AI商业逻辑的重塑 - AI商业模式从"卖工具"转向"卖收益"，客户更关注软件带来的可量化业务成果而非功能多样性 [2][4] - 以CRM为例，传统软件价值在于管理客户信息，AI驱动版本则直接提升客户转化率并创造收入 [4] - 新逻辑要求AI产品深度融入客户业务流程，以业务成果为导向衡量价值，技术先进性退居次要 [6] 操作系统式AI的崛起 - AI从"被调用"转向"主动调度"，OpenAI预测2025年AI代理开始工作，2027年进入物理世界创造价值 [8] - AI操作系统将取代传统装机软件，成为任务调度核心（如LangChain的"智能体收件箱"取代聊天框） [8] - 用户交互方式变革：通过指令驱动AI代理完成复杂任务，抢占意图承接入口成为竞争关键 [9] 智能体经济的成型 - 智能体具备持久身份、行动能力和信任协同三大要素，可组成价值交换网络（如Anthropic的Claude Code能主动提交PR） [10] - 人类角色从"控制者"转为"编排者"，需设计智能体职责与信任边界 [10] - AI协作能力催生新组织结构，形成人-智能体共生经济网络 [10] AI对ToB销售模式的颠覆 - 应用层玩家（OpenAI/Ramp/Sierra）聚焦成果交付而非模型先进性 [11] - 企业采购标准转向端到端解决方案的实际价值（成本降低/效率提升/业务增长） [11] - 研发需深入行业痛点，销售需通过案例数据证明收益 [11] 端到端迭代商业AI模型优势 - 低成本、小体积、低算力需求特性适配中小企业（训练难度低，无需顶尖技术团队） [12] - 模型可随业务发展持续迭代，灵活性高 [13] MCP协议发展中台生态 - 模型上下文协议实现AI能力标准化调度（如百度电商交易MCP） [14] - 需解决模型兼容性问题，对使用者整体规划能力要求高 [15] 成果飞轮增长系统 - 全流程AI驱动（电商案例：从流量引入到售后各环节配备专业AI模型） [16] - 大模型与产业价值深度结合形成闭环服务，推动良性增长 [16] Agent市场发展趋势 - 同质化竞争将引发兼并，行业专属Agent可能整合为解决方案 [17] - 市场需求驱动功能进化，最终形成集中化生态体系 [17] 物理AI时代演进 - 智能体交互从虚拟扩展至实体（机器人/自动驾驶车/无人机） [18] - 关键技术支撑包括：谷歌数字孪生、英伟达AI-RAN、特斯拉世界模型、SpaceX星链网络 [18] - 实时感知+高速通信+边缘计算实现智能体协同（如智能工厂/自动驾驶交通优化） [19]