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，让大型语言模型（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、并渲染出完全交互式的用户界面。
此前，Claude、GitHub Copilot等其他产品虽有工具使用能力，但只是将外部服务的结果以文本形式返回，缺乏真正的上下文理解和自然的交互界面。也就是说，过去的工具难以真正被“用起来”，而OpenAI的Apps SDK让用户能在LLM中像在电脑上一样使用App。
OpenAI同时推出了简便、快捷的Agent开发工具包——AgentKit。AgentKit的核心是一套可视化的画布“Agent Builder”，开发者不再需要从零开始编写代码，而是通过拖拽和连接不同的功能节点，例如文件搜索等，来直观设计和测试复杂的业务流程。AgentKit还提供了名为“ChatKit”的可嵌入聊天组件，让开发者能轻松将具备品牌定制能力的聊天界面集成到自己的应用中，并提供Connector功能，可将Agent工具建构与企业内部数据和工具连接。产品经理现场仅用8分钟，便从零为一个DevDay活动官网构建并上线了智能问答Agent，展示其便捷性。
目前，OpenAI已与多家早期合作伙伴携手推出首批应用，现已在ChatGPT上线，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，抢夺未来的AI入口。据界面新闻，2025年11月13日腾讯发布三季度财报，总裁刘炽平在电话会上表示，微信最终会推出一个AI智能体，使用户能在微信内部利用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。微信正引入元宝能力，用AI增强搜索等，并开发垂直领域的智能体能力，未来会逐步开放、整合，打造微信智能体理想蓝图。
现阶段，腾讯将更多资源聚焦应用打磨和场景贯通。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、办公与消费场景。此外，腾讯积极推出AI应用，例如腾讯AI工作台ima，9月月活用户数较1月增长超80倍；QQ浏览器AI功能9月月活用户数较4月增长约18倍。
同日，据彭博社报道，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，使其类似于OpenAI的ChatGPT，计划将其更名为“Qwen”。阿里将添加智能AI功能，支持包括淘宝网在内的主要平台购物，目标是将Qwen打造为一个功能齐全的AI Agent。改版后的Qwen应用暂时免费供用户使用，用户群的积累将有助于阿里巴巴未来对面向消费者的服务收费。
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而言，大模型并非吞噬者，反而可能成为加固优势的工具。
“简单”体现在以下几方面：
- 公开知识：模型输入输出主要依赖互联网上的共识性信息与通用语料。
- 易验证：对错、好坏可快速验证，如编程中的单元测试。
- 低责任：出错成本低、可快速回滚，如图像视频编辑等。
- 弱耦合：很少跨系统/跨角色协作，不涉及复杂流程、权限、审计链条。
护城河强的体现：
- 强Know-how：许多行业依赖专家长期经验、场景化判断和未成文规范的理解。这些隐性Know-how对大模型厂商难以攻克或性价比不高。在需要高度专业化知识的垂直领域，需要长期深耕公司构造深刻理解业务逻辑的领域模型或Agent，提供高准确度和可靠性。
- 强数据：企业优势来自难以复制的专有数据与持续反馈闭环。当所有竞争者均可接入强基础模型时，竞争力转向拥有独特、高质量、非公开渠道专有数据者。大模型是数据价值放大器，核心优势由数据主导，数据所有者是收益主体。
- 复杂流程（强耦合与可追责的执行）：现代企业软件价值在于跨部门、多步骤复杂业务流程的整合与编排。例如AI可自动提交报销发票，但难以取代深度集成财务、人资及审批的管理平台。深度工作流整合创造高客户粘性和转换成本，嵌入客户流程的企业难以被大模型直接替代，而是逐步赋能其系统。
- 资质/合规壁垒：强监管领域需明确责任主体、签字权、资质和合规体系，无资质不得出具结果。模型可提效，但责任在具备资质主体。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。
例如，军工领域软件公司Palantir是一家护城河深厚的公司：
- 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。美国陆军开始从雷神（Raytheon）和Palantir两家公司中选择开发未来情报平台。
- 2019年3月，Palantir赢得整合同项目合同，政府首次选择民营软件公司领导国防项目。
Palantir的人工智能平台AIP提供平台和工作流构建器，支持创建、部署和管理人工智能应用，赋能开发者将AI转化为代理和自动化，而非仅集成简单聊天功能。AIP支持将LLM集成到数据管道中，提供生产级功能如错误处理、自动重试和保证输出模式。通过工作流生成器，用户设计AI应用和运营，利用本体论确保逻辑与企业运营框架一致。主要客户包括美国国防部、默克公司（Merck）和IBM，应用涵盖预测性维护、供应链优化、药物发现和客户服务，实现实时决策与运营效率。
近期，全球领先智能CRM供应商Salesforce迈入Agentic Enterprise时代，三大顶尖大模型厂商与SAAS龙头合作，验证了B端Agent壁垒。Salesforce在ToB领域加速推进Agent落地，连续与多家头部大模型厂商扩大合作，构建以Agentforce 360为核心的智能企业生态。
2025年10月14日，Salesforce与OpenAI扩大战略合作，用户可在ChatGPT中直接访问Agentforce 360，实现销售数据查询、客户对话分析及Tableau可视化，并能在Salesforce内使用最新模型构建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，宣布将Claude作为Agentforce 360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，与Google Workspace深度整合提升企业生产力。业务目标上，Salesforce计划到2030财年收入超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”，重塑企业生产力和创新。
综合来看，Salesforce已成为SaaS与大模型深度融合全球标杆，展示传统企业软件在AI时代的重构路径与商业新范式。三家大模型厂商愿与其合作而非完全自行进入ToB业务，体现其作为SAAS龙头在B端Agent领域构建了深厚壁垒。
第三类：AI基础设施层，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竞争公司，捕捉客户大规模投资带来的确定性收益，扮演“卖铲子”的角色。除了算力硬件，许多软件平台和工具也是重要的AI基础设施（AI Infra）。
数据基础设施Snowflake：随着企业级AI Agent普及，数据治理需求日益旺盛，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，可运行于AWS、GCP、Azure等任何云平台。
Snowflake Cortex是一个原生AI和机器学习套件，直接构建于Snowflake平台中。它让用户利用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。Cortex于2024年5月发布，并迅速扩展功能，包括新增AISQL和Snowflake Convert。Cortex包含预训练模型，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，使团队能在Snowflake内部完全创建AI助手，保障数据安全。也支持托管自定义LLM，实现无数据迁移的AI部署，并集成治理机制于Snowflake安全框架。
AI安全基础设施CrowdStrike：AI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。2025年9月15日，CrowdStrike宣布与AWS、英特尔、Meta、英伟达和Salesforce合作，共同打造企业人工智能未来安全保障。通过与全球AI领导者合作，CrowdStrike整合生态系统，利用Falcon平台保障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，防止敏感数据外泄，涵盖整个SaaS堆栈中的AI Agent。CrowdStrike通过合作创新，扩展Falcon防护至整个人工智能生态系统：
- AWS：通过与Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和AWS Marketplace的原生集成，保障云AI生命周期全流程的安全。
- 英特尔：利用英特尔NPU技术和戴尔可信AI PC，通过Falcon数据保护技术从源头保护数据，为安全采用AI奠定基础。
- Meta：推出CyberSOCEval，一套基准测试用于评估AI系统在现实安全操作中的表现。
- NVIDIA：通过Falcon平台和NVIDIA AI，保障LLM和企业AI工厂完整AI生命周期，从构建到运行及姿态管理。
- Salesforce：将Falcon Shield集成至Salesforce安全中心，并引入Charlotte AI至Agentforce for Security，助力客户保护AI代理、工作流和应用程序，促进业务团队和安全团队协同。
投资建议
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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一定不利影响。
经济下行超预期风险：若宏观经济景气度下行，固定资产投资放缓，影响企业再投资意愿，进而影响消费者消费和产业链生产，对整个行业造成不利影响。
行业竞争加剧风险：若相关企业加快技术迭代和应用布局，整体行业竞争加剧，将威胁行业内企业增长。
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