文章核心观点 - AI发展进入第三年，行业焦点正从基础设施建设和模型能力竞赛，转向应用落地、商业闭环和用户留存[4][10][12] - AI应用的竞争逻辑发生转变，决定性因素从“谁的模型更强”变为“谁能以更低成本完成多场景嵌入并提供一致体验”，拥有生态和场景优势的互联网大厂结构性优势重现[6][10] - AI应用正沿着两条路径演进：国内市场是互联网大厂主导的“全家桶”式生态竞争；海外市场则更专注于通过提升个人效率（Agent化）实现分层变现[6][7] - AI能力加速商品化，对B端传统软件商业模式构成冲击，并加剧了市场竞争和资产估值分化，能够深入理解行业流程并具备工程整合能力的企业将胜出[8][11][12] 国内AI应用生态竞争 - 新年伊始，阿里、腾讯、百度、字节等互联网大厂围绕春节流量窗口，通过更新App、发红包、内容合作等方式，以前所未有的密度推广AI产品，争夺AI时代的用户心智和生态位[2] - 与移动互联网早期类似，平台正通过补贴与流量倾斜进行用户教育，但竞争对象已从具体功能转向AI时代的入口[2] - 大厂拥有覆盖衣、食、住、行等多场景的应用矩阵，在流量分散化趋势下，“全家桶”式布局在生态协同与用户留存上显现结构性优势[6] - 竞争关键点在于能否以低成本完成多场景嵌入并提供一致体验，市场关注点从“有没有AI”转向“AI能否变现”及用户节后留存[6] 海外AI应用向Agent演进 - 海外市场正将AI从“对话工具”推向“个人助理”和“智能工作伙伴”，例如Anthropic推出的协作产品[3] - OpenAI的ChatGPT是成功的C端应用，截至2025年底全球周活用户达8.5亿，拥有千万级付费用户，并正从问答模式向Agent（代理）模式演进[6] - Agent模式下，AI可根据用户目标自主拆解任务、调用工具并完成闭环，标志着AI从信息处理工具向行动执行主体转变[6] - Anthropic等公司通过Claude Code、Claude in Excel等产品将大模型嵌入具体工作流，第三方工具如Moltbot则扮演可编程的本地数字助理[7] - Agent的成熟降低了组织复杂度门槛，使得“一人制企业”成为可能，对需要多人协作的传统工作流程形成冲击[7] AI对B端商业模式的影响与挑战 - Agent的引入具有去人工化倾向，可能将复杂的软件流程压缩为少量指令，这对建立在稳定组织结构和按坐席/模块收费的传统SaaS商业模式形成冲击[8] - B端厂商面临困境：客户希望用AI降本增效，但厂商难以在不侵蚀传统收入的前提下彻底重构产品[8] - 能够穿越技术混沌期的企业，需兼具行业流程理解、工程整合与产品重构能力，而非单纯调用模型的“壳应用”[8] - 部分AI创业公司调整定位，从做独立AI产品转向成为特定行业流程中的基础组件[11] 行业竞争格局与资本市场焦点变化 - 随着多家头部模型核心性能差距收敛，AI能力加速商品化，应用层竞争焦点转向高效嵌入真实业务场景和长期留住用户[10] - 对于拥有存量用户和多元场景的互联网大厂，AI更像一次底层能力升级，可无感化嵌入搜索、电商、办公等现有业务，利于形成高频习惯并提升整体变现效率[10] - 纯AI应用或创业公司需在单一场景证明不可替代性，否则其能力易被大厂以更低边际成本复制，商业空间收窄[11] - 资本市场关注点从“AI会不会改变世界”转向“改变将以何种节奏与路径兑现为可持续现金流”[12] - 过去三年的高强度AI资本开支需通过应用层持续付费消化，推动今年关于AI应用的讨论明显升温[12] - 具备生态、渠道与场景优势的公司重获市场关注，而商业模式不清、差异化不足的项目被边缘化，资产估值分化加剧[12]