Agent时代To B/To C变了

当软件行业还在纠结To B（面向企业）与To C（面向个人）的边界时，大模型驱动的AI革命，已经彻底重构了软件的服务对象——To A（To Agent，面向智能体） 与 To H（To Human，面向人类） 成为全新的底层划分逻辑，当然，To A和To H不是公认的标准说明，标准说法是：“面向人（Human-Oriented）”与“面向机器（Agent-Oriented）”‌。

一、概念重构：从“B/C二分”到“A/H双生”

1. 传统To B/To C：正在失效的旧框架

过去20年，软件行业的核心逻辑围绕“用户身份”划分：

• To C：面向普通消费者，重体验、轻量化、规模化（如微信、抖音、淘宝）；

• To B：面向企业/组织，重功能、强安全、定制化（如ERP、CRM、钉钉）。

但大模型打破了这一切：企业的核心需求从“用软件提效”变成“让AI替人干活”，个人的需求从“操作软件”变成“给AI下达指令”。此时，再纠结“B还是C”，已经抓不住软件的本质。

2. 新核心：To A（Agent）与To H（Human）

• To H（面向人类）：服务“碳基人类”的软件，核心是适配人的感官、习惯与认知——界面友好、操作简单、符合直觉，解决“人直接使用”的需求（如个人AI助手、消费级APP）。

• To A（面向智能体）：服务“硅基Agent（AI智能体）”的软件，核心是适配AI的逻辑、接口与自动化——无需界面、全API化、可被大模型直接调用，解决“AI自动执行”的需求（如企业级Agent平台、工具插件）。

简单说：To H是“人用软件”，To A是“AI用软件”。未来所有软件，要么为“人”设计，要么为“AI”设计，或两者兼顾——这才是大模型时代的底层划分逻辑。

二、时代背景：大模型为何催生“A/H”变革？

1. 技术质变：从“规则驱动”到“认知驱动”

传统软件是“规则驱动”：代码写死逻辑，只能执行预设指令，像“固定流程的机器”。

大模型让软件变成“认知驱动”：具备理解、推理、决策能力，像“有脑子的助手”——而承载这种能力的核心，就是AI Agent（智能体）。2026年被行业定义为“AI Agent元年”，大模型能力深度融入工作流，Agent从概念走向大规模落地。

2. 产业拐点：“模型吞噬软件”成现实

阿里云智能总裁吴泳铭直言：“大模型是下一代操作系统，未来几乎所有软件都将通过大模型与世界交互”。“模型吞噬软件”不是替代，而是重构分工：

• 简单软件（日历、笔记、基础工具）→ 变成大模型的插件（To A）；

• 复杂软件（ERP、办公系统）→ 开放API，供Agent调用（To A），同时保留极简界面供人使用（To H）；

• 大模型 → 成为“超级入口”，统一调度所有Agent与软件。

3. 需求迁移：从“人机协作”到“AI主导”

• 个人端（To H）：用户不再满足“手动操作APP”，而是希望“一句话让AI搞定一切”——比如“帮我订明天的机票、整理会议纪要、写一篇公众号文章”。

• 企业端（To A）：企业不再满足“员工用软件提效”，而是希望“AI代替员工完成重复性工作”——比如自动处理合同、生成报表、对接客户、调度供应链。

三、趋势拆解：To A与To H的核心差异与走向

1. To H（面向人类）：体验为王，“人性化”是核心

• 核心逻辑：以人为本，适配人的弱点（记忆差、操作慢、易疲劳）；

• 形态特征：有界面、可交互、重体验、轻量化，支持自然语言对话、多模态交互（语音、文字、图像）；

• 典型场景：个人AI助手（如豆包、通义千问APP）、消费级APP（AI版抖音/淘宝）、智能硬件（AI音箱、可穿戴设备）；

• 发展趋势：从“工具”变成“伙伴”——更懂用户、更主动、更贴心，解决“人懒得做、做不好”的事。

2. To A（面向智能体）：效率为王，“自动化”是核心

• 核心逻辑：以AI为本，适配Agent的优势（不知疲倦、精准高效、可并行）；

• 形态特征：无界面、全API化、高可靠、强安全、可批量调用，支持MCP（模型控制协议）、A2A（Agent-to-Agent）协同；

• 典型场景：企业级Agent平台（如阿里悟空、字节ArkClaw）、工具插件（代码解释器、数据连接器）、行业自动化系统（AI驱动的ERP、CRM）；

• 发展趋势：从“软件”变成“AI的手脚”——被大模型直接调度，7×24小时自动运行，解决“人做不完、做不精”的事。

3. 关键判断：不是替代，而是“共生”

• 短期（1-2年）：To H为主，To A为辅——大部分软件仍需服务人类，Agent先在企业内部落地，做“辅助工具”；

• 中期（3-5年）：To A与To H平分秋色——个人端AI助手普及，企业端Agent深度融入核心工作流，“人负责决策，AI负责执行”；

• 长期（5年+）：To A主导，To H聚焦“高情感/高创意”——重复性工作全由Agent完成，人类专注于创意、审美、情感、战略等AI难以替代的领域。

四、专家共识：软件设计的底层逻辑已变

1. Andrej Karpathy（OpenAI研究员）：进入“软件3.0”时代

“软件1.0是手写代码，软件2.0是数据训练模型，软件3.0是自然语言定义需求，AI自动生成Agent执行——未来软件的核心是‘意图’，而非‘代码’”。

2. 吴泳铭（阿里云）：大模型是新OS，Agent是新软件

“大模型不是替代Windows/Linux，而是成为连接物理世界与数字世界的核心OS；未来所有软件都是Agent，所有需求都通过自然语言交给Agent完成”。

3. Martin Fowler（软件工程泰斗）：编程重心转向“管理意图”

“大模型把‘不确定性’引入软件工程，程序员的核心能力从‘写对代码’变成‘定义问题边界、约束AI行为、校验结果’——软件设计不再是‘精确编码’，而是‘精准对齐人类意图’”。

4. 行业共识：To A是未来主战场

红杉预测：到2026年，结果导向型AI服务（RaaS，To A核心模式）将占企业软件市场35%，传统SaaS增长转负；

Gartner：到2028年，80%的企业软件将集成Agent能力，“API优先、无界面化”成为To A软件的标配。

五、如何划分？3个维度判断你的软件是To A还是To H

1. 看“核心用户”

• To H：最终使用者是人类（消费者、员工、管理者）；

• To A：最终使用者是AI Agent（大模型自动调用，无人工干预）。

2. 看“核心交互方式”

• To H：界面交互为主，自然语言为辅（人通过按钮、触屏、语音操作软件）；

• To A：API交互为主，无界面（Agent通过接口调用软件，传递数据、指令，返回结果）。

3. 看“核心价值”

• To H：降低人的操作成本，提升人的体验与效率（让用户用得爽、做得快）；

• To A：替代人的重复性工作，提升自动化与规模化能力（让AI做得多、做得准、做得久）。

一句话总结：面向人、重体验→To H；面向AI、重自动化→To A；两者兼顾→A/H双模式。

六、结语：拥抱A/H时代，重新定义软件价值

从To B/To C到To A/To H，不是简单的概念替换，而是软件行业底层逻辑的彻底重构——服务对象从“身份（企业/个人）”转向“形态（人类/AI）”，核心价值从“工具效率”转向“智能共生”。

未来，没有纯粹的To B或To C，只有适配A/H的软件：要么服务好“碳基人类”，做有温度、有体验的To H产品；要么服务好“硅基Agent”，做高效、可靠的To A工具；或两者兼顾，在人机共生的时代，找到自己的价值坐标。

时代已变，别再困在B/C的旧框架里——A/H，才是大模型时代的新答案。

问题来了，你可能会问，你们智算云厂家未来是To B/To C，还是To A/To H呀？问到点子上了。

Agent和人类使用算力资源或调用大模型Token的特点完全不同，Agent一般进行自动化批量的调度，而人类一般是零星的调用，因此，智算云厂商在集群构建、价格制定、营销策略等方面都要有差异，才能保证Token和效率与效益最大化。

虽然To A/To H有核心优势，但也不是没有问题的，现阶段我们建议按双层叠加架构：

第一，纯按传统 To B 、To C 划分，现在已经明显滞后了。它只按企业、个人身份来分，只管签约收钱。但现在 AI 时代，不管企业还是个人，都有两类算力需求：一类是人直接操作使用，一类是 AI 智能体 Agent 自动跑任务。用老的 B/C 划分，分不清人用和 Agent 用，产品没法精准设计，定价拉不开差距，算力利用率和毛利都上不去，也抓不住未来 Agent 的增量市场。

第二，完全放弃 To B 、To C，只用 To H、To A 划分，也有很大落地弊端。它是按算力使用者形态分，适合做产品、做调度，但解决不了付费主体、签约开票、对公对账、子账号权限管控、销售渠道分层、合规备案这些现实问题，定价体系容易乱，管理成本会大幅增加。

第三，最优方案建议做双层叠加架构：对外保留 To B、To C，用来管客户身份、签约付费、开票对账、子账号管理、销售渠道和合规风控；对内采用 To H、To A，按人、Agent来做产品设计、算力池划分、精细化计费和任务调度。

这样既不颠覆现有业务和管理体系，又适配 AI 和 Agent 未来趋势，两边优势全占，规避所有短板。而且对用户来说，能够真正的感受到实惠，这样我们离普惠算力的目标更进一步了。