文章核心观点 - AI技术平权降低了ToB行业的技术门槛，但行业老炮凭借其积累的客户资源、数据、领域知识和信任，在中短期内仍比新手更具优势，长期来看，十年后可能由老炮们主导的新一代AI带来变革 [1][4][5][6] - 数据的价值、组织形态以及如何利用私域数据、多模态数据和领域知识，是构建行业AI应用护城河的关键，其重要性被市场低估 [1][30][31] - Agentic Workflow（智能体工作流）被认为是当前发挥AI价值最有效的方式，未来软件最重要的形态将是AI Agent [5][31][32] 老炮与新手竞争力分析 - 行业老炮的核心优势在于信息和数据、行业和领域经验、行业洞察力，尤其是拥有和利用局部信息及隐性知识（Know-how）的能力，这些是AI短期内难以替代的 [6][8][11] - AI主要提升的是效率基线，但SaaS要解决问题的客观难度依然存在，与是否使用AI或从业者身份无关 [5][7] - 技术门槛降低使新手更容易起步，但要将产品做到生产级别（从Demo到上线）仍需大量调优和行业Know-how的介入，过程漫长 [8][14] AI Agent的发展与应用 - AI Agent的发展路径按难度可分为四类：最容易的是ToC泛娱乐应用；其次是协作平台上的SaaS；第三是容错性要求较低的行业应用（如医疗、制造、金融）；最难的是具身机器人 [15][16] - 短期内，ToC“幻觉友好型”行业更容易出现由个人主导的成功案例；在ToB领域，传统的应用厂商因拥有大量客户、数据和信任积累，反而比创业型垂直Agent公司更容易借助AI获得新生 [15][19] - 未来几年，AI领域将重现移动互联网“先膨胀再收缩”的过程，最终形成头部效应，80%的新应用可能消亡 [24] 知识进化与数据价值 - 知识进化面临的核心挑战是隐性知识的显性化、知识的时效性管理以及动态知识图谱的构建，其中建立新旧知识间的连接是关键难点 [11][20][21] - 大模型存在“投毒”风险且缺乏即时“解药”，防范措施包括关闭非必要的联网搜索、严格控制企业内部知识库文档的上传质量 [22][23] - Data Agent（数据智能体）以及企业对私有数据、多模态数据的混合处理能力，可能是未来最重要的竞争壁垒 [30][31] 商业模式变革与影响 - AI推动了商业模式向按效果付费（RaaS）和订阅数字员工等方向转变，但其实现需要甲乙双方在数据开放、业务流程改造上的深度配合，工程难度大 [27][28][29] - AI的本质是降低了脑力不对称和解决问题的门槛，其核心价值在于知识自动化与流程自动化带来的降本增效，例如有望消除“996”工作制 [29] - 当前AI应用的最佳ROI组合是“雇用一位行业老炮加上多位新手，再结合自动化编程” [23]