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来源：计算机畅想
核心观点
第一类：自定义Agent平台，构建AI生态
2025年10月6日，OpenAI在DevDay上展示了其未来蓝图，构建一个以AI为核心的软件生态体系，让大模型（LLM）成为各种软件的入口。OpenAI推出了Apps SDK，结合MCP，允许开发者在ChatGPT内部构建可交互的应用程序。通过Apps SDK，开发者可以连接自己的数据、触发具体操作，并渲染完全交互式用户界面。此前，Claude、GitHub Copilot等产品虽有工具使用能力，但仅以文本形式返回服务结果，缺乏真正的上下文理解和自然交互界面。OpenAI的Apps SDK则让用户能在LLM中像在电脑上一样使用App。
此外，OpenAI推出了快捷简便的Agent开发工具包——AgentKit。其核心是一个可视化画布“Agent Builder”，开发者无需从零编写代码，可拖拽连接不同功能节点（如文件搜索），设计和测试复杂业务流程。AgentKit还配备可嵌入聊天组件“ChatKit”，方便将具备品牌定制能力的聊天界面集成至应用中。Connector功能则可将Agent工具构建与企业内部数据和工具直接相连。产品经理现场演示用8分钟从零为DevDay活动官网构建并上线智能问答Agent，体现了工具的高效与易用。
OpenAI已与早期合作伙伴携手推出首批应用，现已在ChatGPT中上线，覆盖教育（Coursera）、设计（Canva、Figma）、旅游（Expedia、Booking）、音乐（Spotify）及房地产（Zillow）等领域。标志着ChatGPT正由单一对话工具向AI应用平台转变。
国内互联网大厂也积极构建Agent生态，抢占未来AI入口。据界面新闻，2025年11月13日腾讯发布三季度财报，总裁刘炽平表示微信最终将推出AI智能体，让用户在微信内利用AI完成多项任务，理解用户需求、意图和兴趣。微信拥有强大的通信、社交生态及购物支付等场景，是理想助手。微信正逐步引入元宝能力，如AI增强搜索，且开发垂直领域智能体能力，未来逐步开放整合，打造微信智能体理想蓝图。
目前，腾讯聚焦打磨应用及场景打通，元宝已连接微信、QQ、腾讯会议等数十款内部产品，涵盖社交、办公、消费。腾讯还积极推出多款AI应用，如9月腾讯AI工作台ima月活用户超1月增长80倍，QQ浏览器AI功能9月月活用户较4月增长约18倍。
同日，彭博社报道阿里巴巴准备全面改造其主要移动人工智能应用，使其类似于OpenAI的ChatGPT，计划更名为“Qwen”。阿里将新增智能AI功能，支持包括淘宝在内的主流平台购物，力争打造功能齐全的AI Agent。改版后的Qwen应用目前免费，用户群积累有助于未来面向消费者的收费服务。
第二类：高壁垒垂类应用，具备数据与工作流护城河
我们认为，大模型的发展会吞噬简单应用，但对于护城河建立在深厚行业Know-how、专有数据、复杂流程整合或严格资质壁垒之上的应用，大模型反而是加固优势的工具。
“简单”体现在：
- 公开知识：模型输入输出主要依赖公开共识信息与通用语料。
- 易验证：结果可快速验证，如编程单元测试。
- 低责任：出错成本低，可快速回滚，如图像视频编辑。
- 弱耦合：少跨系统、跨角色协作，无复杂流程、权限、审计链条。
护城河强的体现：
- 强Know-how：许多行业依赖专家的长期经验、场景化判断和隐性规范。大模型难以攻克高度专业化垂直领域，需长期深耕公司构造垂直领域模型或Agent，提供更高准确度和可靠性。
- 强数据：独特、难以复制的专有数据及持续反馈闭环为企业竞争优势核心，大模型是数据价值放大器，数据所有者是最大受益者。
- 复杂流程（强耦合与可追责的执行）：企业软件价值在于跨部门、多步骤业务流程整合与编排。深度工作流整合带来极高客户粘性与转换成本，难被大模型替代，反而赋能系统。
- 资质/合规壁垒：强监管领域需明确责任主体、签字权、资质与合规体系，模型提效依赖具备资质主体。
以上决定企业是否易被模型厂商替代，或在协作中占据更大价值。例如军工领域软件公司Palantir，是护城河深厚的典范：
- 2016年，Palantir成功起诉美国陆军，成为首个领导国防项目的民营软件公司。美军陆军开始在雷神（Raytheon）与Palantir中选择开发情报平台。
- 2019年3月，Palantir赢得该国防合同，成为政府首次选中民营软件公司领导国防项目。
Palantir的人工智能平台（AIP）提供一体化平台和工作流构建器，用以创建、部署和管理人工智能应用。AIP支持将AI转化为代理和自动化，而非简单聊天功能，搭配Foundry平台经常并用。AIP可以集成大模型（LLMs）于数据管道，具备错误处理、自动重试及输出保障。用户借助工作流生成器设计AI应用和运营，以本体论确保AI逻辑与企业框架匹配。主要客户包括美国国防部、默克（Merck）、IBM等，覆盖预测维护、供应链优化、药物发现、客户服务等，实现实时决策与运营效率提升。
Salesforce迈入Agentic Enterprise时代，持续与三大顶尖大模型厂商合作，验证了B端Agent壁垒。近日，全球领先智能CRM供应商Salesforce加快ToB领域Agent落地，构建以Agentforce 360为核心的智能企业生态。
2025年10月14日，Salesforce与OpenAI深化战略合作，用户可在ChatGPT里直接访问Agentforce 360平台，实现销售数据查询、客户对话分析及Tableau可视化，并能在Salesforce平台使用最新模型构建AI Agent和Prompt。双方推动企业在ChatGPT内完成从销售到客户管理的全流程。
同日，Salesforce与Anthropic深化合作，宣布以Claude作为Agentforce 360核心模型，打造金融、医疗等受监管行业可信AI方案，并计划将Claude深度集成至Slack和Agentforce。
10月16日，Salesforce携手Google，将Gemini模型引入Agentforce 360，深度整合Google Workspace提升企业生产力。Salesforce宣布2030财年收入目标超600亿美元，第二季度数据与AI产品收入同比增长120%。Agentforce年度经常性收入（ARR）约4.4亿美元，逾1.2万家客户采用。CEO表示引领“Agentic Enterprise时代”，重塑企业生产力与创新。
我们认为Salesforce已成为SaaS与大模型深度融合的全球标杆，展示传统企业软件在AI时代的重构路径与商业新范式。三大模型厂商愿与其合作而非自营ToB业务，体现了Salesforce在B端Agent领域构筑的深厚壁垒。
第三类：AI Infra层，获取卖铲子的确定性收益
基础设施投资在价值链中占据核心地位：在AI热潮中捕捉确定性收益。AI军备竞赛中，基础设施提供商扮演“卖铲子”的角色，服务所有参与竞争的公司，获取客户大规模投资带来的确定性收益。除了算力相关硬件，诸多软件平台和工具同属重要AI Infra。
例如，数据基础设施Snowflake随着企业级AI Agent普及，数据治理需求旺盛。Snowflake通过其云数据平台，提供AI规模化部署的底层数据解决方案。
Snowflake是与云平台无关的无服务器数据平台，支持数据湖、数据仓库、机器学习等工作负载，可在AWS、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure等多云环境运行。
Snowflake Cortex是原生AI和机器学习套件，直接构建于Snowflake平台中，使用户能利用Snowflake数据运行高级AI模型，无需迁移数据或配置单独基础设施。2024年5月发布后，迅速扩展功能，包括夏季新增AISQL和Snowflake Convert功能。
Cortex包含一系列预训练模型，支持文本生成、摘要、情感分析、聊天交互等；支持开发检索增强生成（RAG）应用，团队能在Snowflake内部完整创建AI助手。强大AI应用无需导出数据即可安全运行。不使用Snowflake原生大型语言模型（LLM）的组织可托管自定义LLM。简言之，Cortex无须数据迁移与单独托管平台，已将治理机制集成到Snowflake安全框架中。
AI安全基础设施领域，CrowdStrike致力于保障AI安全。AI推动各行业变革的同时，也带来模型窃取、数据投毒、Agent操纵和云工作负载劫持等安全挑战。
2025年9月15日，CrowdStrike宣布与AWS、英特尔、Meta、英伟达和Salesforce合作，共同打造企业AI安全保障。通过整合生态系统，利用Falcon平台保护AI安全。
Falcon平台为AI安全提供基础架构——保护AI运行环境和模型，防止敏感数据泄露，保障整个SaaS堆栈中的AI Agent安全。
CrowdStrike通过与全球AI领导者合作，将Falcon防护扩展至整个AI生态系统：
- AWS：与Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和AWS Marketplace原生集成，保障云AI生命周期全阶段安全。
- 英特尔：采用英特尔NPU技术和戴尔可信AI PC，通过Falcon数据保护技术从源头保障数据安全，奠定AI安全基础。
- Meta：推出CyberSOCEval基准测试，评估AI系统现实世界安全操作表现。
- NVIDIA：通过Falcon平台和NVIDIA AI保障LLM及企业AI工厂完整AI生命周期，从构建到运行时及姿态管理。
- Salesforce：将Falcon Shield集成至Salesforce安全中心，推出Charlotte AI入驻Agentforce for Security，帮助客户保护AI代理、工作流和应用，促进业务团队与安全团队协同。
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自动驾驶：江淮汽车、赛力斯、小鹏汽车、理想汽车、禾赛、地平线、世运电路等。
军工AI：拓尔思、能科科技、普天科技、品高股份、海格通信、中科星图等。
风险提示
技术迭代不及预期风险：若技术迭代不及预期，将对产业链相关公司造成不利影响。
经济下行超预期风险：宏观经济景气度下行，固定资产投资放缓，影响企业再投资及消费者消费意愿，将对行业产生不利影响。
行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代与应用布局，行业竞争加剧，将对现有企业增长构成威胁。
具体分析详见2025年11月16日发布的报告《哪些AI应用值得中期投资》。
分析师：刘高畅（分析师执业编号S0680518090001）、李可夫（分析师执业编号S0680525060001）
https://finance.sina.com.cn/roll/2025-11-16/doc-infxqkma1003316.shtml
