Omdia评估数字服务集团在2026年智能体经济时代的转型能力

要点

随着数字服务提供商（DSP）从生成式AI的探索阶段迈向将智能体AI（Agentic AI）深度融入业务运营，Omdia正评估哪些企业最具备引领下一阶段企业数字化转型的能力。本文探讨了30家全球领先数字服务集团如何在研发、产品、内部运营、AI技术栈成熟度以及组织能力等方面应用智能体AI，其中，微软、亚马逊、Alphabet、Salesforce和腾讯位居综合排名前五。Omdia近日发布了《2026年全球最具实践价值的智能体驱动数字服务集团》（The World's Most Practical Agentic-Driven Digital Service Groups, 2026）报告，对30家领先数字服务提供商（DSP）在研发、运营、产品及组织层面部署智能体AI的实践进行了全面评估与对标分析。

报告预计，2025年至2030年，智能体AI市场将保持94%的五年复合年增长率（CAGR），显著高于传统生成式AI同期38%的增长水平。在信息技术（IT）行业，智能体AI相关收入预计将从2025年的2.92亿美元增长至2030年的78.4亿美元，对应五年复合年增长率达93.1%。

数字服务集团已成为智能体AI竞争最为激烈的重要赛道之一。这类企业兼具双重角色：既是数字经济的建设者，也是智能体AI转型实践的“试验场”。本次研究选取了30家符合评估标准的数字服务提供商，重点关注各企业如何通过在内部部署智能体，推动自身业务、产品、研发及组织能力的全面转型。

智能体AI评估方法

Omdia构建了一套由五大维度组成的加权评估框架，重点衡量企业在智能体AI方面的实际部署能力，而非概念验证或早期实验成果。评估框架主要包括以下五个方面：

• 智能体AI驱动的研发效能：评估智能体AI如何重构企业研发模式，提升研发效率与创新能力。
• 产品与服务创新能力：评估智能体AI是否已成为驱动产品和服务价值创造的核心引擎，而非简单的附加功能。
• AI赋能的内部运营能力：评估企业如何借助智能体AI构建由内而外、持续优化的运营闭环。
• AI技术栈成熟度：评估企业是否具备支撑智能体AI规模化部署的底层技术能力。
• 组织准备度：评估企业在组织架构、管理层认知以及AI人才储备等方面是否已具备推进智能体AI转型的能力。

智能体AI市场发展趋势：研发效能维度

在研发效能方面，智能体AI正经历三个发展阶段：AI辅助（Copilot）、自主执行（Autonomous Executor）以及多智能体协同（Multi-Agent Orchestration）。目前，30家受评估企业几乎都已部署AI研发工具，但仅约15%的企业实现了由机器主导的代码审查（Code Review）。能够自主完成跨系统遗留代码迁移（Legacy Code Migration）的企业不足10%。与此同时，企业在推进智能体AI应用过程中也面临多项挑战，主要集中在安全漏洞（Vulnerabilities）、智能体数量快速增长带来的管理复杂性（Agent Sprawl），以及模型输入/输出（I/O）资源消耗持续攀升（I/O Inflation）等方面。

产品创新：竞争核心正转向智能体控制层

产品创新的竞争本质正在演变为对智能体控制层（Control Plane）的争夺。随着行业从SaaS时代以用户界面（UI）为中心的交互模式，逐步转向以智能体执行能力为核心的新模式，产品价值创造方式正在发生根本性变化。企业竞争的关键分水岭位于第二梯队（Tier 2）与第三梯队（Tier 3）之间，即能否将智能体AI投入有效转化为可持续的商业价值，并形成经过市场验证的盈利闭环。从区域发展来看，美国企业约70%聚焦于B2B市场，而中国企业约80%则重点布局B2C市场及超级应用（Super App）生态，体现出两大市场在智能体AI产品战略上的不同发展路径。

内部运营对智能体AI的应用呈现出分层渗透的特点：行政及IT支持部门的应用率达到90%，人力资源部门为80%，财务部门为53.3%，法务部门为36.7%，而采购部门仅为26.7%。其核心挑战在于，大语言模型（LLM）的概率性输出与后台职能对确定性的要求之间存在天然矛盾，同时，传统系统在API接口和数据准备度方面的不足，进一步加剧了这一问题。

技术栈与组织能力正随着第七代技术栈浪潮的到来，成为智能体AI发展的核心竞争力。智能体AI正在重塑企业架构，安全护栏（Guardrails）、API集成以及FinOps（云财务运营）等“红线级”基础能力已成为企业部署智能体AI不可或缺的前提条件。拥有全栈自主研发能力的企业，则能够在AI价值链中获得更强的定价能力。在组织层面，AI已成为由CEO直接推动的战略重点，AI人才竞争日益两极分化，而“一人团队（One-person Army）”正逐渐成为新的组织范式。

数字服务集团智能体AI应用的主要发现

最终排名显示，在2026年第一季度对30家数字服务提供商（DSP）的评估中，全球企业在智能体AI内部应用方面已形成明显分化：

• 领先数字服务集团：排名前五的企业分别为微软（5.0分）、亚马逊（4.8分）、Alphabet（4.6分）、Salesforce（4.6分）和腾讯（4.4分）。微软表示，Copilot付费席位已超过1,500万个，覆盖超过90%的《财富》500强企业。亚马逊表示，其Q Developer通过自动化代码迁移累计节省了超过4,500个开发人员年（developer-years）的工作量，并实现每年2.6亿美元的成本节约。Salesforce表示，Agentforce的年度经常性收入（ARR）已达到8亿美元，并采用按成果（per outcome）计费模式。（5.0分为最高分。）
• 具备均衡全栈能力的企业将借助AI持续扩大领先优势，而仍停留在为现有产品叠加单点AI功能的企业，则面临被原生AI竞争者（AI-native）系统性取代的风险。
• 北美超大规模云服务商（Hyperscalers）以4.5分以上的成绩保持领先；中国科技巨头以4.0–4.4分形成第二梯队；而东南亚和印度数字服务提供商由于自研AI技术栈能力较弱，整体得分仅为2.2–3.2分。排名前十的企业均已实现智能体AI的全流程闭环部署。如今，**概念验证（Proof of Concept，PoC）**已不再是竞争优势，真正的差异化在于实现生产级部署，并将智能体运营与商业收入直接挂钩。

Omdia云与AI高级首席分析师（Senior Principal Analyst）詹墨磊（Raymond Zhan）表示，企业之间的差异在于智能体AI的应用深度，以及是否能够突破单一投资回报率（ROI）的视角。他指出，智能体AI带来的价值需要从多个管理维度进行综合验证和评估。具备均衡全栈能力的企业将借助AI持续放大竞争优势，而仅在现有产品中叠加零散AI功能的企业，则将面临不断扩大的结构性差距。

本文作者

詹墨磊（Raymond Zhan）高级首席分析师，云 & AI

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