全民养虾，百虾大战，但2026年了，99%的企业用AI还是没赚到钱

最近几周，从全面养虾，到百虾大战

WorkBuddy、jvs claw、ArkClaw... 这些大厂疯狂推出自己的消费级Agent产品。试图重新定义的个人效率？

但有一个事实，很少有人提：

2026年了，99%的企业用AI，还是没赚到钱。

你可以看看自己身边，都在聊大模型、聊Agent、聊养虾，但是能在企业业务里跑通Agent的，有多少？

生成一份漂亮的PPT、写一个文案，这些确实很简单。

但是企业面临的是：理解市场，定义产品，拆解业务流量，制定策略...

这些事情，从来都不是一个prompt就能搞定的。

那问题到底出在哪？

现在企业用AI，模型肯定不是门槛了。

到今天，一个非常客观的事实是： 模型的性能差距非常小了。

国内国外的模型，开源闭源的模型。 在主流benchmark上刷分，都挤在一个很窄的区间里。

现在所有人都能用到，一流的模型。 甚至模型之间的定价几乎都在一个数量级，都在相互对标。

所以，最近很多文章都在说，真正的壁垒已经不再模型，而在context。

福布斯最近有一篇文章，把企业当前最大的问题定义为 Business Context Gap。

https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2026/03/12/the-business-context-gap-undermining-enterprise-ai/

主要的观点是，现在的大模型虽然依据一些检索工具，能找到大量的数据。 但是确没法了解企业中的业务逻辑，决策的上下文，所以模型没法真正的做出真正可靠的决策。

对企业AI来说，Data从来不等于Context

这是一个很关键的区别！

因为很多人特别喜欢说，我们公司有很多数据，让大模型进来学就好了，完全不缺信息。

但其实，data和context是两码事。

最近我看到了一篇很好的文章。来自trackmind，地址是：https://www.trackmind.com/data-vs-context-enterprise-ai/

这篇文章讲了一些很有意思的观点，可以打个比方来阐述这两者。

比如，你告诉AI，上个月卖了1万件商品，这是Data。

但是AI不知道的是，这1万件里边，可能是因为渠道压货，剩下的5000件是来自大主播带货，还有2000件是老客户复购。更不会知道，可能压货的那批退货率很高，主播带货的那批的用户画像和目标人群完全不匹配。

这些“为什么” “在什么条件下” “后来怎么样了”的信息，才是Context。

因此对于AI来说，Data只是原材料，Context才是可以被AI理解和使用的业务语境。

上周Gartner峰会上，也有一些不错的企业AI落地的相关分享。

https://atlan.com/know/gartner/key-takeaways-from-gartner-da-summit-2026/

那企业需要的到底是什么样的AI？

终于，可以回答开头的问题了。

为什么99%的企业用AI没赚到钱？

因为他们只是在用模型，但完全忽视了Context System。

Gartner早就有过预测，到2026年，40%的企业应用会内嵌任务型AI Agent。而2025年这个数字还不到5%。

但是几乎所有的报告，都在说：成功的企业AI项目，不是用了更好的模型，而是挂钩了业务结果、构建了持续反馈闭环、并且拥有企业专属的上下文系统。

这就引出了一个我最近在研究的产品：特赞的GEA。

那到底什么样的AI，才能真正参与企业的业务？

最近在研究一个产品，叫GEA（Generative Enterprise Agent），来自特赞。

GEA本质上是一套企业级的自主智能体系统。 官方是这么描述的：一套围绕业务目标运行、理解企业上下文、进行推理决策、调用技能执行任务并持续优化结果的系统。

核心是一套4层架构，当然本文更关心它的第三层Context System。在GEA的架构中，它是整个企业级智能体搭建的底座。

为了搞清楚这套企业级上下文系统，我做了很多的功课。

特赞这套企业级上下文系统的前身，是特赞的DAM。我们可以这样来理解DAM。

过去，我们只是把图片、文档、视频... 这些东西，做一些搜索、权限... 这些管理。

相当于还是执着于内容本身，这是什么素材？ 它放在哪？ 谁能看？

而特赞DAM最想强调的升级是，从system of record走向企业级上下文系统（system of context）。

而这样，就变成了更关心，当时为什么这么做？在什么业务目标下使用？最终效果怎么样？以后 Agent 遇到类似任务，能不能复用这套经验？

如果再说得具体一点，我觉得它大概做了这么几件事。

一、收纳内容（自动识别、自动打标分类）

二、 整理内容（结构化成AI能理解的上下文，组织成Context Graph，支撑后续推理与主动行动。）

三、 让Agent在这个上下文下工作 （Agent调用的是 素材 + 业务语境 + 历史经验）

四、 结果反馈沉淀回去。 （长期记忆）

如果把视角再往上提一层，特赞的企业级上下文系统其实并不是一个单独存在的产品，而是 GEA 这套系统里的企业上下文语境。

GEA的4层架构，我自己的理解是：

第一层目标很好理解，告诉AI你想要什么，可能是个模糊的需求，GEA会帮你梳理清楚你的商业意图。

第二层编排。他们用到了特赞自研的发散推理模型（Creative Reasoning Model），目的是为了穷尽可能性，而不是过早的收敛成一个确定的答案 。 这个有一个特赞CEO分享的技术博客，关于“如何完成「探索性知识工作」的智能体” 。  https://mp.weixin.qq.com/s/k2hGpYO1G2KMhQdudDvgig

第三层是执行，这一层由GEAClaw 来落地，最大的特性是主动的，因为构建了企业级的上下文图谱，所以可以主动监测、发现新的信息。比如，当数据出现异常时，它会主动提醒用户，或根据竞争对手动态自动生成分析报告。

第四层是上面提到的System of Context ，目的是给整个系统提供企业自己的语境、历史、规则和记忆。

所以串起来这四层架构，GEA想回答的问题是： AI能不能带着企业自己的上下文，真正进入业务流程里做事。

SaaS的时代正在结束

过去十年，企业买的是SaaS，按功能模块付费。

但是SaaS的本质还是工具，你买了一个锤子，还得自己去敲钉子。

所以未来，企业可能会开始购买真正的智能体系统。这个系统的服务逻辑已经和传统SaaS不一样了

它不需要你动手，可以真的帮你把钉子钉完，甚至还会告诉你下一步怎么干？

有很多行业报告，已经给出了这种论调。 Agentic AI在有些领域会扩大市场，在有些领域会把SaaS工具型产品直接commoditize掉。

红杉资本的Julien Bek发布的文章提出了一个核心观点：下一个万亿美元市值的公司，将是一家伪装成服务公司的软件公司（Services: The New Software）。

因为纯粹的AI工具很容易被更强大的基础模型取代，真正的护城河在于交付“工作成果”，大模型的每一次升级都会让服务更高效、成本更低、竞争力更强。

这可能就是特赞这家公司在布局的。

Agent型产品最大的优势是：它会越用越好。

每一次调用、每一次反馈都在丰富Context的积累。

用的越久，系统理解越深，迁移成本越高，ARR也就越稳。

写在最后

当模型趋同，价格打平。

真正的护城河，变成了企业专属的Context System。

如果你的企业也在考虑AI落地，但是发现，用了很多AI，业务没什么变化。 那大概率问题就出在context上。

可以试试看GEA的Demo：https://www.tezign.com/contact?channel={GEA}

特赞用了很多年做DAM，把企业的内容、品牌、项目、用户这些非结构化数据整理成可被机器理解的上下文。

在这个基础上构建的GEA，已经成为了一个真正理解企业、能主动推动业务进化的智能体系统。（来源：微信公众号「探索AGI」）