第一类：自定义Agent平台，构建AI生态。10月6日，OpenAI在DevDay上展示了其全新的生态构建愿景，推出Apps SDK允许开发者在ChatGPT中构建可交互的应用程序，通过结合MCP让AI能直接访问外部数据、工具与工作流，推出AgentKit提供可视化画布和嵌入式聊天组件，使非程序员也能快速创建与企业数据和工具集成的智能Agent。现场演示中仅用8分钟便从零构建并上线了一个活动官网智能问答Agent，展示了该工具的高效与易用性。OpenAI已与多家合作伙伴推出首批内嵌于ChatGPT的AI应用，涵盖教育（Coursera）、设计（Canva、Figma）、旅游（Expedia、Booking）、音乐（Spotify）与房地产（Zillow）等领域，标志着ChatGPT正从单一对话工具迈向AI应用平台。国内互联网大厂也在构建Agent生态，腾讯三季财报电话会上表示微信最终会推出一个AI智能体，让用户在微信内部就可利用AI完成多项任务，能够理解用户的需求、意图和兴趣，微信拥有强大的通信和社交生态系统，还有购物支付等场景，几乎是用户的理想助手。11月13日彭博社报道，阿里准备对其主要移动人工智能应用程序进行全面改造，使其类似于OpenAI的ChatGPT，并计划将其更名为“Qwen”。阿里将添加智能AI功能，以支持在包括淘宝网在内的主要平台上购物，目标是将Qwen打造成一个功能齐全的AIAgent。
　　第二类：高壁垒垂类应用，具备数据与工作流护城河。对护城河深厚的应用而言，大模型非但不是吞噬者，反而可能成为加固优势的工具。我们认为“简单”体现在公开知识、易验证、低责任、弱耦合。护城河强体现在：1)强Know how：许多行业依赖专家对于长期经验、场景化判断、未成文规范的理解，需要长期深耕的公司来构造能够深刻理解该领域的业务逻辑的垂直领域模型或者Agent。2)强数据：一些公司具备难以获取的专有数据与持续反馈闭环。大模型可作为数据价值的放大器，但核心优势由数据主导。3)复杂流程：现代企业软件的价值往往不在于单个功能，而在于对跨部门、多步骤的复杂业务流程的深度整合与编排，深度工作流整合也创造了极高客户粘性和转换成本。4)资质/合规壁垒：一些强监管的领域需要资质、执照与合规体系，模型可提效，但落款与责任在具备资质的主体。例如军工领域核心基于情报分析系统起家，作为首个领导国防项目的民营公司palantir就是一家护城河深厚的软件公司。还有近期全球领先的智能CRM供应商Salesforce连续与头部大模型厂商谷歌、OpenAI、Anthropic扩大合作，构建以Agentforce 360为核心的智能企业生态，我们认为顶尖大模型厂商愿意与其合作而非完全自己下场做ToB业务体现了其作为SAAS龙头在B端Agent领域构建了深厚壁垒，是软件公司在大模型时代发展的标杆。
　　第三类：AIInfra层，获取卖铲子的确定性收益。在AI军备竞赛中，基础设施提供商通过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，许多软件平台和工具也是重要的AIInfra。例如数据基础设施Snowflake正通过其云数据平台，提供AI规模化部署的底层数据解决方案。Snowflake Cortex是一个原生AI和机器学习套件，直接构建于Snowflake平台之中。它使用户能够利用Snowflake数据运行高级AI模型，而无需迁移数据或配置单独的基础设施。AI安全基础设施CrowdStrike: AI在改变各行各业的同时也带来了新的攻击面。模型可能被窃取，数据可能被投毒，Agent可能被操纵，云工作负载可能被劫持。CrowdStrike与AWS、英特尔、Meta、英伟达和Salesforce合作，利用Falcon平台保障AI安全。
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