百度阿里掀AI定义权之争

May 9, 2025

人工智能生态争夺战：“MCP协议”如何重塑市场游戏规则？

人工智能技术的飞速发展正在引领一场新的行业变革，而围绕“AI智能体（Agent）”的生态构建，已成为全球科技巨头争夺的核心赛场。百度与阿里巴巴近期在“多智能体上下文协议”（MCP，Multi-Agent Context Protocol）领域的激烈竞逐，也为这场争夺战提供了全新视角。

MCP协议的兴起与大厂博弈

AI Agent 产品正在迅速成为智能科技领域的重要新形态。作为连接AI模型与外部工具的标准化协议，MCP被认为是Agent应用落地的关键一步。百度通过旗下“心响”平台整合多种AI模型和工具，同时宣布百度地图全面支持MCP接口；而阿里则以“百炼”平台为基础，在支付宝等应用中集成MCP服务，并实现多工具一键调用。此外，4月29日，阿里开源了新一代Qwen3模型，并加入对MCP协议的支持。这一切都表明，MCP不仅是技术标准，更成为科技巨头们试图控制AI Agent发展方向的战略抓手。

从表面上看，MCP协议正在打通AI Agent与行业应用的最后一公里，但实际上，大厂对MCP的支持，背后隐藏着对AI行业规则制定权的争夺。目前，除了Anthropic主导的开放式MCP协议外，OpenAI、谷歌等国外巨头也都有自己的Agent工具调用标准。支持MCP更多的是基于短期共识，以迅速扩大生态范围，而非对其技术地位的完全认同。

标准之争：技术之外的逻辑

业内专家指出，MCP本质上是为模型与工具间的深度协作提供了标准化接口，并未带来本质的技术飞跃。甚至在没有MCP协议的情况下，通过Function Call 等方案同样可以实现类似效果。然而，统一协议的提出和推广，却是大厂巩固话语权的一个有效策略。百度和阿里快速跟进MCP生态建设，正是这一逻辑的体现。

根据AI研究机构AI Digest的数据，AI Agent的任务执行能力正呈指数级增长，预计到2026年将能完成2小时复杂任务，2027年将达到8小时工作量，甚至在2030年前具备“月度级”任务承担能力。在这种前景下，Agent应用的落地及其生态体系的完备性，将直接决定厂商在未来AI市场的竞争优势。

生态之争的背后：从能力到入口

从技术路径来看，百度的“心响”平台和阿里的“百炼”MCP服务，不仅是Agent产品技术落地的尝试，更是构建生态闭环的重要一环。这些平台，通过开放第三方接入，以及自有产品如百度地图和支付宝的全面支持，实现了多样化能力的嵌入和组合。例如，在阿里生态中，开发者可以通过支付宝的MCP接入收单支付功能，将AI和商业场景深度融合，从而打通流量和服务应用的全链条。

但这也让人不得不警惕这类生态“排他性”的影响。Agent应用所依赖的全面数据源，几乎不可避免地成为大厂的核心资产。第三方开发者虽然可以接入，但同时也必须受制于大厂的生态规则，这进一步强化了头部玩家对行业的控制力。

Agent产品的潜力与挑战

区别于传统AI助手需要用户主动交互的方式，如今的Agent重在“主动赋能”。百度的“心响”产品，正尝试推动Agent从简单的“你问我答”过渡到“任务直接完成”。新一代的Agent不仅能帮助拆解用户需求，还能整合多智能体协同作业，实现全流程的自动化。以“心响”为例，该平台不仅支持百度文库AI内容生成、健康服务等内部能力，还集成了外部工具，在单个应用内完成复杂任务的全链条交付。

尽管MCP作为标准化协议，确实简化了多智能体协作的流程，但其长远推进仍面临挑战。屏幕限制、硬件交互问题，以及各家企业分摊开发成本的意愿，都将影响MCP协议的推广深度。正如百度智能体业务首席架构师黄际洲所述，生态建设和商业路径的可持续性，是解决行业痛点的关键。

商业化路径：广告并非唯一答案？

在商业化方向上，AI Agent的变现手段正在浮现。以百度“心响”的演示为例，旅游攻略生成并协同完成餐馆预订、团购券使用等服务功能，这类应用不仅直接触及C端用户的体验，还能利用流量导入和数据闭环服务，向广告商和商家收费。大厂可以通过Agent应用，牢牢控制广告竞价排序、用户行为数据等关键环节，以强化自身的盈利模式。

然而，一些业内观点认为，仅依赖广告和流量转化无法全面释放AI Agent的市场潜力。未来更加成熟的商业化模式，或在于如何实现多场景覆盖和行业深度合作。黄际洲提到，法律、教育、医疗等刚需场景及长尾交互应用，均是潜在的发展方向。

未来展望：竞合的时代到来

无论是百度的“心响”还是阿里的“百炼”，它们背后支撑的MCP协议和AI Agent应用，已经成为科技巨头角力的新热点。从资源整合到生态建设，再到商业模式的打样，每一步都反映了AI技术变革的宏大布局。同时，我们也不得不思考，在巨头加速跑马圈地的背景下，如何平衡开放与集成、创新与规范，成为AI行业未来发展的重要课题。

在AI Agent落地的浪潮中，技术本身从未是唯一的决定因素。生态之争、规则制定与共赢机制的构建，或将在未来更大程度上定义这一领域的成功趋势。