在WAIC 2026的财联社直播间里，AIMI产品创始人周常磊聊了一个很实在的问题：AI产品怎么真正帮客户赚到钱，而不是让客户为概念买单。他的判断很直接——大模型并不等于业务价值，未来企业级Agent需要更精细的评估，最终实现人与AI的深度协同。

周常磊做AIMI的契机，源于他在大厂多年做产品的经验。过去做增长，往往是单点单段地推进，很难让整个业务产生增量价值。于是，他希望AIMI能走一条新路——做完整的全链路增长，给目标客户带来实实在在的增量。市场调研也印证了这个判断：客户在出海的全链路中，存在巨大的能力缺口。AIMI的应对方案是，从工厂和产品出发，一键生成完整的出海方案，再到执行和效果反馈，形成一个AI驱动的自动化闭环。

AI RaaS：让客户为结果买单

今年WAIC的一个明显变化是，业界讨论的焦点从大模型本身，转向了大模型是否能帮企业产生增量价值。周常磊的感受是，市面上目前还缺乏能讲清楚这个价值的产品，尤其是在企业级Agent领域。企业规模越大、业务越复杂，AI能创造的价值空间就越大，但落地的难度也水涨船高。

很多企业投入了大量资源，却感觉AI应用对业务提升有限。这里的关键在于，要用新技术去改造老业务。以AIMI为例，它用AI驱动，帮助传统企业降低出海从获客到转化的完整闭环成本。不同于竞品按坐席或账号收费的传统模式，AIMI的做法是，直接按结果付费——推出AI RaaS（AI Results as a Service）。这背后的逻辑很简单：企业最终为什么付费，这个问题必须回答清楚。按结果付费，做的是客户的业务增量，只要增量足够大，客户自然愿意持续投入。而单纯卖AI工具，结果并不确定，因为影响最终效果的因素太多了。AIMI的目标是在AI侧形成端到端的闭环，减少客户在过程中的摩擦，让价值最大化。

模型+上下文+可控输出+效果

企业要的不是AI的价值，而是业务价值。一个常见的误区是，以为接入最强的行业模型就万事大吉。但要让价值最大化，首先得选对适合当下任务的模型；模型之上，还要定义清楚业务的上下文。模型决定AI的能力上限，而企业的上下文决定AI应用的实际效果。

可控条件下的输出至关重要。策略和产品能否有效匹配需求？越大的企业，管控、审核、风控的逻辑越强，所以接入企业的风控审核机制是必须的——这是通用模型不具备的能力。有了模型、上下文定义和可控输出，最后才能看到效果。而AI带来的效果，能否持续记录为企业的上下文，决定了下次迭代能否做得更好。AIMI之所以能持续优化广告和海外社媒运营，靠的就是企业业务知识、规则定义、经营上下文加上审核机制的循环。

企业级Agent亟待精细化评估

企业负责人没必要为概念买单，最终要明白自己需要什么。AIMI的客户目标非常清晰：海外获客，所有AI Agent都围绕这个目标展开。企业采购的是结果，那么如何判断一个AI Agent是否有效？可以关注四个方面：目标是否被合理拆解；业务规则是否以AI能理解的方式重新定义；所有的行为和规则是否被记录为企业自己的上下文；所有的结果能否持续反哺到AI的前置状态。AI Agent已经从简单的对话进化到任务执行，企业级Agent更是需要达到从目标拆解到学习记录、自动循环的成熟状态。

企业级产品最关心的两点：可控和有效。最重要的是在可控环境下拿到结果，实现可控条件下的产品化生产。当产品化足够强、可学习内容足够多之后，自然会演变成更多的自动化生产和交付。

未来伙伴关系：人与AI深度协同

“模型很难吃掉人的流程。”周常磊回顾开发AIMI的初衷时说，人在流程中负责复杂的问题处理和风险控制。如果想让业务价值发生更大变化，就要去管控、接管企业更长的运营链路。在运营链路中接管得越多，价值越大，企业也就越愿意把更多任务、内容和数据交出来，未来能创造的价值自然更大。

虽然AI Agent现在越来越能自主规划、执行任务，但周常磊判断，未来很长一段时间都应该是人与AI的协同机制。2026年WAIC大会也聚焦于伙伴关系，这并非偶然。长期来看，人与AI在相当一段时间内会是协同状态。一些团队可能会被替代，但当增长远大于投入时，不必担心“一定要踢掉人”。企业关心的是业务增速是否足够快，只要业务效果足够大，人与AI协同没有任何问题，也不必排斥人在流程中的价值。风险策略的选择最终应该由人来做决策；而重复、复杂、长链路、标准化的工作，完全可以交给AI来处理。