来源：钛媒体 2026年初，大模型浪潮已奔涌三个年头，企业界正经历一场从"技术狂热"到"价值焦虑"的深刻转变。在大模型调用量飙升、参数规模内卷、Agent（智能 体）尝试遍地开花的表象下，企业内部真正被反复追问的已不再是"能不能用上AI"，而是一个更现实的问题： 大模型，是否真的在业务中产生了可持续的价值？ 尽管AI已被多数企业列为战略重点，但在营销、销售、服务等核心场景中，业务效率并未发生预期的"结构性质变"。热度与结果之间的巨大鸿沟，让无数企 业开始反思：为什么有了AI，业务效率还是没有质变？ 针对这一中国式To B故事的终极命题，容联云副总裁、诸葛智能创始人孔淼向笔者梳理了容联云过去三年"坚定的AI探索之路"。在孔淼看来，AI不应只是既 有流程上的"挂件"，而应成为重构业务的"灵魂"。 容联云正在定义的，是一个关于"让AI真正产生业务增量"的产业答案。 告别"军备竞赛"，回归"业务原点" 2024年，大多数To B服务商还在基础设施层"挥汗如雨"，基于对技术发展和市场的预判，容联云则选择了押注应用层，并最终率先在AI应用上先于同行跑出 两个身位。 这一成果要回溯到2023年初，彼时大模型初露锋芒，容联云 ...

文章核心观点 - 二级市场对AI应用的投资热情高涨，催生了以“易点天下、中文在线、天龙集团”为代表的新“易中天”概念组合，但其股价上涨主要由市场情绪驱动，缺乏实质业绩支撑，与由“真金白银”业绩驱动的老AI算力“易中天”组合（新易盛、中际旭创、天孚通信）形成对比[1][12] - AI应用正处于快速发展与落地阶段，技术变革潜力巨大，但B端落地仍面临模型幻觉、工具调用、组织适配等“最后一公里”挑战，全面AGI仍需较长时间，而特定领域的AI智能体有望在3年内达到熟练工效果[2][6] - 真正的AI应用投资机会在于“李逵”而非“李鬼”，即拥有真实业务、用户和收入的企业；C端机会集中于拥有算力、流量、数据和场景优势的互联网大厂，B端机会则在于拥有行业Know-how并能将AI业务转化为收入的软件企业[13][16][21] AI应用市场现状与进展 - 2026年被视为AI应用爆发的元年，一级市场资本正涌入这个“百花齐放”的高景气度赛道，更青睐能与大厂错位竞争或专注于AI产品出海的企业[7][8][21] - AI搜索优化（GEO）正在重塑消费决策链路，据麦肯锡数据，40%至55%的重点行业消费者依赖AI搜索完成购买决策，71%的AI工具使用者会通过其获取商品推荐[5] - 全球GEO市场规模增长迅速，预计将从2026年的240亿美元增长至2030年的1000亿美元[10] - AI应用在特定领域已有成功落地案例，例如有政务系统智能体经过近一年打磨，解答和操作指引的准确率已超过真人；有企业通过编程智能体将AI原生业务系统的开发时间从28天缩短至2天[6] 二级市场表现与风险 - 新“易中天”组合在2026年1月12日出现涨停，易点天下、天龙集团、中文在线年初至当时的涨幅分别达到87.369%、80.289%、56.339%[2] - 自2025年12月23日至报道时，软件ETF（159852）上涨23.81%，易点天下、中文在线、天龙集团股价分别上涨140.73%、51.62%、72.31%[12] - 随后多家上市公司发布风险提示公告，澄清其GEO等AI应用业务尚未形成收入或业绩影响有限，易点天下甚至申请停牌，显示市场炒作情绪与基本面存在巨大差距[12] C端AI应用竞争格局 - C端AI应用是综合性竞争，互联网大厂凭借算力、用户、场景和数据优势占据主导地位，中小厂商难以弯道超车[16] - 腾讯、阿里、字节跳动等大厂旗下App占据主流用户活跃度，其现有生态为AI应用提供了天然场景，例如字节通过抖音、头条实现低成本推广，阿里千问已全面接入淘宝、支付宝等系内App实现多种生活服务功能[17][18] - 互联网大厂被视作AI应用风暴的中心，其AI业务一旦开始贡献收入，将迎来价值重估[18][19] B端AI应用与投资逻辑 - B端软件企业拥有深厚的行业Know-how和客户绑定优势，大模型无法完全取代，它们正在打造自己的AI应用或智能体[20] - 投资逻辑可参考传统软件向云转型的历史：随着云收入占比提升，企业市值得到重估，例如用友网络云收入占比从2017年的6.45%提升至2019年的23.15%，其2018年、2019年股价分别上涨31.45%、74.88%[23][24] - 预计2026年软件企业的AI应用收入占比有望提升，资本市场将据此对相关企业进行价值重估[24]

行业核心观点 - 2025年人工智能行业从参数规模竞争全面转向应用场景落地广度与深度的较量 [1] - 资本是行业发展的加速器，AI企业在2025年集体奔赴资本市场，新上市公司中具备AI业务的公司从21家增至51家，增幅达143% [1][6] - 面对“高幻觉、高功耗、高成本”与“低用户留存”等挑战，“协作共创”从可选项变为必选项，通过开源与生态共建实现系统协同成为头部企业共同选择 [1][9] 技术演进与突破 - 2025年是AI技术全面从实验室走向产业，实现从单一场景到全场景渗透的关键跃迁年 [2] - 语言大模型进化为具备逻辑推理能力的“思考者”，视频生成模型开始构建理解物理规律的“世界模拟器” [2] - AI实现从数字世界到物理世界的跨越，以人形机器人形态走进工厂与家庭 [2] - 智能体（Agent）从执行单一指令的辅助工具，转变为能够自主规划、协同执行复杂任务的有机体系，深度重构企业工作流与决策机制 [4] 应用场景落地与竞争 - 字节跳动“豆包”深入短视频创作、智能客服等高频场景，通过与手机厂商系统级合作实现跨应用任务协同 [3] - 腾讯“元宝”深度融入视频号、企业微信等生态 [3] - 阿里系推出通义千问APP、蚂蚁灵光、蚂蚁阿福等多款AI原生应用，其中“灵光”上线一个月用户创建的“闪应用”数量突破1200万 [3] - 大模型与空间计算深度融合，催生智能眼镜“百镜大战”，小米、联想、百度、阿里等科技巨头入局 [3] - 在金融、医疗等高要求领域，技术必须完成从“能用”到“敢用”再到“好用”的三重跨越 [4] 底层模型能力竞争 - 阿里通义千问登上全球开源模型榜首，累计下载量超6亿 [3] - 字节跳动豆包大模型日均调用量突破50万亿Tokens，多模态智能体能力应用于教育、工业质检等场景 [3] - 腾讯混元大模型全年发布超30个新模型 [3] - 百度文心大模型迭代至5.0版本 [3] 资本市场动态 - 国产GPU企业集中上市，智谱、MiniMax冲刺“大模型第一股” [1][6] - 宇树科技启动科创板IPO辅导，群核科技向港交所提交上市申请，云深处科技启动科创板上市辅导 [6] - AI企业普遍研发投入大、周期长、早期亏损显著，智谱2022至2024年净亏损从1.44亿元扩大至29.58亿元，MiniMax截至2025年三季度亏损约36.1亿元，过去三年累计亏损超8亿美元 [6] - 资本筛选逻辑趋于清晰，既评估技术硬核程度与核心壁垒，也考量企业持续经营能力 [7] 企业战略投入与政策环境 - 阿里正在推进3800亿元的AI基础设施建设并计划追加投入 [7] - 字节跳动初步计划2026年投入1600亿元发展AI [7] - 腾讯、百度通过升级研发架构及设立独立部门强化研发体系 [7] - 国家网信办数据显示，截至2025年11月初全国已完成生成式AI服务备案611款，月均备案数较去年增长55% [7] - AI已成为企业实打实的收入来源与基础设施，预计2026年上市公司中的“AI含量”将持续提升 [7] 行业挑战与瓶颈 - 行业面临“高幻觉、高功耗、高成本”与“低用户留存”的残酷现实，尚未完全打通商业闭环 [1][8] - 终端设备在算力与功耗限制下难以保证体验流畅稳定，应用生态尚处早期，多数功能未切入用户高频刚需 [8] - 模型能力呈现分化，通用模型在逻辑理解、任务执行与跨模态协调上有待提高，垂直模型需在专业深度、运行可靠性与场景适应力上进一步优化 [8] - 具身智能面临成本高企、技术成熟度不足、真实交互数据匮乏等关键瓶颈 [8] 生态协同与未来路径 - 科技企业探索差异化生态突围路径：字节系将AI深度融入内容生态，阿里系围绕电商、金融、本地生活等构建“工具生成—服务落地—支付闭环”的商业链路 [9] - AI时代竞争壁垒演进为“数据-模型-生态”的智能飞轮，与平台商业履约能力结合形成护城河 [9] - 大模型行业核心任务是合力做大市场，通过持续技术优化降低成本，降低AI应用门槛，推动AI普惠化发展 [10] - 阿里巴巴将通义千问全面开源，目标是打造AI时代的“安卓系统”，以开放生态加速整个产业协同 [10] - 展望2026年，头部平台将继续整合全场景资源，推动生成式能力在全生态链中深度渗透，平台企业与实体行业将形成更紧密协同关系 [10]

行业竞争格局演变 - AI云市场竞争焦点正从C端应用转向更具决定性的B端市场，其中阿里云和百度智能云已处于行业前列[3][22] - 2025年上半年中国一站式AI云市场规模达到259亿元，阿里云与百度智能云两家合计市场份额超过50%，市场呈现头部集中趋势[4][24] - 行业共识认为真正的AI云需要提供从底层算力基础设施、中层AI开发平台到上层模型服务与行业解决方案的全栈闭环服务[3][24] 主要厂商战略与定位 - 百度智能云在Forrester报告中获评产品能力得分第一，阿里云获评战略布局得分第一，两者均处于领导者象限[3][22] - 百度智能云定义AI云为“AI Infra + Agent Infra”，并凭借“云智一体”策略和自研闭环构建全栈能力[5][6][25] - 阿里云通过自研通义大模型，并采取“开源+平台”模式完善生态服务能力，提供系统化云服务[5][24] 竞争维度升级：从模型到Agent - 市场竞争已从单一的模型能力竞赛，升级为全栈产品体系效率的比拼[14][30] - 百度千帆大模型平台作为全球首个面向企业级生产场景的平台，已累计服务超过46万企业客户，平台Agent开发数量超过130万[12][28] - 百度智能云凭借“AI搜索”这一独特组件构建差异化优势，其标准版时延在2025年进一步降低25%，并支持多模态检索与企业级RAG[13][29] 国际趋势与行业影响 - 2025年被称作Agent落地元年，Agent正在重塑云服务市场格局，竞争焦点从算力规模与价格转向提供Agent开发与运营的全栈能力[15][31][32] - 国际云巨头（微软、谷歌、亚马逊）均战略转向提供涵盖模型、工具链、开发环境与行业组件的全栈Agent能力[16][32] - OpenAI等传统模型厂商也开始调整策略，投入100亿美元研发定制AI芯片并推出开发工具，向打造软硬一体全栈能力的方向发展[17][33] 具体应用案例与成效 - 在金融领域，百度智能云与银河证券合作的“场外交易Agent”上线后，客户从询价到下单的转化率提升了3倍，业务规模实现翻倍增长[13][29] - 在机器人行业，百度百舸平台提升了具身模型开发效率，北京人形机器人创新中心利用百度千帆平台实现了自然语言指令的精准解析与复杂任务分解[12][29]

豆包大模型业务进展与数据 - 截至今年12月，豆包大模型的日均tokens调用量已超过50万亿，相比去年12月实现了超过十倍的增速 [1] - 火山引擎宣布将豆包大模型升级至1.8版本，面向多模态、Agent（智能体）等场景进行定向优化 [1] - 豆包APP在月活数据上断层领先其他AI行业应用，坐稳C端应用领先地位 [4] 模型能力升级与产品应用 - 豆包1.8模型在Agent能力方面实现大幅增强，包括Tool Use（工具使用）能力、复杂指令遵循能力及OS Agent（操作系统智能体）能力 [2] - 模型展示了执行复杂任务的能力，例如规划流程、理解屏幕、调用工具进行全网比价选购耳机 [2] - 豆包1.8展示了长视频理解能力，例如通过1小时4分钟的监控画面定位事件，该能力可应用于在线教育、安全巡检、产品质检等企业场景以提升效率、降低成本 [3] - 豆包底层是一套复杂的Agent系统，内部开发了大量Agent以处理不同领域的问题，如垂直搜索、开放性问题和闭环任务 [3] - 火山引擎正式发布豆包视频生成模型Seedance 1.5 pro，在“音画同步”能力上表现更强，声称可做到中文讲方言都音画同步 [4] 市场竞争格局与动态 - 阿里高调进军C端AI应用市场，旗下APP千问自11月17日公测仅23天月活跃用户数突破3000万，灵光上线4天下载量突破百万且增速超过ChatGPT和Sora2，蚂蚁阿福在品牌升级后隔日冲上苹果应用总榜第三 [4] - 在云市场，火山引擎与阿里云均宣称市场份额领先，双方广告牌在机场“隔空对峙”，数据差异源于统计口径不同：火山引擎引用MaaS层外部客户Tokens调用量数据，阿里云引用包括全链条的数据 [1][5] - 公司认为模型厂商之间最核心的关系并非存量竞争，预测明年整个AI市场规模有望再增长十倍 [1][6] - 公司欢迎更多企业加入并重视MaaS，认为更多云厂商积极投入是市场走向成熟的积极信号，生态参与者共同做大基础层能加速上层AI应用落地 [6] 公司战略与行业观点 - 公司强调安全是重中之重，将安全放在第一位，认为“能力越强责任越大” [2] - 公司较早明确了持续强调模型能力与tokens规模的重要性，并通过技术优化大幅降低模型调用成本，降幅高达99%，同时保持健康毛利 [6] - 公司认为行业天花板很高，更多人加入能加速行业发展、AI落地及社会发展 [6]

行业需求与市场表现 - 美国Meta公司的新款Ray-Ban Meta智能眼镜在发布后48小时内几乎在所有门店售罄，演示预约已排至次月，公司决定加大投资以提升产能 [1] - 全球最大眼镜制造商依视路陆逊梯卡第三季度销售额实现了两位数的同比涨幅 [1] - 国内“双11”期间，夸克AI眼镜上线11小时登顶天猫智能眼镜销售额Top1 [1] - Rokid Glasses自9月1日开放销售以来，5天售出4万台，累计交互次数超1500万次，用户日均佩戴时长达8小时 [1] - 国际咨询机构IDC预测，2026年中国智能眼镜厂商的出货量预计将占据全球市场的45% [8] - 全球手机规模约12.4亿部，而眼镜规模超过15亿台，且眼镜迭代周期更短，市场潜力巨大 [9] 行业发展的核心制约与挑战 - 行业爆发的核心制约在于硬件本体的极致化与供应链的成熟度 [2] - 2025年需求端爆发式增长，但供给端面临产能瓶颈，Rokid年初预测全年出货10万到15万台，实际需求远超预期，大量订单需顺延至明年交付 [3] - AI眼镜硬件架构提出新挑战，需在极小空间内颠覆传统电子工程，实现“感官优先，前后协同” [4] - 为实现“感官优先”，需与供应链进行深度定制化开发，涉及光机、波导片、电池、柔性电路板等底层设计，定制难度超出供应链正常出货的良率水平 [4] - AI眼镜是在极小的腔体内进行立体装配，工艺要求极高，需在窄镜腿内集成摄像头、光机、多级转轴、传感器及按键，并满足防水、耐汗等指标 [4] - 国内AI眼镜的当前规模不足以支撑产业链的投入，硬件成本下降遵循量价关系，需行业出货量达到百万级甚至千万级时成本才会实质性下降，尤其在200万台以内的规模阶段需要品牌厂家共同投入 [5] - 物理材料的限制是制约行业“iPhone时刻”的硬伤，未来突破依赖于基础材料革命，如碳化硅材料带来的高透过率玻璃及更高密度电池技术，小型化发展取决于芯片厂商是否愿为品类采用更小制程 [6] 供应链应对与产能规划 - 面对产能缺口，行业正在进行紧急的节奏重构，Rokid在9月产能告急后，已与上下游伙伴完成节奏重构，包括备货计划、产线扩容、工厂扩产等 [4] - 预计到今年12月、明年1月，整个供应链体系将具备百万台级别的交付可能性 [4] - 阿里巴巴已增加产线并攻克了一些工艺难点，但供应链成熟需要时间，长期来看眼镜会构建成熟的自有供应链 [5] 商业模式与产品策略 - AI眼镜是目前少数能够形成硬件驱动型闭环商业模式的AI设备，通过硬件售卖完成商业变现 [7] - 为增强硬件变现能力，时尚属性成为关键切入点，夸克AI眼镜发布侧重时尚和轻便的系列，并提供太阳镜款 [7] - Rokid选择与暴龙眼镜联名，推出专为亚洲脸型定制、单框重量仅38.5克的智能眼镜，结合视光专业技术与时尚设计 [7] - 硬件销售仅是入场券，未来将由“AI OS”重构，手机时代的App交互模式在眼镜场景下将被压缩为一句话或一个眼神驱动，App将向Agent化改造 [7] - 阿里巴巴将AI眼镜押注为“继智能手机之后最重要的个人移动入口”，投入了包括夸克应用模型、通义千问大模型底座在内的全栈技术能力，认为若无应用模型根据场景调优，硬件就只是传声筒 [8] 行业竞争格局与市场路径 - 行业“百镜大战”已不可避免，竞争格局扑朔迷离，参与者包括阿里、百度等大厂及Rokid等创业公司 [8][9] - Rokid认为大公司有能力但可能还在观察或小规模试水，竞争不会轻松，但自身优势在于没有退路，全部赌注押在这一赛道 [9] - 阿里巴巴强调体系化竞争壁垒，是从软硬件能力、体验、外观到应用模型的全方位竞争 [9] - 中国市场正走出一条与海外不同的路径，不同于海外由Meta等一两家巨头垄断，中国市场地域广阔、渠道分散、用户需求多元，AI驱动的硬件革命模式更符合主流技术趋势和行业发展趋势 [9] - 当前行业状态被形容为“功能机时代，百花齐放”，市场需求远未被满足，还有很大成长空间 [9]

活动基本信息 - 2025中国技术力量年度榜单报名将于11月30日截止，目前仅剩一天[2][3] - 今年是InfoQ连续第五年举办该榜单评选，每年收到超过100家企业案例申报[4] - 评选结果将于12月19日在AICon·北京站揭晓并举行颁奖典礼[8] 参与企业阵容 - 参与企业阵容强大，涵盖行业巨头与创新代表[4] - 包括阿里、腾讯、京东、百度、字节跳动、网易、科大讯飞、蚂蚁科技、神州数码、商汤科技等行业巨头[4] - 昆仑万维、博查科技、无问芯穹、小影科技等创新代表也积极加盟[4] 榜单主题与方向 - 榜单以"洞察AI变革，见证智能未来"为主题[4] - 围绕AI基础设施、工程与部署、智能体生产力、行业应用、数据智能、AI Coding、具身智能与开源八大方向展开[4] - 全面展现AI在技术突破与产业落地上的新成果[4] 具体奖项类别 - 共设置八大榜单类别，涵盖AI各细分领域[5] - 包括2025年度AI基础设施卓越奖TOP20、AI工程与部署卓越奖TOP20[5] - "人工智能+"行业最佳解决/落地方案TOP20、AI Agent最具生产力产品/应用/平台TOP15[5] - Data & AI最具价值产品/平台TOP10、AI Coding最具生产力产品TOP5[5] - 具身智能明星产品TOP10、AI开源明星项目TOP10[5] 评选规则与标准 - AI工程与部署卓越奖等五大奖项评审规则为专家团打分70%，InfoQ主编团30%[9] - AI基础设施卓越奖等三大奖项评审规则为专家团打分70%，InfoQ主编团与用户评分30%[11] - 用户评分在模力工场平台进行，由评论、点赞等数据构成的算法计算得出[11] - "人工智能+"行业最佳解决方案重点考察内部落地效果、资源投入情况、可复制性及行业参考价值[14] - Data & AI领域数据安全与合规是重要评分维度[14] - AI Coding奖项因大量工具出现和开发者试用，用户评分占比较高[14] - 具身智能领域除产品本身外，重点关注市场落地潜力[14] - AI开源项目评估技术和项目成熟度外，还关注开源协议遵守情况和社区活跃度[14] 活动议程与交流 - AICon·北京站为为期两天的盛会，汇聚头部企业和创新团队的行业专家[8] - 聚焦Agent、AI编程、具身智能和多模态等热门AI议题[8] - 参会者有机会与专家进行深度交流，探讨前沿技术落地经验与战略思考[8]

文章核心观点 - 大模型技术正在重塑中国云计算行业竞争格局，为火山引擎等后来者提供了弯道超车的机会 [1][6][15] - 火山引擎通过激进投入AI、聚焦MaaS（模型即服务）并借助字节跳动的体系化支持，实现了在细分市场的快速崛起，并开始带动其传统云服务增长 [7][11][15] - 尽管MaaS市场当前规模较小，但其极高的增速和Agent等新方向的发展潜力，预示着其未来可能占据云计算收入的半壁江山，成为行业格局变化的关键变量 [15][16] 火山引擎的市场地位与成就 - 在国际机构Gartner发布的《AI应用开发平台魔力象限》中，火山引擎位列“挑战者”象限第一，落地能力指标仅次于Google、AWS、微软、IBM四家海外公司 [2] - 根据IDC数据，2025年上半年中国公有云大模型服务市场，火山引擎以49.2%的份额位居中国第一 [7] - 公司大模型服务已覆盖八成头部咖啡茶饮品牌、九成主流汽车品牌、八成头部券商、八成系统重要性银行、七成985高校及9家全球出货排名前十的手机厂商 [14] 战略转型与业务聚焦 - 火山引擎早期增长缓慢，管理层判断在存量市场竞争困难，决定押注AI技术迭代以寻求增长空间 [8][9] - 公司评估区块链、元宇宙、AI等多个方向后，选择AI因为其基础设施依赖GPU，所有云公司在增量市场处于同一起跑线 [9] - 2023年行业格局变化，客户需求从训练大模型转向使用大模型（推理），火山引擎决定重点发力MaaS产品，并将Token消耗量作为核心指标 [11] - 销售团队考核指标调整，销售MaaS产品的回报高于传统云服务，此策略将在明年延续 [11] 字节跳动的体系化支持 - 火山引擎与字节跳动业务组织联系紧密，遵循“技术内外同源”原则，基础设施与字节复用一个大团队 [12] - 字节跳动“饱和式投入”AI，其Seed部门的模型研发有火山引擎团队参与，训练出的模型构成火山引擎MaaS服务的基础 [12] - 字节内部产品（如抖音、飞书）的大模型功能均通过火山引擎MaaS平台调用，为平台带来早期规模效应 [12][13] - 截至今年9月，火山引擎豆包大模型日均使用量超30万亿tokens，已逼近国外科技巨头 [13] 竞争策略与市场影响 - 火山引擎凭借相对独特的卡位，没有传统云业务的历史包袱，可以更激进地调整架构以适应AI时代 [10] - 公司通过大幅降价策略扩大规模，曾在2024年5月将核心语言模型定价一度降至比同行低99.3% [13] - 规模效应带来优化收益，1万台服务器与100万台服务器的利用率优化一个点，收益相差100倍 [13] - 大模型领域的增长正带动其传统云计算服务，目前一定比例的CPU算力、数据库等需求来自大模型客户 [15] 行业前景与公司目标 - 根据IDC报告，2025年上半年中国MaaS市场规模为12.9亿元人民币，但增速高达421.2% [15] - 火山引擎积极布局Agent（智能体）作为新的增长点，认为其能创造的经济价值将远超app时代 [15] - 公司规划中，大模型市场未来将占其千亿年收入目标的一半以上 [16] - 火山引擎2024年收入目标为突破200亿元人民币，同比增长超过100% [16]

品牌战略升级 - 百度智能云宣布对旗下大模型与AI原生应用开发及服务平台千帆进行品牌战略升级，新品牌更加聚焦企业生产场景，提供模型、Agent开发及数据智能服务等一站式服务 [1] - 自2023年3月发布以来，百度千帆已累计服务超46万家企业客户，平台Agent开发数量超130万 [1] - 以百度独家能力"百度AI搜索"为代表的工具组件日均调用量已突破千万次 [1] Agent引擎能力 - 百度千帆全新升级的Agent引擎拥有更灵活的编排架构，支持自主规划、工作流、多智能体协同等多种模式 [4] - 在新引擎加持下，Agent的平均任务时延降低了20%，长任务耗时平均降低了40% [4] 工具及MCP服务 - 平台上线视频AI笔记、百度文库、蒸汽机视频生成等多个百度独家优质工具组件，并开放生态引入同程旅游、支付宝支付等第三方MCP服务 [5] - 百度AI搜索组件基于百度25年搜索经验，为Agent提供精确可控、上下文丰富且知识更全面的高质量信息，基于万亿级的网页数据和全模态检索能力，提供百毫秒级的企业级高可用服务 [5] 模型服务增强 - 平台提供超过150个精选SOTA模型以及自研行业专精模型，并面向Agent应用场景对大模型服务能力进行体系化增强 [5] - 百度千帆首发思维链精细化控制能力，可智能判断任务复杂度，为简单问题匹配短路径思考，为复杂问题调用多步推理 [5] - 平台全新发布"主动Cache模式"，通过创新的分布式KVCache技术，可为企业降低高达80%的推理成本 [6] 企业级服务与数据智能 - 百度千帆提供端到端的可观测性、高可用容灾及精细化权限管控能力 [6] - 百度千帆·数据智能平台提供一站式多模态数据管理与处理能力，通过具体实践助力企业客户处理提效600%，计算降本30%，开发提效30%，检索存储降本80% [6] 行业应用案例 - 在智慧水务领域，深圳市环境水务集团基于百度千帆大模型平台打造集团水务智能体应用中心，"千家万户水管家智能体"带来客户满意率超98%、投诉率降低超15%的业务成果 [7] - 在能源电力行业，力维智联通过百度千帆平台将行业知识转化为智能巡检、故障诊断等一系列Agent应用，实现运维从"小模型辅助"到"智能体驱动"的升级 [8] - 平台在教育、金融、政务、电商等多个行业场景中发挥价值，例如支撑"智能助教"、"智能投顾"等Agent应用 [9]

北京AI产业发展现状 - 北京正成为AI大模型战略高地 汇聚前沿技术并孕育突破性成果 [1] - 积极打造全球开源之都 开源生态已深入汽车、机器人等行业 [1] - 顶尖学府汇聚形成科研沃土 清华大学和北京大学位列中国AI科学家机构前二 [29] 启明创投投资策略 - 2021年前瞻布局大模型 早期投资智谱AI和阶跃星辰两家创业公司 [5][19] - 要求团队成为AI超级用户 通过深度体验构建超越市场的判断框架 [5][9][10] - 坚持独立判断原则 对抗FOMO（错失恐惧症）是早期投资最大敌人 [12][13] AI技术发展阶段 - 从技术加速期转向应用加速期 底层能力构建仍是基石 [7][20] - 推理模型突破推动Agent发展 使用成本下降使经济模型可持续 [26] - AGI产业共识为2026-2029年 当70%-80%人类任务有AI参与即达成AGI [27][28] 企业竞争格局 - 基模五强包括字节跳动、阿里云、DeepSeek、智谱AI和阶跃星辰 [19] - 创业公司可寻找单点突破机会 在研发密度上可能超过大厂 [7][23] - 巨头拥有流量/数据/算力优势 但技术范式转移中创业公司仍有机会 [21][24] DeepSeek成功因素 - 技术根基扎实 在内存访问优化和低成本训练方面做到极致 [17] - 开源行为符合全球化合作思潮 获得国际顶尖科技企业实际部署测试 [18] - 精打细算使用算力资源 造就中国大模型企业的创新实践 [17] 投资决策方法论 - 在可接受泡沫范围内坚决投资 认为科技趋势100%存在泡沫 [13][14] - 2020年中开始追踪大模型趋势 2021年发现智谱AI并达成投资 [15] - 投资人需要智力（独立思考）和心力（反共识勇气）双重素质 [11] 应用落地进展 - AI+教育和AI+医疗等行业已实现落地 产品体验出现巨大提升 [28] - 视频模型在电影制作和广告领域发力 避开巨头正面竞争 [22] - 通用Agent存在系统冗余问题 垂类Agent在精度和速度上更具优势 [25]