大厂围绕AI超级入口的争夺，愈演愈烈。 阿里巴巴11月17日宣布原"通义"App改版而来的"千问"App上线公测，成了又一个"X"因素。 倒不是说"千问"在技术、能力、形态上呈现出了更大的颠覆性—— 如今改名后的"千问"重新被推向前台，一定程度上代表着阿里对AI时代C端入口的思考有变，布局及战略打法也有变。 这带来了竞争格局的更高不确定性。"通义千问"App不成功、"通义"App不成功，不代表着"千问"不会成功，何况阿里过去在AI原生应用上算是基本"没发 力"，毕竟目光都放在了夸克上。 这同样给外界带来了新的疑惑，阿里也有了新压力。阿里笃定让千问成为核心的AI超级入口，夸克怎么重新定位？千问能否后发先制？ 它并非新物种，而是"通义千问""通义"App的翻版，阿里早在2023年10月底发布"通义千问"，与百度的文心一言、字节的豆包在发布时间上相当。去年5 月，"通义千问"更名为"通义"。 这款AI原生应用发布至今已有两年、历两次更名，在用户规模上并不理想。QuestMobile数据显示，今年9月，中国月活跃用户排名前三的AI应用中，豆 包、DeepSeek、腾讯元宝分列前三，MAU分别为1.72亿、1.45亿、 ...

AI对开发者的角色与技能重构 - AI是能力放大器而非替代者，让开发者从"如何写"转向"如何理解"系统、判断AI输出和审视逻辑[6][9] - 开发者角色向"构建者"转变，核心价值在于理解业务和客户问题，并将理解传递给AI工具[11] - 开发者需掌握"读代码"而非仅"写代码"，从创造者向审视者转变，职责本质未变但沟通成为稀缺生产力[15][16] - 沟通能力是关键生产力，需将业务语境转化为机器可理解逻辑语言，提出高质量请求让机器真正理解[17][21] - 技术平权现象出现，LLM打通编程与自然语言界限，非技术背景者可快速创建应用但缺乏深度技术理解[22][23] - 未来开发者竞争力关键不在语言而在理解用户和善用AI，传统编程语言如Python、Java、Rust仍为支柱但会进化[65][66] AI原生应用与开发模式变革 - AI原生应用以语言模型为神经中枢，智能体具备理解、推理、决策能力并以工具集形成执行闭环[13] - 出现"一次性应用"概念，AI快速生成用于原型测试或短期功能，生命周期短暂且即用即抛[25][26] - 形成双层代码生态：底层系统性代码由人类精构（操作系统、数据库等），上层代码由AI生长，AI负责速度而人类负责秩序[27][29] - AI编码助手加速"意图→代码"路径，形式化验证以数学方法确保程序正确性，两者共同提升效率与可靠性[24][33] - Vibe Coding支持小团体快速试错，规范驱动开发（Spec-Driven Development）模式让团队在复杂协作中保持高效秩序[44][48] 数据价值与组织形态演变 - 企业竞争力从"应用数量"转向"数据质量"，数据成为新护城河，AI生成应用会过期但数据持续累积智能[31][32][34] - AI推动"小而精"组织演化，开发者可完成过去团队工作，成为具备端到端创造力的全能构建者[38][39] - 可能出现"一人独角兽"公司，个人或小团队借助AI打造十亿美元级别企业，持续试验和快速迭代成为核心竞争力[40][42] - 云计算未来十年仍是基础设施终极形态，微服务架构为AI时代最优解，云从算力池演进为自我优化智能系统[50][52] AI技术本质与学习路径 - AI是颠覆性突破无前例可循，学习曲线是重新学习"学习"而非掌握新工具，为IT技术集体智慧成果[54][56] - 工具演进本质是"意图的上移"，从机器码到自然语言，软件开发本质始终是让机器理解人类意图[57][62] - 开发者需保持每周4-8小时学习配额，深入理解抽象层下方机制，懂业务和客户的中坚工程师最具AI价值变现条件[64][67]

公司AI战略核心观点 - 公司AI战略是构建从芯片、框架、模型到应用的全栈能力，将AI锻造成深入产业肌理的原生能力[5] - 公司选择尊重技术发展规律，根据技术内在节奏竞争，而非追求互联网时代的“速胜”[9][12] - 公司评估自身价值需跳出“寻找下一个爆款App”的固有思维，关注其底层基础设施与通用AI能力构建[13] 技术能力与基础设施投入 - 公司发布全自研三万卡集群昆仑芯，可同时承载多个千亿参数大模型全量训练，支持1000个企业进行百亿参数大模型精调[14] - 公司自主研发深度学习平台飞桨，成为中国市场少有的具备与国际主流框架竞争能力的产业级AI底座[14] - 芯片、框架、模型、应用的链条协同，使每个环节的进步能在整个体系中产生放大效应[24] 自动驾驶业务进展 - 萝卜快跑无人车累计服务超1700万次，覆盖全球22座城市，自动驾驶里程超过2.4亿公里，每周全无人订单超25万[4][17][19] - 萝卜快跑安全性达平均每1014万公里出现一次气囊弹出事故，数据远超人类驾驶员及行业领头羊Waymo[18] - 萝卜快跑通过与Uber、Lyft、瑞士邮政等本土巨头建立“技术+运营”深度联盟出海，构建坚固护城河[19] AI应用层效果涌现 - 慧播星数字人实现“罗永浩”等直播IP规模化复用，证明AI在电商等场景的商业价值[20] - 百度搜索实现全面AI化重构，“百看”功能支持图文、音视频混合输出，使搜索从信息工具转变为内容与信息平台[20] - GenFlow 3.0智能体实现从“人操作AI”到“AI主动协作人”的转变[25] - 百度伐谋智能体在金融风控、港口调度等领域应用，在权威基准中实现SOTA，可全天候挖掘风险特征[25] AI能力开放与生态建设 - 千帆平台已服务超过46万家企业，开发了130万Agent，成为AI能力的“分发中枢”[25] - 秒哒作为“对话式”应用开发平台，以无代码方式降低企业应用AI门槛[25] - 公司定位为AI时代“军火商”，通过模块化输出将“慢变量”进行产品化沉淀[24]

应用开发模式的演进与瓶颈 - 传统应用开发受困于“不可能三角”，即低成本、高质量、个性化三者难以兼得 [1] - 传统编码模式能保证高质量与个性化，但成本高昂，全球80亿人口中仅约3000万专业程序员 [8] - 模板化低代码平台降低了成本，但牺牲了个性化，用户创意被限制在有限模板库中 [8] - 聊天机器人模式成本低且具个性化，但交互体验简陋，难以达到高质量应用标准 [8] AI驱动的开发革命：Vibe Coding与AI UI - Vibe Coding理念的核心是开发者通过自然语言描述想法，AI将创意变为现实，流程从“规划->编码->审查”变为“自然语言描述->AI生成代码” [1][10] - AI时代的生产力公式为AI UI + Agent = AI App，AI UI是需求驱动的交互界面，Agent是执行复杂任务的智能体 [3][12] - AI原生应用需具备两大要素：由AI驱动生成、以用户需求为中心的交互界面，以及背后执行任务、连接工具的智能体 [3][12] - 秒哒通过多智能体协作模拟高效软件开发团队，包含产品经理、架构师、程序员等角色的AI智能体协同工作 [3][25] 市场机遇：释放长尾需求与全民创造 - 全球软件市场规模预计以11.8%的年复合增长率，从2023年的6592亿美元增长至2034年的22483亿美元 [5] - 传统软件开发聚焦于10%的高频刚需场景，而秒哒类工具将释放90%被忽视的长尾应用需求 [3][13][16] - 新产品重塑用户习惯，如AI写作已改变学生写作方式，从零到一创作变为在AI生成基础上修改 [7][30] - 用户群体从3000万专业程序员扩展到全球80亿人，对应应用需求从高频到长尾的转移 [13][16] 技术实现路径与产品哲学 - 秒哒通过多智能体协作破解“不可能三角”，专门智能体负责交互设计、任务执行、开发测试等环节 [25] - 产品不仅生成预期页面，还能补充页面背后应具备的信息和能力，如问卷生成工具会构思专业问题 [26] - 通过工具调用集成丰富服务，如调用百度地图添加导航信息，调用短信服务进行活动预约 [26] - 产品经理智能体的KPI衡量包括意图理解准确率、知识拓展丰富度、澄清沟通效率、PRD文档质量等指标 [27][28] 职业演变与未来展望 - AI不会取代程序员和产品经理，而是将其推向更高级形态，程序员更专注于复杂架构与逻辑设计 [4][20] - 产品经理可借助工具直接对接智能体实现原型，AI成为产品经理与程序员之间的沟通桥梁 [21][23] - 判断AI原生应用的标准是看其业务模式在大模型时代之前是否已存在，如AI写作属于原生应用，智能客服属于+AI应用 [29][30] - 创意和想法是基于行业经验产生的，是大模型短期内甚至长期都无法突破的领域，是人类的核心竞争力 [34]

AI应用市场格局 - 全球AI应用数量已达数十万级别 主要分为TOB和TOC两大阵营 [7] - 移动端AI应用用户规模达6.45亿 PC端达2.04亿 原生APP亿级应用平均环比增速1.3% [6] - 国内AI应用热度榜前20名中大厂原生应用占12个 创业公司原生应用仅7个 大厂占据主导地位 [7] 头部应用竞争态势 - 国内榜单前三名为豆包(字节)、DeepSeek(深度求索)、夸克(阿里) 前十名中创业公司产品仅Lovekey键盘和DeepSeek [7] - DeepSeek虽属创业公司但依托幻方量化资源支持 严格意义上不属于纯创业公司 [7] - 全球Top100AI应用榜单显示 字节跳动以12款自有AI应用位居榜首 阿里腾讯百度四家企业自有AI应用总数占比近四分之一 [12] 大厂优势分析 - 大厂优势体现在类型优势 聊天机器人赛道以绝对优势领跑 字节豆包、腾讯元宝、阿里通义、百度文心一言等大厂全面布局 [13] - 老应用AI化成功案例频出 夸克升级后覆盖写作、PPT生成等场景 百度文库"智能PPT"访问量曾获全球第一 [14] - 百度文库AI的MAU达9400万 同比增长216% 环比增长83% [23] 创业公司挑战 - 技术迭代进入3.0阶段 Agent能力成为重点 OpenAI的gpt-5和Google Gemini已接近人类顶级竞赛水平 [17] - API调用成本高昂 TOC用户付费意愿低迷 国内消费者为AI应用付费路径尚未走通 [19][20] - 创业公司缺乏生态入口和流量优势 Kimi在Q1下载量环比下滑3.9% 月均下载量833.8万 [23] 市场发展潜力 - 全球生成式AI应用下载量达17亿次 环比增长67% 应用内购买收入接近19亿美元 同比增长超100% [25] - 用户累计使用时长156亿小时 人均会话约50次 用户粘性和付费意愿显著提升 [25][26] - AI Coding产品发展迅速 开发周期大幅缩短 小型团队数天内即可完成应用开发 [27] 创业公司机会领域 - 垂直细分场景存在机会 教育学习、信息检索、内容创作属高频刚需场景 [29] - 办公协作类应用较有竞争力 AiPPT.cn排名靠前证明效率提升工具受市场认可 [30] - 内容生成和编程领域容错度较高 更适合创业公司快速落地产品 [31]

6G技术部署时间表 - 6G商用设备有望在2028年实现大规模部署 [1] 6G技术特性与定位 - 6G不仅是速度和带宽的提升，更将成为一个智能化的网络架构 [1] - 6G将在边缘设备与云端之间实现实时协同，为AI原生应用提供底层支撑 [1] 未来设备与网络交互愿景 - 未来的智能体（AI Agent）将取代手机作为核心入口，广泛运行在耳机、眼镜、汽车等设备上 [1] - 6G网络的感知与低时延特性，是实现智能体广泛运行愿景的关键 [1]

公司战略与核心能力 - 华为云致力于构建“全球一张网，数智双引擎”的全方位支撑体系，赋能全球客户与伙伴实现业务增长 [1] - 公司提出四大核心能力帮助企业破局增长：全球存算网提供极致弹性的云基础设施、数据使能服务高效供数以释放数据价值、一站式AI开发平台降低企业AI原生应用创新门槛、将全球数字化转型最佳实践以云服务形式沉淀并分享 [3] 全球基础设施能力 - 华为云“全球一张网”使企业就近接入，享受极致弹性与安全稳定服务，土耳其快时尚零售商Defacto的电商业务借助该网络在土耳其和埃及分别实现低于25毫秒和50毫秒的响应时延 [4] - 华为云容器服务支持Defacto在30秒内自动扩容4000个Pods以应对大促期间流量激增10倍以上的挑战，并实现连续659天零事故运行 [4] 数据使能服务价值 - 华为云数据仓库服务GaussDB（DWS）帮助巴西数据智能公司Neogrid集成多平台数据，其数据处理涉及每日200万活跃商品信息和50万POS机实时交易，数据集成效率提升40%，分析效率提高50% [4] 人工智能解决方案与应用 - 华为云通过算力、模型与工具链的全栈创新提供一站式AI解决方案，其AI能力已在30多个行业落地500余场景 [5] - 全球化工巨头万华化学借助华为云盘古预测大模型对2000余台关键设备实现预测性维护，准确率达90%，并使其人工巡检时间下降20% [5] - 万华化学结合华为云Versatile Agent开发平台打造SOP审核Agent，审核效率提升50%以上 [5] 行业实践与效率提升 - 长安汽车通过华为云CodeArts工具链实现研发模式转型，研发效率提升30%，并借助华为云与伙伴打造的“一云一网一平台”以数据驱动柔性制造 [6] - 长安汽车通过5G+IoT联接1.2万台设备实现数据全域互联，订单交付周期由21天缩短至15天 [6] 端到端服务能力 - 华为云的系统化能力涵盖从云底座、技术使能工具链到经验沉淀的端到端服务，以及为企业数智化转型量身打造的咨询、专业服务和自动化工具与平台 [7]

华为云核心战略定位 - 公司构建“全球一张网，数智双引擎”的全方位支撑体系以助力企业数智化转型 [1] - 该体系以全球存算网为基础，提供极致弹性的云基础设施 [1] - 体系通过数据使能服务高效供数，并依托一站式AI开发平台帮助企业构建AI原生应用 [1] 全球云基础设施能力 - 公司全球一张网具备就近接入、极致弹性与安全稳定的特性，加速企业全球业务增长 [2] - 以土耳其快时尚品牌DeFacto为例，基于公司云容器服务30秒可自动扩容4000个Pods以应对流量浪涌 [2] - 公司帮助DeFacto在土耳其实现低于25毫秒的极低时延接入，并在埃及将购物页面加载时间从1.5秒降至260毫秒 [2] 数据使能服务价值 - 公司数据使能服务具备数据集成性能和分析性能高的优势，帮助企业将“数据滞后”变为“决策领先” [2] - 通过数据仓库服务DWS，帮助巴西公司Neogrid提升数据集成效率40%、数据分析效率50%，实现客户当日获取数据 [2] 人工智能解决方案与应用 - 公司AI通过算力、模型与工具链的全栈创新，为企业提供一站式AI解决方案 [3] - 全球化工巨头万华化学基于公司盘古预测大模型，将预测准确率从70%提升至90%，异常识别效率提升10% [3] - 公司AI能力已在30多个行业、500多个场景落地 [3] 行业实践经验与赋能 - 公司将自身30多年数字化实践经验沉淀为“行业智能化参考架构”并通过云服务赋能客户 [3] - 以长安汽车为例，通过公司CodeArts工具链实现研发模式转型，研发效率提升30% [3] - 公司联合伙伴为长安打造“一云一网一平台”，通过5G+IoT联接1.2万台设备，将订单交付周期从21天缩短至15天 [3] 全球服务与运营支持 - 公司依托170多个全球服务中心、1000多家合作伙伴，为企业提供定制化咨询与专业服务 [3] - 通过自动化解决方案管理平台，实现“顶层设计到运营治理”开箱即用，场景智能化落地效率提升30% [3] 未来发展战略 - 公司强调数智化转型需要“全周期护航”，未来将持续以技术、经验和服务陪全球企业走稳转型每一步 [4]

中国式AI方案的核心模式与行业赋能 - 中国式方案以技术+场景+生态模式改写全球科技产业版图 [1] - 聚焦AI如何深化赋能千行百业及重构场景化智能边界 [1] 2025 AI Partner百业大会概况 - 大会主题为中国式方案 分为中国式方案和定义下一个人工智能时代两大篇章 [1] - 覆盖中国式创新黄金时刻 超级智能体形态 科技竞争格局重塑 AI+千行百业融合四大话题 [1] 企业AI转型与业务方向 - 方云智能从企业数字化转型转向业务部门AI智能体定制 提供企业AI转型咨询 [3] - 通过共创式服务挖掘真实需求 服务客户包括移动 联通 平安 丝芙兰等企业 [3] AI招聘领域的创新应用 - TTC平台服务国内1000家AI领先企业 覆盖芯片 算力 大模型等细分领域 [4] - 推出AI猎头顾问功能 通过用户信息输入实现岗位匹配 [4] AI硬件升级与消费端产品 - 小水智能将AI中台升级为AI Agent驱动的消费端产品 聚焦AI+硬件 [5] - 切入儿童腕表存量市场 国内年销量达1500万台 [5] - 传统智能硬件穿戴 手机 家电均寻求AI升级方案 [5] 模型层迭代趋势与应用层策略 - 应用层企业建立MaaS层对接全球顶尖模型API 2023年合作百度 2024年新增字节和DeepSeek [6] - 多模态能力落地成为关键变化 文生图 图生视频API快速融入架构 [6] - 2024年通用模型成为大厂游戏 创业公司转向垂直领域如百川专注医疗 百度聚焦自动驾驶 [7] - 模型选择按需分配 推理用DeepSeek 长文本用KIMI 语音用火山引擎豆包 [7] 开源模型发展与智能体转型 - 国内开源模型领先 排名前15的开源模型均来自中国如阿里 DeepSeek 智谱 KIMI [8] - 模型公司数量减少 转向智能体开发 如李开复 华为 智谱推出智能体产品 [8] - 大模型写代码能力使定制化成本下降10倍 两个月工作量压缩至一两个小时 [8] 规模化盈利机会与市场方向 - AI+硬件存在数十万亿市场机会 政策目标2027年70%智能硬件AI化 2030年超90% [9] - 垂类硬件如AI教育眼镜结合视觉多模态能力成为爆品方向 [9] - C端机会聚焦人性弱点 硬件出海更具潜力 如会议纪要语音转写硬件年赚1亿美金 [10] - B端机会在传统行业改造 如医生 律师 猎头领域用AI替代部分人工 [10] B端付费意愿与商业模式演进 - B端付费意愿提升 央企用AI审合同年处理1500万套 愿支付数百万费用 [11] - 商业模式为先定制再标品 定制成本仅为去年1/10 通过共创验证场景后标准化 [11] - 国内1382个行业小类均存在AI改造机会 [11] AI未来热点与红利期预测 - 未来5年热点为AI智能体+AI原生应用 软件机会更大 技术周期达40-60年 [12] - 2035年将涌现应用巨头 AI原生服务直接赋能现实世界如摄像头风险分析 直播私域转化 [12] - 红利期至少10年 超越移动互联网机会 传统行业AI改造存在软硬件双重机会 [12] - 未来1-2年硬件成为高频热点 小米 华为 苹果AI手机带动市场热潮 [13] - 技术平权降低创业门槛 开源硬件软件如Coze使普通人可开发AI产品 [13]

核心观点 - AI应用创业需聚焦执行而非空谈 通过价值网竞争、深度场景化产品策略及全球化布局实现突破 在巨头主导市场中找到差异化生存路径[3][6][7] 竞争策略 - 采用价值网竞争理论 避开微软Office500亿美元专业编辑工具市场 专注小白用户AI工具细分领域[11] - 利用传统厂商创新窘境 AI原生应用通过放弃冗余功能切入市场空白[12] - 主动输出能力给大厂 与豆包、智谱、联想、华为、人民网等建立分成合作 构建生态护城河[14] 产品战略 - 深度场景化内容供给 针对500所高校制作专属毕业模板 实现内容颗粒度精细化覆盖[16] - 以内容产品为核心逻辑 用户本质为内容付费 非单纯工具或AI技术[16] 全球化布局 - 全球Top50 AI应用收入分布：北美47%、欧洲21%、中国仅6% 必须攻克欧美市场才算真正取胜[19][20] - 中国团队出海具备竞争优势 海外市场对手相对较弱[21] 运营数据 - AiPPT.com用20个月实现从0到2000万用户增长 成为中国市场断层第一 全球排名前列[5] - 团队规模仅200余人 在巨头环伺中实现突破[6] 战略方法论 - 单点聚焦策略 将有限资源集中投入被忽视的细分山头[28] - 放弃宏大叙事 通过市场解剖和产品绣花式打磨实现深度突破[29]