智能体技术发展现状 - 智能体从内容生成进化到任务执行，代表AI从"生成内容"到"完成任务"的转变[4][5] - 智能体是指能感知环境、做出判断并采取行动实现目标的智能系统[4] - 智能体制造门槛大幅降低，普通用户可通过"美图秀秀"式轻工具制作，专业开发者则使用"Photoshop"级工具开发深度业务场景应用[6][7] 行业竞争格局 - 基础大模型层将形成高度集中格局，类似云计算行业最终仅剩少数头部厂商[12] - 模型微调层和智能体构建层将成为差异化竞争的主要空间[13] - 第一梯队模型厂商正向MaaS平台和智能体平台延伸，提供完整能力包[9] - 第二梯队厂商正转向垂直行业应用、C端应用和海外市场[11] 商业化挑战 - 全球大模型公司尚未找到有效盈利模式，70%收入被GPU厂商获取[30] - C端聊天类工具变现困难，国内外订阅模式均面临挑战[24] - 智能体虽增加tokens调用量，但未能显著提升模型厂商利润[30] - 企业需求聚焦明确ROI，关注降本增效和新产品开发[58][61] 技术演进方向 - 智能体可能成为新型操作系统，通过终端设备抢占入口[41][43] - 企业系统互通仍面临挑战，45岁以上CTO退休后可能迎来变革[40] - 大模型可能突破传统规则引擎，形成新的业务处理范式[50][51] - 工业领域存在"外挂式"和"替换式"两种智能化路径[49] 行业应用现状 - 企业AI应用集中在智能客服、知识库等低风险场景[65] - 制造业头部企业自建算力平台，但实际应用限于广告内容生成[52] - 咨询行业基础分析工作可能被替代，但高端咨询服务仍依赖人际互动[71] - 代码模型已显著提升软件开发效率，改变软件行业工作模式[68]