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，让大型语言模型（LLM）成为各种软件的入口。
OpenAI推出了Apps SDK，结合多模态能力平台（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，并渲染出完全交互式的用户界面。此前，像Claude、GitHub Copilot等产品虽有工具使用能力，但仅能以文本返回结果，缺乏真正的上下文理解和自然交互界面。OpenAI的Apps SDK让用户能在LLM内像使用电脑App那样直观操作。
OpenAI还推出了简便快捷的Agent开发工具包——AgentKit。AgentKit核心是可视化的“Agent Builder”画布，开发者无需从零编码，通过拖拽和连接功能节点（如文件搜索）即可设计和测试复杂业务流程。同时，AgentKit提供“ChatKit”嵌入式聊天组件，方便开发者集成品牌定制化聊天界面，并通过Connector功能打通企业内部数据和工具。
现场演示中，产品经理仅用8分钟便从零构建并上线了一个静态DevDay活动官网的智能问答Agent，充分展示了AgentKit的高效与易用性。
OpenAI已与多家早期合作伙伴联合发布首批内嵌于ChatGPT的AI应用，涵盖教育（Coursera）、设计（Canva、Figma）、旅游（Expedia、Booking）、音乐（Spotify）和房地产（Zillow）等领域，标志着ChatGPT正从单一对话工具转型为AI应用平台。
国内互联网大厂也积极布局Agent生态，抢占未来AI入口。据界面新闻报道，2025年11月13日，腾讯发布三季度财报，总裁刘炽平在电话会上表示，微信未来将推出AI智能体，让用户在微信内部直接利用AI完成多项任务，智能体能够理解用户的需求、意图和兴趣。微信拥有强大的通信、社交生态系统以及购物支付等场景，是理想的用户助手。目前微信正引入更多元宝能力，包括用AI增强搜索功能，同时腾讯也在开发垂直领域的智能体能力，计划逐步开放整合，打造完整的微信智能体蓝图。
腾讯已将大量资源聚焦于打磨应用和打通场景。据透露，腾讯元宝已打通微信、QQ、腾讯会议等数十款内部产品，覆盖社交、办公和消费等多个场景。同时，腾讯积极推出一系列AI应用，例如腾讯AI工作台ima的9月月活用户数较1月增长超80倍；QQ浏览器的AI功能9月月活用户数较4月增长约18倍。
同日，彭博社报道，阿里巴巴准备对其主要移动人工智能应用程序进行全面改造，打造类似OpenAI ChatGPT的产品，并计划将其更名为“Qwen”。阿里巴巴将增添智能AI功能，支持包括淘宝网在内的主要平台购物，目标是打造功能齐全的AI Agent。新版Qwen应用目前仍免费供用户使用，用户群积累有助于未来对面向消费者服务的收费。
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的应用，但对于那些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而言，大模型非但不是吞噬者，反而可能成为其加固优势的工具。
“简单”体现于公开知识、易验证、低责任、弱耦合：
- 公开知识：模型输入输出依赖互联网共识性信息与通用语料。
- 易验证：错误容易快速发现并修正，如编程单元测试。
- 低责任：错误成本低，且易回滚，如图像视频编辑。
- 弱耦合：较少跨系统或跨角色协作，不涉及复杂流程或权限审计。
护城河强的体现：
- 强Know-how：许多行业依赖专家多年经验、场景化判断和未成文规范，隐性知识难被模型攻克或成本高昂。需要垂直领域的长期深耕，构建业务逻辑深刻的模型或Agent，获得更高准确度和可靠性。
- 强数据：许多企业掌握独特且难以复制的专有数据及持续反馈闭环。大模型是数据价值放大器，核心优势仍由专有数据驱动，数据所有者是主要收益方。
- 复杂流程（强耦合与可追责执行）：现代企业软件价值体现在跨部门、多步骤业务流程的深度整合与编排。深度工作流整合创造客户粘性和高转换成本，深度嵌入客户复杂流程的企业不易被大模型直接取代，而是将模型作为赋能工具。
- 资质/合规壁垒：强监管领域需明确责任主体及签字权，要求资质执照和完善合规体系，模型提供辅助但最终责任在具备资质机构。
以上因素决定企业是否易被模型厂商替代，或在合作中占据更大价值。军工领域软件公司Palantir即为深厚护城河代表：
2016年，Palantir成功起诉美国陆军，成为首家领导国防项目的民营软件公司；2019年3月赢得美国国防部核心合同，首次由民营软件公司主导国防项目。其人工智能平台（AIP）集成LLM至数据管道，提供生产级功能（错误处理、自动重试、输出模式保证等），并提供工作流生成器确保AI逻辑与运营框架一致。AIP客户包括美国国防部、默克（Merck）、IBM等，应用涵盖预测性维护、供应链优化、药物发现与客户服务，实现实时决策和高效运营。
Salesforce迈入Agentic Enterprise时代，三大顶尖大模型与SAAS龙头的合作验证了B端Agent壁垒。近期，全球领先的智能CRM供应商Salesforce加速推进ToB领域Agent落地，不断扩大与OpenAI、Anthropic、Google等大模型公司的合作，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中直接访问Agentforce 360平台，实现销售数据查询、客户对话分析及Tableau可视化功能，同时支持内部使用最新模型构建AI Agent和Prompt，推动销售到客户管理的全流程数字化。
同日，Salesforce与Anthropic深化合作，将Claude作为Agentforce 360的核心模型，为金融、医疗、网络安全等受监管行业提供可信AI解决方案，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，并与Google Workspace深度集成，提升企业生产力。业务层面，Salesforce宣布到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1.2万家客户采用该平台。Salesforce CEO表示，公司正引领“Agentic Enterprise时代”，推动企业生产力和创新重塑。
我们认为，Salesforce已成为SaaS与大模型深度融合的全球标杆，展示了传统企业软件在AI时代的重构路径与商业新范式。三家大模型厂商愿意与其合作而非完全自己下场做ToB业务，体现其在B端Agent领域构建了深厚壁垒。
第三类：AI基础设施（AI Infra）层，获取卖铲子的确定性收益。
基础设施扮演“卖铲子”的角色，通过服务所有竞争企业，捕捉AI热潮中的确定性收益。除了算力硬件，软件平台和工具也是重要的AI Infra组成部分。
例如，数据基础设施提供商Snowflake通过云数据平台为企业级AI Agent普及提供底层数据解决方案。Snowflake是一个与云平台无关的无服务器数据平台，支持数据湖、数据仓库和机器学习等多种工作负载，可以运行在AWS、Google Cloud Platform、Microsoft Azure等主流云平台上。
Snowflake Cortex是一个原生AI和机器学习套件，构建于Snowflake平台之上，允许用户利用Snowflake数据运行高级AI模型，无需迁移数据或配置独立基础设施。它于2024年5月发布，快速扩展功能，支持文本生成、摘要、情感分析、聊天交互等，亦支持检索增强生成（RAG）应用，使团队能在Snowflake内部完全构建AI助手，保障数据安全。
对于不使用Snowflake原生LLM的组织，Cortex还支持托管自定义LLM，实现无需数据迁移和单独托管平台的AI部署，且治理机制集成在Snowflake安全框架中。
AI安全基础设施方面，CrowdStrike应对AI带来的新攻击面，例如模型窃取、数据投毒、Agent操纵及云工作负载劫持。2025年9月15日，CrowdStrike宣布与AWS、英特尔、Meta、英伟达及Salesforce合作，共同打造企业AI安全保障。
CrowdStrike通过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，保护整个SaaS堆栈中的AI Agent。该平台与多家AI领导者深度合作，涵盖：
- AWS：与Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和AWS Marketplace原生集成，保障云端AI生命周期的构建、测试、部署和运行。
- 英特尔：利用NPU技术和戴尔可信AI PC，搭配Falcon数据保护技术，从源头保障AI安全。
- Meta：推出CyberSOCEval，用于评估AI系统在实际安全操作中的表现。
- NVIDIA：借助Falcon平台和NVIDIA AI，从构建到运行与姿态管理，保障LLM和企业AI工厂的完整生命周期。
- Salesforce：将Falcon Shield集成至Salesforce安全中心，并引入Charlotte AI至Agentforce for Security，帮助客户保护AI代理、工作流及应用，实现业务团队与安全团队协同。
投资建议
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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：宏观经济景气度下降，固定资产投资放缓，影响企业再投资与消费者消费意愿，可能对行业带来不利影响。
行业竞争加剧风险：若企业加快技术迭代及应用布局，行业竞争程度加剧，将威胁当前企业增长。
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（执业编号S0680518090001）
分析师：李可夫（执业编号S0680525060001）
https://finance.sina.com.cn/roll/2025-11-16/doc-infxqkma1003316.shtml