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11世上才俩月，AI又几年；最近两个月的AI又发生了很多重要的变化。
9月8号，Muse的发布带火了To C的个人agent的落地场景，结合claude Tag在小型企业产品化的尝试以及Sap、埃森哲、OpenAI、Anthropic在大客户用FDE的方式推进AI，已成三箭齐发之势。
O和A两家的GPT-6 Astra的电脑使用（computer use）和Opus 5.5的前端设计和审美能力同时又迎来跃升。虽然股票行情陷入争论，但行业发展继续如火如荼。
这一期再聊聊9月份以后，我对AI的非coding场景落地的观察和看法，欢迎收听。
时间轴
01:05 AI 渗透率：广度与深度
03:41 降低门槛，三类场景的落地路径
06:57 个人 Agent：数据接入、交互与具体用途
17:07 使用成本、商业模式与商家的应对
22:27 小企业：Claude Tag 与软件推广
28:24 大企业：FDE、采购预算与产品化
36:37 模型能力提升与商业价值归属
40:33 垂直 Agent 与未来的交互方式
44:35 总结与后续观察
术语速查
Agent / Personal Agent：智能体／个人智能体，可使用工具完成任务。
to C / to B：面向消费者／面向企业。
FDE（Forward Deployed Engineer）：深入客户现场，帮助软件或 AI 落地的工程师。
CRM / ERP：客户关系管理／企业资源计划，分别管理销售客户和企业经营流程。
SaaS：通过网络提供、通常按订阅收费的软件服务。
API / UI：程序调用接口／用户界面。
context / token：AI 可参考的上下文／模型处理内容及计算用量的单位。
computer use / coding agent：AI 操作电脑／以编程任务为主的智能体。
AI-native / know-how：把 AI 纳入日常协作／实践积累的经验和方法。
TAM / capex / ROI：潜在市场总规模／资本开支／投资回报率。
产品与公司名：Muse、Instinct、today.ai、OpenAI dots、OpenClaw、Claude Tag、Claude Code、Codex；GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5；Siebel、Salesforce、Accenture（埃森哲）、SAP、Palantir、Anthropic、Block。
数据口径补充
开头的 Ramp 数据按样本企业统计，不能当作全美员工的付费率。支出数据比较的是企业人均月度支出；前 10% 和前 1% 的数字是各组内部中位数。
美国人口普查局论文中的 18% 是企业业务职能的 AI 采用率，32% 是按就业人数加权后的企业采用率。它不是逐个员工的使用率，也不是付费率。
参考链接
Ramp AI Index（节目引用 2026 年 8 月数据）｜美国人口普查局论文
主播：奔波儿。节目中的成本、商业模式与未来方向，包含个人观察和推测。
