万亿Tokens破圈2026：一家AI Agent企业跑通了“真AI生产力模型”
从B2C场景中被“反复使用”开始，到在真实业务中被“长期消耗”，再到能够进入制造业这样更重资产、更长链条的产业体系，这条路径本身，构成了一套清晰的验证逻辑，那就是先在高频场景中跑出稳定性，再在复杂业务中经受住持续运行的考验，最终才具备进入更重产业体系的条件。
从这个视角再回看，探迹科技跑出的，并不只是万亿Tokens这样一个规模数据，而是一条AI Agent从概念形态，走向实体产业AI生产力的可复制路径。
作者|斗斗
出品|产业家
2025年底，一组来自业务一线的数据，悄悄刷新了行业对AI Agent的想象。
一款Agent，年度Token消耗量超过10万亿，日均超500亿Tokens，并以月均近20%的速度持续增长。在ToB行业的Agent应用中，其Token消耗量已进入前十，正式迈入万亿Tokens俱乐部。
它就是——探迹B2C Agent。
要知道，在AI圈子里，Token被视作衡量AI“真实工作量”的计量单位。如果把AI看作一座“数字工厂”，10万亿Tokens就像电表读数，代表着这座工厂一整年的产能。只有在大量真实业务、高并发场景里持续运转，才能跑出这样的“电表刻度”。
与这一数据同时被关注的，还有两条来自资本市场的消息。一方面，全球科技巨头Meta宣布收购AI初创公司Manus，强化其在通用型AI Agent领域的布局；另一方面，A股上市公司真爱美家股价表现强劲，市值稳步攀升，其背后，正是市场对探迹科技拟入主真爱美家这一动作的积极预期。
一个是全球科技巨头补齐AI TO C拼图，另一个则是AI Agent企业和实体产业场景深度联手。两条消息，共同指向同一个答案—AI Agent正从“Demo阶段”迈入“生产力时代”。
几个疑问是，探迹科技为何能备受市场认可？它用AI真正解决了怎样的问题？以及在如今被业内人士成为Agent落地元年的2026，探迹B2C Agent将为行业、产业带来什么借鉴价值？
实践是检验价值的唯一标准。AI生产力元年，已经到来。
一、AI Agent，
产业AI落地的“死亡三角”
企业用户侧的声音，往往最能还原新技术落地最真实的面貌。
佛山顺德，一个享有“世界美食之都”的城市。也是中国最具代表性的厨电与餐饮产业带之一。这里密集分布着大大小小的餐饮品牌、中央厨房和设备工厂。
2009年，商用厨房设备企业德玛仕就诞生于此，成为首批进驻互联网销售渠道的商用厨房设备企业，并在发展过程中不断做大，规模产品连续多年在京东商城销量领先。
不过，随着生意从线下走向线上，前端流量越来越大，咨询问题越来越细，订单链路越来越长，像服务体验、客服效率、线上转化这些看不见摸不着的软指标，把德玛仕拉到一个全新的战场。
为了解决这些问题，德玛仕也上过客服机器人。把知识库一点点往里“喂”，问答一条条配置，看上去系统越来越完善，实际上问题丛生。比如买家一旦问得稍微绕一点，机器人就开始答非所问，有的话术生硬，像是把说明书拆开念给人听，且每次上新、改活动，都要运营和技术反复改配置，维护成本居高不下。
表面看，这是一个工具难用的问题，真正被影响的却是生意本身。比如由于常规咨询压在人工身上，导致团队疲于应付重复问题，没人有精力去做有价值的销售引导；高峰期响应慢一点，顾客直接关掉聊天框，转化率悄悄下滑；与此同时，人力成本一路上涨，服务体验却高度依赖“老客服”的个人经验，一旦离职，团队整体水平就会出现波动。
德玛仕的处境并不特殊，亦是整个营销与客服场景的共性问题。
对大量B2C品牌来说，营销、客服、私域这些前线场景有几个共同特征，那就是咨询量大、问题杂、节奏快、强依赖人。企业想用AI，但现实是传统机器人规则重、不理解上下文、更不懂行业，企业不敢把核心业务真交给它。用得深，怕出错伤口碑；用得浅，又看不到价值。
因此，企业真正需要的，并不是一个冰冷的AI工具，而是一个可以像团队一样长期值班、稳定接管关键业务链路的服务方。
从服务商角度来看，要交出这样的Agent答卷并不容易。
原因在于，企业对于 AI 的真实需求，并未被现有当前市面上的AI方案充分满足。即一方面部分Agent本身缺乏足够的行业知识与场景理解，企业只能让其处理边缘、低风险的碎片任务；另一方面不少AI服务商根本无法提供端到端的交付模型，AI无法在企业现有系统中跑通完整链路，最终只能停留在PoC或短期试点。最后导致项目难以走深，更难在多个品牌和场景中复制，规模效应始终起不来。
当不敢用、不好用、用不大这三件事叠加，便共同构成了产业AI落地过程中最典型、也最棘手的“死亡三角”。
二、10万亿Tokens背后：
理解探迹B2C Agent路径
探迹科技的B2C Agent，给出了解法。
德玛仕引入探迹B2C Agent之后，在业务中打造了多个Agent，实现了从售前、售后到运营都能覆盖到的Agent网络。还通过自定义Agent能力，给不同场景定制、配置不同角色的Agent，配置完成后，这些Agent在后台按照预设策略自动协同，必要时还能直接调用系统工具，把订单信息补充完整、把物流状态查给顾客看。
对德玛仕而言，相当于多了一支7×24小时不掉线、不请假的“AI数字员工军团”。
更重要的是，这支“AI数字员工军团”不是一成不变的。
德玛仕基于探迹科技的AI知识库能力，让这支“AI数字员工军团”可以在后台持续自主学习海量的商品知识、行业动态，把德玛仕这些年积累下来的销冠话术、转化技巧一点点学进去，复刻成自己的沟通策略。在实际应用中，其不仅能回答非常细的专业咨询，还能根据不同门店类型、预算区间、使用场景，给出更贴合实际的方案推荐，再顺手把订单备注、发货要求、售后注意事项都整理好、写进系统。
这使得“AI数字员工军团”可以像真人一样沟通，甚至比真人更懂产品，更懂品牌。
在与顾客持续互动的过程中，德玛仕又基于探迹B2C Agent的记忆能力，让Agent自动记住顾客的关键信息，比如用户是做什么类型的餐饮、厨房面积多大、偏好怎样的设备组合等，并且为其打上标签。下次沟通时，AI会根据这些标签，把更合适的产品推给对的人。
也因此，德玛仕这支“AI数字员工军团”不再只停留在解决当下问题，而是慢慢沉淀成一套长期可用的客户资产。
这些能力叠加起来，带来的不是几条指标的微调，而是整体服务方式的改变。目前，德玛仕已实现了稳定承接70%常规咨询、接待能力提升300%、响应时间缩短到8秒、转化率提升，整体降本。
可以发现探迹科技的Agent定位不是边缘可有可无的场景，而是B2C营销、客服、运营、私域，这些场景在企业内部高频发生、直接影响收入、人工成本高、波动大。这也恰是探迹科技智能体的出发点。
出发点之外，更关键的是路径选择。相较于产业中只能处理单一任务、稍复杂就转人工的Agent方案，探迹科技采用的是多Agent协同、覆盖全流程、可持续运行的底层设计，通过“AI数字员工军团”的方式，为企业提供端到端的智能体能力支撑。
在此基础上，其还能结合业务进行深度学习和理解，复刻企业成熟的业务路径，使其在长期运行中不断逼近最优执行状态。也正因如此，企业对智能体的使用不再停留在短对话或浅交互层面，而是延伸到更长链路、更深推理的真实业务场景。Token消耗也随业务复杂度自然提升。从产业角度看，复杂度不是被堆出来的，而是被业务拉出来的。
进一步来看，探迹科技的价值并不只体现在对个体的服务，更体现在AI规模化能力上。依托企业级Agent平台的可复用、可配置与可复制，以及高质量行业数据的持续积累，其系统成本随规模下降、稳定性随规模增强，客户越多，系统越成熟。目前，探迹B2C Agent已服务超过10000家品牌客户，包括妙可蓝多、晨光、格力等头部企业。
正是由于场景够深，Agent的全流程协同，底层平台能支撑长期、高并发运行。Agent被真的用起来，也由此带来了持续的计算与服务需求。这也解释了为什么探迹B2C Agent一年Tokens消耗量高达10万亿。
三、探迹科技
打造了一个真正的“产业AI生产力”答卷
其实从行业整体来看，在Token消耗量这一指标上，已经逐渐形成了一条清晰的分界线。
这条分界线的一侧是云厂商和通用大模型平台，他们往往拥有庞大的客户基数或底层分发能力，承担着大量跨行业、跨应用的模型调用，是承担万亿级Token调用的主体。
这一点，在IDC《中国大模型公有云服务市场分析，2025H1》报告中便可见一斑，数据显示，2025年上半年，中国公有云大模型调用量达536.7万亿Tokens。其中，火山引擎以49.2%的市场份额位居中国市场第一，阿里云、百度智能云分别占比27%、17%，位列第二、第三位。
分界线的另一次则是垂直赛道的AI服务商们，他们绝大多数项目的Token消耗规模仍停留在亿级、百亿级、千亿级，能够跑到万亿级别的案例并不多见，尤其是面向具体业务场景的B2C智能体。
一个问题是，跑出10万亿Tokens的探迹科技，究竟什么特别之处？
答案并不只在模型本身，而在其背后的系统级技术底座——“太擎”“旷湖”。
前者“太擎”并不是一个简单的Agent Builder，而是一个面向企业复杂业务的智能体操作系统，其核心能力体现在三点。行业专家模型、多能力引擎组合、跨平台数据交互中枢。如果说“太擎”是智能体的大脑，那么后者“旷湖”数据云，就是其赖以生存的血液系统，海量高质量商业数据底座，支持灵活调用与DaaS订阅，为AI决策提供精准“燃料”。二者叠加，使探迹科技的Agent能够长期运行、持续进化、规模复制。
当AI具备了这样的系统能力，它所能承担的角色，也就不再局限于效率工具。
回看过去十年营销与客服技术的发展路径，会发现一个高度一致的特征：绝大多数系统，解决的始终是让人更快，而不是替人工作。也正是在这一背景下，探迹科技的路径显得格外不同。
这种选择并不“讨巧”。相比轻量化的工具型方案，它意味着必须直面高频、复杂、不可简化的真实业务场景。不过也正因如此，反过来拉长了模型的推理链条，推动了Token的真实使用。
随着这套能力在上万家品牌客户中被反复验证，探迹科技逐渐扮演起一个关键角色，那就是将AI能力，转译为产业真正能用、能承接、能长期运行的生产力。而这，正是当前AI产业从技术走向落地过程中，最稀缺、也最难跨越的一步。
如果说10万亿Tokens消耗量，验证的是探迹B2C Agent在高频、复杂、真实业务中的生产力模型，那么近期探迹科技拟入主真爱美家的动作，则把这种生产力能力，进一步推向了更长链条、更重资产的制造产业。
要知道，真爱美家所代表的，是一个高度复杂、环节众多、决策链条漫长的传统产业体系。而探迹科技选择在这一节点进入，恰恰说明了一件事，那就是当AI Agent已经在B2C场景中被高频调用、被真实消耗、被长期运行验证之后，它开始具备向产业纵深扩展的可信度。
从B2C场景中被“反复使用”开始，到在真实业务中被“长期消耗”，再到能够进入制造业这样更重资产、更长链条的产业体系，这条路径本身，构成了一套清晰的验证逻辑，那就是先在高频场景中跑出稳定性，再在复杂业务中经受住持续运行的考验，最终才具备进入更重产业体系的条件。
从这个视角再回看，探迹科技跑出的，并不只是万亿Tokens这样一个规模数据，而是一条AI Agent从概念形态，走向实体产业AI生产力的可复制路径。