据媒体报道，分析机构盖特纳（Gartner）发布报告指出，尽管众多商业模型制造商在人工智能基础设施上投入数十亿美元，但其收入来源仅覆盖智能体AI工作流中10%的步骤。
报告《开源权重模型将运行90%的企业智能体工作流步骤》显示，十分之九的智能体工作流步骤属于常规操作。开源权重模型在处理此类任务时，效率与最便宜的闭源模型相当，但成本仅为后者的四分之一。若将所有步骤交由前沿模型运行，采用开源模型的成本甚至可低至前沿模型的二十分之一。
分析师指出，典型的运营工作流包含分类、工具调用、数据验证等数百次常规执行。开源模型每需要一个具备前沿推理能力的步骤，即可处理数百个此类常规步骤。
不过，上述数据基于最佳情况。分析师承认，由于当前开源模型可能存在输出冗长及重试频率高等问题，单个任务的实际成本节省倍数更接近五到六倍。尽管如此，这仍被视为转向开源模型的附带红利，而非最终目的。
“多年的工作流历史是收购SaaS公司时支付溢价的重要组成部分。每一个发送到前沿API的常规步骤，都会让这部分价值脱离控制。”报告强调，开源权重保留了企业的控制权，成本节省仅是额外收益。
基于此，分析师提出战略规划假设：到2030年，90%的企业运营智能体工作流步骤将在开源权重模型上执行。企业将主要采用领域特定的开源权重模型，因其在“少数高度稳定且每月运行数百万次”的场景中表现优异。
Harness工具成为价值核心
随着大多数模型逐渐大宗商品化，真正产生价值的是“Harnesses”——即运行和管理智能体的工具。其核心作用是将工作路由给最适合该任务的模型，而用户对此无感知。优秀的Harness能节省资金、实施严格的护栏机制并管理智能体舰队；功能较弱的Harness则会导致用户承担更多工作。
报告建议，前沿模型将继续作为研发引擎，实质上属于资本支出（CapEx）；而在前沿模型完成繁重工作后，开源权重模型则转变为运营支出（OpEx）。