《鳳凰AI研究院》出品

「2026鳳凰之星上市公司評選」獲獎結果，將於9月16日在「鳳凰灣區財經論壇2026」上公布。論壇召開前夕，鳳凰網財經獨家對話邁富時公司首席財務官馬進，解讀公司轉向企業智能體平台轉型的實踐成果，剖析企業級AI賽道面臨的機遇與現實挑戰，分享AI商業化落地的真實經驗。

邁富時Marketingforce合夥人兼CFO

「2026鳳凰之星上市公司評選」聚焦A股、港股上市公司創新發展，已經連續舉辦多屆，是資本市場觀察科技企業成長的重要平台。馬進表示，邁富時主動報名參評，希望藉助這一平台，對外展示MAP10在AI應用商業化層面的實踐進展。

馬進表示，自2024年開啓向AI企業運營智能體系轉型以來，公司已經交出可驗證的經營答卷，上半年業績實現大幅增長，經營性現金流淨流入5億元，用經營數據印證 「AI+軟件」商業模式在中國市場可以跑通，打破行業「模型吞噬論」的爭議。

商業模式上，邁富時完成從純訂閱制，向「訂閱+用量計費（效果計費）」的迭代，復購相關指標增長81%，客戶願意為AI實際產出效果付費。

馬進指出，這份轉型成果，建立在20年企業服務沉澱之上。邁富時累計服務超22萬家企業客戶，覆蓋30個大行業，沉澱大量細分行業知識圖譜與一線業務場景認知，這類規模化場景積累難以短期複製，構成公司AI落地的核心壁壘。

馬進進一步指出，邁富時搭建起分層技術底座，依靠知識中台解決大模型幻覺問題，對接企業數據庫、行業知識圖譜；上層依託 AI-Agentforce 3.0企業智能體中台，客戶通過自然語言即可搭建智能體，降低開發門檻；最上層輸出可交付、可追蹤、可計價的場景化產品。「目前已經落地八大智能體場景，覆蓋營銷、銷售、客服、經營分析、供應鏈、培訓等業務環節，海外拓客、AI 視頻營銷等多款產品獲得市場認可。產品支持 49 種語言，覆蓋全球95%以上國家和地區，搶抓 AI 出海窗口期，推動業務從產品出海走向技術服務輸出。」

算力層面，馬進表示，邁富時與國產GPU廠商沐曦股份達成深度戰略合作，佈局商業化智能體算力集群，助力國產GPU做推理、組網優化，最大化釋放國產算力的實際效能。

在落地案例層面，工業企業部署8套邁富時AI智能體，打通多渠道分散數據，覆蓋客服、品控、財務、物流等崗位，銷售轉化率提升30%，下單時長縮短30%；某文旅集團搭建多智能體協同中台，新客轉化率提升25%，銷售人效提升43%，客戶響應效率提升30%。銷售陪練場景中，AI模擬高難度VIP客戶對話訓練新人導購，將導購培訓周期由8個月壓縮至4個月，新人獨立上崗周期減半，試點門店客單價提升10%。

在馬進看來，2026年企業級智能體賽道已經從概念辯論，走到頭部企業經營效益規模化兌現的拐點，機遇遠大於挑戰。機遇首先來自需求爆發，絕大多數企業認可AI變革價值，但多數企業仍處在探索階段，尚未找到適配自身的 AI 產品與服務商，海量需求還沒有釋放。邁富時上半年客戶數量增速 26%，單客戶月均收入增長 80%，體現客戶從試點嘗試走向規模化付費。其次是商業模式升級，場景 Token、效果計費模式逐步被行業接受，AI 價值可以量化。第三是 AI 出海窗口期打開，第四是國產算力生態持續崛起，為本土 AI 應用廠商提供底層支撐。

不過，同時馬進也指出行業仍面臨四大現實壓力。第一是AI落地的「最後一公里」難題，大量企業只是把AI用於查資料、寫文案、製作PPT，沒有深入管理流程、崗位職責等核心業務，AI落地瓶頸不完全來自技術，更多是企業向AI原生組織轉型的組織能力問題。第二是底層技術仍存在不確定性，大模型幻覺、智能體決策不透明尚未徹底解決，金融、製造、財務等高要求行業在應用上保持謹慎，會影響客戶付費意願。第三是 AI 安全合規成本抬升，把業務執行、決策權限交給 AI，缺少審計機制會帶來誤操作、核心數據泄露風險，員工私自調用外部AI接口也會帶來數據流失隱患。第四是賽道競爭加劇，傳統 AI 廠商、大模型企業、互聯網巨頭紛紛加碼應用層，市場選擇變多，客戶決策周期拉長，服務商綜合成本上行。

行業分水嶺正在顯現，一部分廠商停留在 POC 試點階段，ROI 更多停留在概念層面；另一部分服務商已經把AI員工部署到企業核心崗位，以實際業務效果說話。

馬進表示，邁富時屬於後者。面向未來，公司將持續推進「全棧 Token 工廠」戰略，把通用大模型Token加工為可落地、可計價的場景Token，持續依託場景、算力、出海多重優勢，推動企業級AI智能體體系規模化落地、商業化兌現。