行业核心驱动力 - AI正在重塑整个云市场，成为云厂商增长的核心驱动力[3] - 越来越多的行业和企业意识到利用AI优化业务效率、创造价值的可行性，并急于付诸实践[3] - 云厂商的核心价值正从基础设施提供者转变为AI能力提供者，卖Token成为关键增长途径[1][6] 市场增长与规模 - 阿里云的AI相关收入已连续9个月实现三位数同比增长[1] - AWS判断未来MaaS平台带来的Token收入将和其EC2计算产品的收入不相上下[1] - 谷歌云的年化收益超过500亿美元，其中大部分增长由AI驱动[1] - 火山引擎将其千亿营收目标（原预计2029-2031年实现）上调了数百亿美元[1] - CoreWeave依靠AI算力租赁业务获得了数百亿美元市值[3] 竞争格局与战略动向 - 新锐云厂商正以更敏捷的动作拥抱AI，冲击原有行业格局[1] - 火山引擎坚持锚定「AI云」，将其视为重要的超车机会[1] - CoreWeave通过收购增强AI算力租赁之外的AI开发能力[1] - 腾讯和百度近期针对基础模型研发进行了团队调整，以加强投入[11] Agent成为价值焦点 - AI对企业的价值体现越来越集中在Agent的打造上[3] - Agent为发挥Token的价值提供了方法论和路径，是让Token产生价值的关键[4][6] - 未来几乎所有与计算世界打交道的软件都可能由大模型产生的Agent构成[4] - 行业对Agent市场给予积极乐观的预期，预计明年将呈现爆发式增长[4] Agent应用案例与效率提升 - AWS借助编程Agent Kiro，将一个原本需要30人工作18个月的项目缩短至6人用76天完成[4] - 火山引擎的一个企业客户在2024年开发了50多个Agent，到2025年增至200多个[4] - Blue Origin构建了超过2700个内部Agent，交付效率提升了75%[4] 企业面临的挑战 - 能够真正开发好、运营好并大规模使用Agent的企业并不多，通常需要深厚的技术积累[6] - 第三方调研数据显示，93%的客户在从概念验证迈向生产阶段时遇到重大障碍[6] - 主要障碍来自数据层面（概念验证数据经过优化）和工程化层面（大规模应用对安全、扩容等要求更高）[6] 云厂商的解决方案布局 - 云厂商正积极布局打造更完备、简便的Agent开发和落地能力[3] - 方向包括提供帮助企业高效搭建Agent的工具包，涉及模型定制化训练、Agent开发、运营和安全治理[3] - 需要一套为Agent开发和运行而设计的AI云原生架构来支持企业[7] 全栈式Agent开发平台 - 火山引擎推出了包含MaaS层易用性提升（Prompt Pilot、Response API）、推理代工、AgentKit全栈开发能力和HiAgent运营能力的完整解决方案[7] - AWS推出了开放式模型训练平台Nova Forge和企业级Agent开发框架AgentCore[7] - 谷歌云的Gemini Enterprise提供基础模型、无代码构建框架、专业Agent等六项核心组件，实现端到端Agent应用[7] - 腾讯云推出智能体开发平台（ADP），支持低代码/无代码构建[10] - 阿里云推出Agent开发框架ModelStudio-ADK，支持开发复杂Agent[10] - 百度云通过千帆平台提供完整的训练调优、推理部署等工具链[10] 平台能力关注重点 - 普遍重视降低Agent开发门槛、提升模型定制化能力和加强Agent安全控制[9] - AWS的Nova Forge允许企业基于自有数据训练模型，知识产权归企业所有[9] - Reddit、Booking和索尼已是Nova Forge的早期用户，Reddit训练的模型能理解小众文化[9] 基础模型演进 - 强大的自研基础模型是企业选择云平台的重要参考项[11] - 进化趋势是让基础模型更适配Agent开发需求[11] - 火山引擎豆包大模型1.8针对多模态Agent场景优化，增强了工具调用和复杂指令遵循能力[11] - 谷歌Gemini 3 Pro具备更强的自主规划、拆解任务和调用工具能力[11] 云厂商理念与指标转变 - MaaS业务的进展正在成为云厂商的一项核心指标[13] - 火山引擎已将AI的Token调用量视为核心指标，有销售因MaaS业务不佳而被淘汰[13] - 阿里云在11月传出提高MaaS业务优先级，将其作为业务长期成功关键指标的消息[13] - 阿里云提出要做「AI时代的Android」和「超级AI云」[13]