来源:互联网 更新时间:2026-07-07 14:52
一个写代码的 AI 工具,被马斯克旗下 SpaceX 用 600 亿美元买走了。
三周前的 6 月 16 日,SpaceX 在提交给 SEC 的文件中披露:已与 Cursor 母公司 Anysphere 签署合并协议,全部以股票支付,预计三季度完成交割。600 亿美元,折合软妹币 4000 多亿。被买下的这家公司,翻开公司注册时间,才四年。
Cursor 拿到的不是掌声,是一张 600 亿美元报价单。但在同一条时间线上,更多的 Agent 创业者在经历另一种剧情。发布会上,他们的产品几乎无所不能:写代码、查资料、接客服、筛简历,像一个不知疲倦的数字员工。可一进采购流程,热闹很快冷下来——业务部门说“很有想象力”,IT 部门问“能不能接权限”,法务问“出了错谁赔”,财务问“按什么计费”。最后,那个让全场惊呼的 Agent,死在一句客气的“我们再看看”里。合同没签,预算没批,账上的钱一天天变少。

研究机构 Gartner 给这种剧情下过一个冷冰冰的判断:到 2027 年底,超过 40% 的 AI Agent 项目会被取消。更不留情面的是另一个估计——市面上几千家自称做 Agent 的公司里,真正具备这个能力的,大约只有 130 家,剩下的大多是把老产品换了个新说法。
一边是 600 亿美元的天价交易,一边是大量项目停在试点阶段。能不能赚钱,市场已经给出答案,真正的问题是:
我们来把故事拆开看。
SpaceX 为什么肯出 600 亿?据 TechCrunch 报道,截至今年 2 月,Cursor 一年能收上来的钱(业内叫 ARR)已有 20 亿美元,公司预计年底超过 60 亿——一年涨到三倍。它的估值因此在半年多时间里连跳三级:2025 年下半年还是 293 亿美元,今年 4 月洽谈融资时到了 500 亿,6 月被 SpaceX 用 600 亿直接买断。

写代码,是 Agent 第一个跑通收费的方向;第二个,是客服。前 Salesforce 联席 CEO Bret Taylor 创办的 Sierra,不到两年做到 1 亿美元 ARR,今年 2 月已涨到 1.5 亿;5 月它又融资 9.5 亿美元,估值超过 150 亿。据 TechCrunch 报道,财富 50 强企业里,已有超过四成是它的客户。给它掏钱的,是世界上最大的那批公司。
再加上做 AI 招聘的 Mercor、做企业搜索的 Glean,还有通用 Agent 公司 Manus——上线仅 8 个月,年化收入 1.25 亿美元。它去年底被 Meta 以约 20 亿美元收购,这笔交易如今因审查生变、正在拆解,但没人怀疑过它的收入是真的。
这份名单还可以列得更长。2025 年下半年,投资圈流传过一份第三方整理的“全球最赚钱 20 家 AI Agent 公司”榜单(数据未经上榜公司逐一确认),里面藏着一个比“谁赚钱”更有意思的数字:榜首公司平均每个员工一年挣 320 万美元,榜尾公司人均只有 4.5 万——差了 70 倍。这还只是“上了榜”的公司之间的差距,榜单之外,是沉默的大多数。

这些赚钱的公司,干的事八竿子打不着:写代码的、接客服的、筛简历的、搜文件的。但如果不看它们“做什么”,只看它们“怎么收钱”,会发现三个惊人一致的共同点。
想象你要请一个装修队。对方说“我们能让你家更有品位”——你敢签合同吗?不敢。但如果对方说“贴 80 平米瓷砖,横平竖直,验收不过不收钱”——你就敢了。
Cursor 卖的是代码,跑得通就是跑得通;Sierra 卖的是“解决掉的客服问题”,解决率白纸黑字写进合同;Mercor 卖的是候选人,入职就是入职。客户不需要“相信 AI”,只需要验货。
昆仑万维 CEO 方汉在 2025 年底说过,接下来唯一的技术赛点,是 Agent 能否大规模自动化“可验证过程”。翻译过来就是:能验货的活,才轮得到 AI 干;能验货,才收得到钱。
验货成功的例子已经有了。巴西数字银&行 Nubank 有 1.3 亿用户,他们在一篇论文里公布了自家客服 Agent 的成绩单:在寄送银&行卡的场景做了实验:AI 服务的用户满意度指标(NPS)比对照组高出 37 个百分点,不用转人工就解决问题的比例高了 29 个百分点。指标涨了,预算就有了理由——就这么直接。
而那些死掉的项目,演示时讲的往往是“帮管理层做决策参考”“提升组织效率”。听着都很美,但“参考”怎么验收?“效率”怎么验收?
Agent 干活要烧算力,烧的是真金白银。业内按 token 计费——你可以把它理解成 AI 世界的电表,Agent 每“思考”一下,电表就走一格。
Sierra 的收费方式因此显得聪明:不收固定年费,按“解决掉的问题”一单一单收。单子多,电烧得多,但收的钱也同步在涨——收入和成本拴在同一张表上,不会出现“生意越好、亏得越多”的怪事。
对照一下很多卡住的公司:它们沿用了传统软件的卖法,按“人头”收年费。可 Agent 的卖点,恰恰是帮企业省人头。按人头卖一个“省人头”的东西,客户算不清自己买了多少,卖家算不清自己要烧多少电,双方都糊涂,合同自然签不下来。
Cursor 花的是企业本来就有的研发预算,Sierra 替代的是本来就要付的客服外包费,Mercor 抢的是本来要给猎头的用金。这些钱年年都花,Agent 公司做的,是从既有预算里截流。
而很多通用 Agent 产品,需要客户为“AI 转型”专门新开一笔预算。在人人喊降本增效的 2026 年,等一笔新预算走完审批流程,创业公司可能已经发不出工资了。
这三件事,说到底是一句话:
看完赢家,再看大多数公司卡在哪。
先看这个行业被引用最多的一个数字:MIT 在 2025 年 8 月发布报告称,95% 的企业 AI 试点没有产生可衡量的回报。这个数字的统计方法有争议,未必精确;但“大部分试点死在掏钱之前”,行业里没人反驳。为什么?
发布会上,一个准确率 90% 的 Agent 足以赢得掌声。但把它放进财务部试试:每十个数字里可能错一个,而且没人知道错的是哪个——于是只能安排人把全部结果重查一遍。省下的人工,全花在检查 AI 上了,账算下来还不如不用。
更残酷的是,把 90 分提到 99 分,要花的不是多一成的钱,而是几倍的钱去做防错和纠偏。这笔钱,目前没有客户愿意全额买单。大多数试点,就是这样无疾而终的。
AI 把一笔不该退的钱退了,把合同里的一个风险条款看漏了——损失算谁的?传统软件出了故障,责任条款写得清清楚楚;而大多数 Agent 合同里,压根没有“做不到怎么赔”这一页。没有这一页,企业的采购和法务就不会放行。
按人头计价装不下 Agent,上一节说过了。要补充的是,这道墙连巨头也在撞——Salesforce、微软们同样在推倒重来,寻找新的收钱方式。区别在于,巨头亏得起试错的钱,创业公司亏不起。
这些问题放在一起,就会把 Agent 从演示现场拖回合同现场。这一年多,AI 的能力没掉链子,掉链子的是能力周围那一整套东西——怎么验收、出错谁赔、按什么收钱。
但收入起来之后,问题还没结束。一些公司好不容易翻过三道墙,一算账,还是不挣钱。
传统软件是门好生意,因为多卖一份几乎不多花一分钱,毛利能到八成。Agent 不行:每服务一次客户,电表都在走。多家分析机构今年反复提醒同一件事:AI 公司的毛利,普遍远低于传统软件。
最能说明问题的例子,恰恰是最成功的那家。据 TechCrunch 报道,Cursor 卖给大企业的生意已经开始赚钱,
所以“按结果收费”才会在今年从少数派实验,变成全行业的救命稻草:把收钱的单位从“几个账号”换成“办成几件事”,成本和收入才能绑在一起。推理成本这个紧箍咒,反而逼着这一代 AI 公司比上一代软件公司更早学会算账——而会算账,正在变成比技术更硬的门槛。
还有一层账,藏在更上游:应用公司挣到的每一块钱,都被人先抽过税。算力和模型厂商先抽一道;企业落地的“最后一公里”,咨询公司和集成商再抽一道——客户被 Agent 打动之后,第一笔大钱往往先付给帮它改造系统、打通权限的埃森哲们。埃森哲 2025 财年,光生成式 AI 和 Agent 相关的收入就有 27 亿美元,约为上一财年的三倍。创业公司讲给资本市场的“落地”故事里,有相当一部分钱,落进了别人的财报。

再回头看 Manus:据其官方披露,产品累计处理超过 147 万亿个 token、创建过 8000 万台虚拟电脑。无论应用层谁生谁死,电表一直在走。应用层想活下来,只有一条路——让烧掉的每一度电,都对应一笔收得回来的钱。
AI Agent 的游戏规则已经变了。2024 年,演示视频能带来流量;2025 年,融资故事能带来估值;但到了 2026 年,市场真正关心的是:谁能签合同,谁能收回钱,谁能把收入变成利润。
所以,订单为什么只落到那几家手里?因为拿订单靠的从来不是演示最惊艳,而是最先搞定验收、算账、预算这三件“无聊小事”。
如果你是创业者,可以用三个问题自测:你干的活,客户能验收吗?你收钱的方式,和你烧钱的方式对得上吗?客户给你的钱,是本来就有的预算,还是要为你专门新批的?三个都答“是”,墙再高也有梯子;有一个答“否”,再惊艳的演示,也只是演示。
最后多提醒一句:这三道墙,翻过去一次不等于一劳永逸。上游厂商改一次模型价格,墙的高度就跟着变一次——翻过墙是拿到入场券,守住墙才是生意本身。
演示再好,也只是“看起来能用”。客户真正掏钱前,还要问清楚:怎么验收,怎么算账,出了错谁负责。
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