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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。借助Apps SDK，开发者可以连接自己的数据、触发具体操作、并渲染完全交互的用户界面。此前，Claude、GitHub Copilot等虽具备工具使用能力，但仅以文本形式返回结果，缺乏真正的上下文理解和自然交互界面。而OpenAI的Apps SDK让用户能像在电脑上使用App一样在LLM中使用应用。
此外，OpenAI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画布“Agent Builder”，开发者无需从零编写代码，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。它还提供名为“ChatKit”的可嵌入聊天组件，使开发者能轻松将具备品牌定制能力的聊天界面集成到应用中。同时，Connector功能支持将AgentKit构建的Agent连接企业内部数据和工具。
为展示AgentKit的便捷性，产品经理现场用8分钟从零为一个静态DevDay活动官网构建并上线了智能问答Agent。OpenAI与少数早期合作伙伴推出了首批应用，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。
国内互联网大厂亦在构建Agent生态，抢夺未来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透露微信最终会推出AI智能体，让用户在微信内部即可利用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和社交生态，还涵盖购物支付等场景，几乎是用户理想助手。腾讯在集成微信、QQ、腾讯会议等数十款产品，覆盖社交、办公与消费场景，积极推出一系列AI应用，如腾讯AI工作台ima和QQ浏览器AI功能，月活跃用户数显著增长。
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进行全面改造，类似OpenAI的ChatGPT，并计划更名为“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打造成为功能齐全的AI Agent。改版后的Qwen应用仍免费提供，但用户积累有助未来面向消费者服务收费。
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的应用，但对于建立深厚行业护城河的应用，大模型非但不是吞噬者，反而可能成为加固优势的工具。
所谓“简单”应用通常具有以下特征：
- 公开知识：模型输入输出主要依赖互联网共识信息与通用语料。
- 易验证：对错、好坏可以快速验证，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：很少跨系统或跨角色协作，不涉及复杂流程、权限与审计。
而强护城河体现为：
- 强Know-how：许多行业依赖专家的长期经验、场景化判断和未成文规范，模型厂商难以攻克。需要长期深耕的公司构建深刻理解业务逻辑的垂直领域模型或Agent，提供高准确度和可靠性。
- 强数据：优势来自难以复制的专有数据和持续反馈闭环。大模型是数据价值放大器，但核心优势仍由数据所有者主导。
- 复杂流程：现代企业软件价值在于跨部门、多步骤业务流程的深度整合与编排，这创造了高客户粘性和转换成本，难以被大模型直接替代。
- 资质/合规壁垒：强监管领域需明确责任主体和合规体系，模型可辅助提效，但最终责任归具备资质的组织。
例如，军工领域软件公司Palantir具有深厚护城河。2016年Palantir成功起诉美国陆军，挑战雷神公司的垄断，成为首家领导国防项目的民营软件公司。其人工智能平台AIP提供生产级AI应用及工作流构建器，集成LLM于数据管道，支持错误处理及输出保证，广泛服务美国国防部、默克、IBM等，助力实时决策和运营效率提升。
此外，全球智能CRM领导者Salesforce迈入Agentic Enterprise时代，积极构建ToB领域Agent壁垒。2025年10月，Salesforce与OpenAI扩大合作，使用户可在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，并能在Salesforce内使用最新模型构建AI Agent与Prompt。Salesforce还与Anthropic深化合作，将Claude集成至Agentforce 360，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深度整合至Slack和Agentforce。紧接着与Google合作，引入Gemini模型，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年度经常性收入约4.4亿美元，逾1.2万家客户采用。CEO表示公司正引领“Agentic Enterprise时代”，重塑企业生产力和创新。三大顶尖大模型厂商愿与Salesforce合作，而非独自开展ToB业务，凸显其作为SaaS龙头在企业级Agent领域构建的深厚壁垒。
第三类：AI基础设施层，获取“卖铲子”的确定性收益
基础设施提供商在AI军备竞赛中扮演“卖铲子”角色，通过服务所有竞争企业，捕捉客户大规模投资带来的确定性收益。除算力硬件外，相关的软件平台与工具同属重要AI基础设施。
数据基础设施：Snowflake
随着企业级AI Agent普及，对数据治理需求旺盛。Snowflake通过云数据平台提供AI规模化部署底层数据解决方案。作为与云平台无关的无服务器数据平台，Snowflake支持多种工作负载，包括数据湖、数据仓库与机器学习，可在AWS、GCP、Azure等云平台上运行。
Snowflake Cortex是原生AI与机器学习套件，构建于Snowflake平台之上，支持基于Snowflake数据运行业务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，快速扩展功能，支持AISQL、Snowflake Convert等，包含多种预训练模型，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，允许团队在Snowflake内部完全创建AI助手，实现安全的AI应用运行。
此外，Cortex支持组织托管自定义LLM，无需额外模型托管平台，实现AI部署，并将治理集成到Snowflake安全框架。
AI安全基础设施：CrowdStrike
AI在改变各行业同时带来新攻击面，模型可能被窃取，数据遭投毒，Agent被操纵，云工作负载或被劫持。2025年9月15日，CrowdStrike宣布与AWS、英特尔、Meta、英伟达及Salesforce合作，共同打造企业人工智能未来安全保障。通过合作整合生态，利用Falcon平台保障AI安全，保护AI运行环境与模型，防止敏感数据泄露至终端和云工作负载，覆盖整个SaaS堆栈中的AI Agent。
合作细节包括：
- AWS：通过原生集成Amazon SageMaker、Amazon Bedrock与AWS Marketplace，保障AI生命周期安全。
- 英特尔：依托英特尔NPU技术与戴尔AI PC，利用Falcon数据保护技术从源头保护数据，增强AI采用安全。
- Meta：推出CyberSOCEval基准测试，评估AI系统在现实世界安全运营的表现。
- NVIDIA：通过Falcon平台与NVIDIA AI保障LLM和企业AI工厂的完整生命周期安全，从构建到运行时及姿态管理。
- Salesforce：集成Falcon Shield至安全中心，引入Charlotte AI至Agentforce for Security，协助客户保护AI代理、工作流及应用，实现业务团队与安全团队信任协作。
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：若技术迭代滞后，将影响产业链相关公司发展。
- 经济下行超预期风险：宏观经济疲软可能抑制固定资产投资及消费者需求，影响产业链生产和企业再投资意愿。
- 行业竞争加剧风险：如相关企业加快技术和应用布局，行业竞争加剧可能威胁现有企业增长。
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 分析师执业编号：S0680518090001
分析师：李可夫 分析师执业编号：S0680525060001
https://finance.sina.com.cn/roll/2025-11-16/doc-infxqkma1003316.shtml