邀请的金融服务简报会，JPMorgan Chase 董事长兼 CEO Jamie Dimon 与 Anthropic CEO Dario Amodei 首次同台。这场会面意味着，大模型和金融业的领头羊走到了一起。

Anthropic 的金融战略分两条轨道：面向大型金融机构，提供工具让它们自行配置和运行 AI 智能体；面向中型市场，通过前述 15 亿美元的私募股权合资企业，将 Claude 直接嵌入公司运营。同一天，Anthropic 发布了一套预构建的金融服务智能体。

在 2026 年 5 月底宣布 H 轮融资（估值 9650 亿美元）时，Anthropic 官方披露其年化经常性收入 ( ARR ) 已经突破 470 亿美元。Anthropic CEO Dario Amodei 在 2026 年第一季度的 CNBC 采访中确认，80% 的收入来自于企业客户。

而市值超过 3000 亿美元的 Palantir，不研发底层大模型，它的核心能力在于让 AI 在企业的真实业务中安全运行。

亚历克斯 · 卡普在最近的访谈中直言不讳地批评了当前大模型实验室的路线：" 这些模型公司往往不够了解客户的实际业务，而更关心如何实现‘ Token 最大化’。" 在他看来，AI 真正的价值在于如何落地实现，且至少在接下来的数年里都会是行业的核心命题。

Palantir 的 AIP 平台正是这一理念的产物。它基于 Foundry 数据平台构建的 " 本体论 "（Ontology），将企业数据、业务规则和决策流程统一建模，让生成式 AI 能力能够连接到企业内部数据与业务流程。

Palantir 的模式在营收上得到积极反馈。2025 年收入 44.75 亿美元，同比增长 56%；2026 年一季度收入 16.33 亿美元，同比增长 85%，其中政府端收入占比约 52.5%，商业端收入占比约 47.5%。

从其财报来看，其收入结构正在经历明显的转型：虽然政府订单依然庞大，但 " 美国本土的企业级商业客户 " 已经成为推动其业绩翻倍的核心引擎。

在国内，蚂蚁数科是少数一开始就定位企业级服务的 AI 厂商之一。

基于蚂蚁百灵大模型、金融智能体 Agentar 以及 AI PaaS、MaaS 等服务，鲜少见诸 AI 行业头条的蚂蚁数科，正在被银行、保险、能源等领域的企业选用。

蚂蚁数科打造了完整的 AI 全栈企业级产品矩阵。

在基础设施层，AI PaaS 平台实现多云、多芯、多 OS、多基模资源的统一调度；可信数据空间平台融合多模态数据、数据集与隐私计算能力，打通数据壁垒，沉淀高质量专属数据集；智能体开发平台与数字资产管理平台则为上层应用提供开发支撑与资产沉淀能力。

在模型层，蚂蚁数科采取 " 通用大模型 + 行业专属小模型 " 的双轮策略。针对金融、医疗等行业，通过蒸馏与精调补齐通用大模型的能力短板。

在智能体方面，蚂蚁数科的 Agentar 平台提供了全栈式企业级智能体基座，面向金融机构提供从算力调度到应用落地的完整工具链。Agentar 已覆盖超 300 个金融核心场景，服务 100% 的国有股份制银行和超 60% 的地方商业银行。

2026 年 6 月，蚂蚁数科进一步发布 "Agentar 金融智能体专家团 "，包含十大金融数字专家与 300 余个行业智能体。

02

智能体 + 区块链渐行渐近

智能体经济，仅仅建立在 AI 基础设施基础上，还不够。

蚂蚁数科 CTO 闫莺表示，当前的智能体经济基础存在着 " 四道裂痕 "：提示词逻辑漏洞导致的执行失控、AI 缺乏可信身份导致的责任真空、支付网关以人为对象导致的交易壁垒，以及陌生 Agent（智能体）缺乏信任导致的协作风险。

" 这不是修补一下软件就能解决的，而是要从底层基础设施层面重新设计 "。

于是，蚂蚁数科提出了面向智能体经济的架构理念—— "4R 全栈架构 "（4R Full-Stack），涵盖智能体运行（Agentic Runtime）、支付轨道（Payment Rails）、智能体注册（Agent Registry）与根基础设施（Root Infrastructure）。

"4R" 的底层是区块链，比如原生链上支付通道、为 Agent 构建 DID 身份体系、不可篡改的契约执行环境等，都建立在区块链之上。

蚂蚁数科的区块链业务始于 2015 年，从蚂蚁链（AntChain）起步，是纵观全球产业区块链发展绕不开的一个重要角色，核心技术全栈自研，中国企业级市场份额排名第一。

过往 10 年，蚂蚁链每年度的技术产品发布被从业者视作一面旗帜，包括交易、跨链、Layer2、虚拟机等等，牵引着下一阶段的发展方向。

2025 年 9 月，在企业级智能体萌生的前夜，蚂蚁链率先发布智能代理合约（Agentic Contract），引入 AI 智能体驱动智能合约，让合约本身具备自主性，使其能够基于 AI 进行环境感知、逻辑推理和动态决策。

智能合约是区块链网络自动运转的中枢，但过去的「智能」仅是基于预设规则的「自动化」执行，蚂蚁数科首次推动「Smart Contract」迈向「Agentic Contract」。

蚂蚁数科正在推动区块链和智能体在产业场景的深度融合。

" 一座分布式光伏电站，拥有链上数字身份，搭载交易智能体，能感知实时电价、与储能电站自主协商、在现货市场直接报价并自动结算，全程无需人工介入。" 蚂蚁数科区块链业务总裁边卓群，描绘了新能源领域的区块链 + 智能体协同场景。

边卓群提出了两个基础单元概念，它们都叫 "token"，但分别来自区块链和 AI。在区块链上，" 资产 token" 解决设备身份与数据可信的问题，让实体资产在数字世界拥有可流转的身份凭证。

她如此形容两者的协同：" 区块链与 AI 恰如产业进化的‘左右脑’——前者负责逻辑、确权与规则，后者负责创造、决策与进化，缺一不可。"

在香港，蚂蚁数科既是旨在推动代币化央行货币、代币化存款与数字资产的互通及标准制定的 "Ensemble 沙盒 " 的成员，也是旨在推动生成式人工智能发展的 "GenA.I. 沙盒 " 成员。

这为两类 token 协同生态的基础设施建设提供了良好的开端。

03

智能体经济的支付枢纽

智能体支付是智能体经济的核心枢纽。

Gartner 预测，到 2028 年，90% 的 B2B 采购将由 AI 智能体作为中间人完成，这些智能体将主导并处理高达 15 万亿美元的 B2B 商业交易。在这 15 万亿美元的交易网络中，机器与机器（M2M）的交互需要一套全新的信任和支付底座。

用区块链 +AI 构建这样新底座，已成为一种方向性选择。

Circle 于 2026 年 5 月推出 Circle Agent Stack，为智能体提供链上钱包与微支付基础设施，CEO Jeremy Allaire 指出 " 金融基础设施历来是为‘人’设计的，从未为自主运行的软件设计过 "。

而 Google 将自身主导的 Agent Payments Protocol ( AP2 ) 授权框架，与基于区块链结算的开源 x402 协议进行了深度集成。AP2 协议负责 " 管人 "（解决意图验证、授权合规和隐私保护），而 x402 区块链标准负责 " 管钱 "（解决机器之间无需中介、零门槛、极低成本的资产清结算）。

根据最近的数据，支付宝服务智能体支付的笔数再创新高，达 3 亿笔。目前，支付宝 AI 支付已支持 95% 的通用智能体框架。而这些交易的背后，离不开蚂蚁链的支持。

近日，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，提出 " 探索利用区块链等技术，建立重要应用场景智能体行为可验证、可追溯机制，防范智能体不当行为引发重大风险。"

《意见》直接指向了智能体自主运行的 " 信任危机 "。

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