2026年，企业级AGI正从“技术能力比拼”全面迈入“商业价值决战”阶段，企业关注焦点已从底层模型参数转向可量化的业务实效。
5月20日，IDC发布《价值优先，效果为王——2026企业级AGI商业价值评估与选型白皮书》，首次提出“Token效能”理念，并系统梳理了企业级AGI价值评估体系与工程化落地路径，为企业从“盲目跟风”到“理性务实”提供了可落地的方法论框架。
IDC数据显示，当前90%的AI POC无法通过生产验收，企业普遍面临 “算不清账、落不下去、不敢授权” 三大核心痛点。这一现状倒逼行业告别技术狂热，回归商业本质。能否将模型能力转化为可量化的业务实效，才是决定企业智能化转型成败的关键。
在价值驱动的产业背景下，Token（词元）作为AI世界的基础计量单元，其角色正从纯技术概念向商业结算语言深度迁移。
白皮书提出，企业应建立“单位Token效能”思维，关注单位Token所创造的实际业务价值而非单纯消耗量，让每分Token都服务于真实业务需求、产生可量化的价值回报。通过垂直领域模型精调、工程化治理、上下文压缩等策略，持续提升 Token 利用效率，最终实现商业 ROI 最大化。
以蚂蚁数科为例，近期推出的 Lingdt-2.6-flash模型，通过针对性的技术优化，在达成同等业务效果的情况下，相比同参数级别的模型可节省90%的Token消耗，为企业在真实场景规模化部署AI奠定了基础。
在模型能力之外，驾驭工程（Harness Engineering）作为提升AI效能的关键，正逐步成为产业共识。蚂蚁数科专业智能体框架DTClaw，通过创新自进化机制，可让智能体在业务实践中持续积累经验、沉淀skills，实现“越用越聪明”：在执行同等任务时，节省近40%的Token消耗，同时任务完成质量提升10%，实现Token效能与业务价值的双重提升。
IDC预测，随着大模型能力、多模态理解、工具调用能力与工程化框架的逐步成熟，到2031年中国将拥有超过3.5亿个活跃智能体，深度参与每一笔交易和决策，成为企业不可或缺的数字员工。
