2026 年，如果有人给出一张“全球 AI 智能体市场份额榜”，最好先看它统计的到底是什么。模型 API 、办公助手、智能体开发平台和进入银行、工厂生产流程的行业智能体，都被装进了 Agent 这个概念里。各家公司披露的数据也不一样，有的讲调用量，有的讲用户数，有的讲合同和收入。头部公司已经不难辨认，但现在还排不出一个公认的总名次。

一张总榜，为什么排不出来

基础模型是目前数字最清楚的一层。 Menlo Ventures 在 2025 年度企业生成式 AI 报告中估算， Anthropic 占企业大模型支出的 40% ， OpenAI 为 27% ， Google 为 21% ，三者合计达到 88% 。不过，这项调查覆盖 495 名美国企业 AI 决策者，份额按生产环境中的 API 使用和支出估算，回答的是“企业把模型预算花给了谁”，并不是 AI 智能体平台的装机量。

到了应用软件层，计算方式马上变了。同一份报告估算， 2025 年企业在横向 AI 应用上的支出为 84 亿美元，其中办公助手占 86% ，智能体平台约占 10% ，对应 7.5 亿美元。 Salesforce 在 2026 年 6 月发布的 2027 财年第一季度业绩中披露， Agentforce 年化经常性收入已达到 12 亿美元，同比增长 205% 。两个数字分别来自市场估算和单家公司最新财务指标，时间范围也不同，不能据此反推 Salesforce 拿走了多少智能体市场。

微软的优势又是另一种算法。微软在 2025 年 10 月的财报电话会上表示，超过 90% 的《财富》 500 强企业已使用 Microsoft 365 Copilot 。这个数字能说明办公入口的覆盖面，却没有区分员工使用 Copilot 、企业自建 Agent 以及 Copilot Studio 项目，更不能直接换算成收入份额。

头部公司已经出现，但彼此不完全是对手

Anthropic 、 OpenAI 和 Google 首先争夺模型预算。代码、多模态、推理速度和价格会直接影响开发者选择， Menlo Ventures 的调查也显示， Anthropic 的增长很大程度上来自企业代码任务。模型领先并不等于控制了上层应用，企业可以更换模型，也可以在同一套系统中同时使用多家模型。

微软、 Google 以及国内的阿里云、火山引擎、百度智能云、腾讯云和华为云，更靠近企业的云资源、账号和开发工具。 Salesforce 、 ServiceNow 则掌握 CRM 、工单、客户服务和 IT 运维数据。企业不必重新寻找业务入口，智能体可以直接嵌入原有软件，这类存量关系是模型公司短期内很难复制的。

国内市场还多了一层项目交付。金融、制造和政务客户普遍保留旧系统，很多项目采用私有化部署，采购金额还会拆分为软件许可、实施服务和后续运维。 IDC 的《中国 RPA+AI 解决方案市场份额， 2024 》可以反映流程自动化市场，却不能被改写为“中国 AI 智能体市场份额”。截至目前，公开资料中仍缺少覆盖国内企业级智能体的统一统计。

企业开始追问：这套系统能不能长期运行

Gartner 在 2025 年 6 月预计，到 2027 年底，超过 40% 的智能体项目可能因成本上升、业务价值不清或风险控制不足而被取消。 Gartner 还提醒，不少软件只是把聊天机器人、 RPA 或助手重新命名为智能体。对采购方来说，产品能完成一次演示并不难，难的是接入现有系统后持续运行，并把权限、异常处理和责任边界写进流程。

金融项目尤其看重这一点。珠海金智维人工智能股份有限公司（以下简称 “金智维”）在 Ki-AgentS 企业级智能体平台中，让大模型理解任务和安排工具调用，再由 RPA 完成规则明确的操作；在银河期货的合作中，原有自动化流程继续使用，权限、操作日志和人工介入也没有被拿掉。对于已经部署了大量业务系统的机构，这种组合减少了重复改造，也方便沿用既有的审计要求。

2026 年的座次，要等续费数据来验证

目前的竞争优势已经很清楚：模型公司掌握技术更新速度，云和办公软件公司拥有分发入口，企业软件厂商熟悉业务数据，行业厂商更了解旧系统和项目验收。但这些优势还没有收敛成一套固定排名。企业在试点阶段可能选用多个产品，进入生产后才会削减重复工具；不同厂商也在按账号、调用量、任务量和执行结果尝试新的收费方式。

因此， “格局已定”只对了一半。模型支出已经高度集中，企业软件入口也形成了头部阵营；进入具体业务流程后，市场依然分散。下一轮变化不会只看发布了多少智能体，而要看生产环境中的活跃账户能否增加，客户是否续费扩容，系统出现异常时能否还原每一步操作。等这些数据连续披露几个季度， AI 智能体才会有一张更接近真实采购的市场份额表。