在Meta推出的個人AI代理服務Muse暴紅後，OpenAI也緊接著發表了標榜可24小時為使用者服務的AI代理應用dots。如果加計更早之前Google推出的Gemini Spark，還有xAI推出的Grok Bot，可以說AI巨頭已經從模型大戰，跨入「AI代理入口」爭奪戰。
過去，網路公司成為使用者入口，通常是用戶越多、參與度越高，營收、獲利都能跟著拉升。
可是現在，「AI代理（AI Agent）入口」的狀況卻更像「Uber式補貼」，也就是用戶越多、用戶交辦給代理人的任務越多，反而更增加網站或語言模型的成本。
AI代理入口用戶越多，成本竟越高
這是因為，這兩種入口，有幾個本質上的不同。
第一，AI代理的重點和強項在於深入了解使用者，而不是連結其他使用者，網路效應相對弱，使用者數量的增加未必能產生滾雪球效應；
第二，以社群網路或搜尋入口這類服務來說，更多的用戶加入，一方面可以達到攤平基礎建設成本的效果，二方面隨著用戶數量和參與度提高，就能創造更多廣告庫存，帶來更多廣告營收。
但AI代理人的狀況，截然不同。
首先，以Muse和dots的設計來看，不論是主打隱私安全，或是24小時作業，有一個共同點：都為AI代理人打造了獨有的雲端電腦。因此，每多一個用戶，就要多增加相對應的雲端營運成本。除此之外，還有更大的成本壓力來自AI代理人長時間執行推理任務所要耗用的Token量。
在AI代理人應用成熟之前，市場評估幾大AI平台營運狀況的指標，和傳統網路公司類似，主要會看活躍使用者的數量、使用時間長短、頻次等。
但當具備自主出任務能力的AI代理人開始進入使用者生活，「代理人平均承接的任務數量」，以及「代理人處理任務的平均成本」就成了更關鍵的指標。
用戶黏度不能換成廣告收入，考驗定價策略
想像一下，如果兩個AI平台各自擁有100萬活躍用戶，但A平台用戶平均每天交辦給AI代理的任務是十項，B平台只有兩項，則A平台要負擔的Token成本就可能比B平台更高。
而且，不同於過去使用者在網頁或App的停留時間越久，可以為平台帶來更高的廣告收入，AI代理人長時間的網路活動，以目前的狀況來看，很難直接轉換成同等的廣告營收。
Meta甚至強調，他們不會將使用者與Muse的對話或虛擬電腦裡的資料，分享給Meta廣告系統。
換言之，如果現有商業模式和定價方法不做調整，AI代理人應用推廣越成功的公司，財務負擔也會越沉重。
這或許也解釋了，為什麼OpenAI在推出dots的同時，同步宣布調整訂閱制的定價，包括推出更高階，每月500美元的新方案，並調整了每月200美元Pro方案的使用額度。
而且，他們這波發表，目標更聚焦在更可能願意付出高價購買代理服務的企業市場。畢竟對企業來說，這筆用來聘僱AI代理人的費用，有可能會比聘僱一個真人員工更低，可用工時還更長。
即便目前有些代理人應用提供了免費使用的選項，但可以想像，當使用者開始將個人資料，例如信箱、行事曆等資訊，還有訂餐廳、訂車票等更多日常工作交給代理人，日益提高對代理人的依賴，則日後即便Meta決定調整機制，縮減免費使用的額度，那離不開的人也只能乖乖付費。
值得注意的是，在代理人應用出現前，AI訂閱制本身就已經面臨不小的成本壓力。OpenAI執行長奧特曼（Sam Altman）曾公開承認，因使用者的用量超出預期，導致高階訂閱方案是虧損的。因此調整訂閱制的價格和用量，能否有效避免虧損擴大，仍有待觀察。
決勝點：誰更會從代理任務中創造收入
目前市場上還有另一種消化代理人成本的做法，是Meta執行長佐伯格提出的交易抽成。舉例來說，當使用者透過代理人在沃爾瑪購買一箱衛生紙，花了50美元，沃爾瑪就要將一部分收入分拆給Meta。
不過，交易抽成的模式在邏輯上雖合理，實際要貢獻營收，還得仰賴整個生態系的成形，讓代理人購物暢行無阻，才有機會放量。
在商業模式的調整之外，AI公司還有另一個希望，是技術上的突破，也就是藉由模型推論效率的提升，降低每單位Token成本。這實際上也是各大AI公司在AI代理入口爭奪戰中，最根本的底氣。
AI代理應用的發展，正在改變評估AI產業走勢的指標，比起爭取最大量的用戶，更重要的是誰能夠讓用戶將更多的任務交託給代理人，以及誰家的代理人可以用更低的成本完成任務，並從中創造出相對應收入。
如果無法讓用戶持續把工作交給代理人，就做不出規模、留不住用戶；如果收入無法超過代理人執行任務所墊高的成本，則市占擴大也只是在加速虧損。
走出「Uber式補貼」，AI代理才可能成為真正能規模化的生意。
核稿編輯：林易萱
責任編輯：查慧瑛
