Agentic Cloud：云计算从资源供给向智能体运行平台演进

互联网流量范式迁移：从Human-centric到Machine-centric

互联网流量结构正在发生根本性转变，核心交互模式从“人访问网站”逐渐演变为由人类和机器共同参与的生态。数据显示，全球互联网流量中自动化访问占比持续提升，2025年自动化流量占比已超过人类访问，达到53%。其中，AI驱动的机器人活动增长显著，AI爬虫在特定统计周期内增长超过15倍。这一趋势表明，未来互联网基础设施需要从以人为中心的交互体验优化，转向以Agent为中心的运行效率保障。Agent正逐渐替代人类成为互联网服务的主要调用者，它们不再单纯浏览网页，而是直接调用网站、API和数字服务完成任务。

Agentic云时代的产品重构与供需缺口

在Agentic云范式下，软件运行主体从传统应用程序转向具备自主规划和执行能力的智能体。Agent对云服务的需求与传统云存在系统性差异，主要体现在工具发现与调用、状态管理与记忆、安全模型、可观测性以及多Agent协作编排五个维度。传统云架构基于无状态、请求—响应即时模式，而Agent云要求原生持久化、跨会话记忆、面向Agent的身份体系及细粒度工具权限。当前企业规模化部署Agent面临基础设施不足的挑戰，供需缺口倒逼云架构重构，云厂商需在产品层重建一套面向Agent的原生能力体系，而非在既有产品上简单叠加功能模块。

商业模式进化：注意力机制失效与新计费逻辑

传统互联网商业模式构建在“注意力—广告”机制之上，依赖用户页面停留时长产生广告曝光。然而，Agent时代网站零点击率攀升，AI Bot大规模抓取内容后直接生成合成答案，导致基于页面停留时长的广告曝光机制面临断裂。传统搜索引擎作为流量分发中枢的角色被解构，注意力分配机制失效。在此背景下，网站需要新的“保安”和“收银员”。“保安”指Bot管理与访问控制，从协议自律升级为基础设施强制，通过细粒度访问控制和身份验证保护内容价值；“收银员”指Agent调用计费，商业模式从资源计费向任务完成价值、Agent调用次数和智能服务结果付费迁移，形成按调用、按任务或数据许可费的新变现路径。

云本质是Runtime：从代码执行到任务闭环

云计算的本质是Runtime，即为不同范式下的软件运行提供基础环境。回顾发展历程，云经历了从PC互联网时代的虚拟化基础设施，到移动互联网时代的平台云，再到AI时代的智能计算云的演变。进入Agentic时代，云的核心定位从资源基础设施升级为任务执行平台。传统应用Runtime解决代码能否运行的问题，定价锚定资源规格；AI Runtime解决模型高效训练与推理的问题，定价锚定算力消耗；而Agent Runtime核心是为Agent顺畅运行提供匹配环境，定价锚点进一步上移至任务完成次数、节省的人力工时与GMV增量。云厂商的竞争焦点从比拼算力规模转向比拼谁能够更高效、更安全地承载大规模Agent运行。

核心云厂商的Agentic布局战略

国内外核心云厂商正加速布局Agent基础设施。Cloudflare凭借边缘网络优势，构建“拦截—缓存—计费”商业闭环，推出Pay Per Crawl模式及微支付基础设施，并将AI推理下沉至边缘节点。Google Cloud依托TPU和Gemini全栈自研能力，构建“芯片—模型—数据—智能体”垂直一体化架构，发布A2A协议促进跨Agent协作。阿里云提出“芯片—云—模型—推理”四位一体升级路径，将核心云产品能力转化为Skill化格式，使Agent可直接调用云资源。AWS通过Bedrock AgentCore构建生产级Agent执行层，并绑定顶级模型厂商锁定算力底座。Azure则依托OpenAI合作及企业级分发能力，通过Azure AI Foundry提供多Agent编排与企业级安全治理，推动Agent融入企业工作流。