腾讯 WorkBuddy 2026 年 6 月国内 PC 端单月访问量 2097 万次，是 AI 办公赛道的头名，超过第二、三名之和。但这数字不是重点——真正值得关心的是背后这套权力账本已经换了：2026 年起，决定 AI 公司排名的指标，从「有多少人点击」变成「调用了多少 Token」。

这是什么

Token 是大模型按字数计费的最小单位。让 AI 替员工跑完整流程（比如自动整理发票），烧掉的 Token 是人手写一份周报的几十倍。

硅基流动 CEO 杨攀在一次 100 分钟对话里抛出一个判断：「2025 年开始，应该停止为人类开发软件」。理由是：未来 Agent（能自主完成多步任务的 AI）调外部接口的次数，会远超人手点击屏幕的次数。换句话说，企业 IT 的主要「用户」不再是员工，而是员工背后的 AI 分身。

看清这条主线，腾讯 WorkBuddy 胜出、字节把飞书团队并入豆包，就都有了逻辑——这场 ToB（面向企业销售）战，争的是「AI 替你干活时的默认入口」。

行业怎么看

支持方认为这是商业模式重新分配。当 AI 能按需生成功能，钱会从中间层 SaaS（云端软件订阅服务）流向模型厂商，「谁能生成满足需求的功能，钱就付给谁」。

但审慎声音同样存在。第一，Token 消耗量不等于收入——许多 Agent 项目在 PoC（概念验证，即小范围测试可行性）阶段烧 Token 烧得很爽，到生产环境才发现错误率高、维护成本陡增；Andrew Ng 此前也提醒过：90% 的 Agent 项目卡在落地阶段。第二，开源模型（以智谱 GLM 4.7 为代表）正越过「下限拐点」——当「能干活的大学生」级模型白菜价，Token 的稀缺性会被快速稀释。第三，企业 Agent 落地是梳理业务流程、现场调试的脏活累活，大厂未必愿意自建交付团队，胜负可能落在服务商生态上。

对普通人的影响

对企业 IT：预算会从「付 SaaS 年费」逐步切到「按调用量付模型费」，采购和财务得学新语言。

对个人职场：核心竞争力从「会用某个软件」变成「能不能把重复任务拆给 AI 跑」，会调度 Agent 的人和只会跟 ChatGPT 对话的人，效率差距会比工具党时代更大。

对消费市场：ZARA、H&M、谷歌都在围绕「虚拟试衣」拼人体数据——谁能跑通这条数据飞轮，谁就锁死小品牌的入场资格。