会议纪要关键要点总结 **行业与公司** * **行业**: 大中华区IT服务与软件行业，特别是人工智能（AI）软件领域[1] * **涉及公司**: * 迅策科技 (Xunce, 3317.HK, 未覆盖): 数据基础设施解决方案提供商[3] * 明源云 (ManyCore, 0068.HK, 未覆盖): 空间智能领域公司[4] * Evoken (私人公司): 设计智能体[8] * Rabyte (私人公司): 金融智能体[8] * 金蝶国际 (Kingdee International Software Group, 0268.HK): 摩根士丹利覆盖公司[5][61] * 金山云 (Kingsoft Cloud Holdings, KC.O): 摩根士丹利覆盖公司[5][61] **核心观点与论据** * **企业AI采用的前提条件**: 数据治理与分析平台的需求正在快速增长，这是企业级AI应用的第一步或前提[3] 迅策科技正利用其全链条数据能力服务资产管理公司，并复制到电力、电信和制造业等多个行业[3] * **商业模式转型**: 迅策科技正利用技术革命机遇，将其商业模式从项目制转变为消费制[3] * **软硬件一体化趋势**: 客户要求软件解决方案提供商解决底层计算相关需求，这表明“软件+硬件”集成解决方案的受欢迎程度正在提高[3] * **空间智能模型**: 明源云的传统设计SaaS业务受房地产下行周期影响，正将研发重点转向空间智能领域，并推出了空间理解与生成AI模型[4] 明源云通过3D空间模型方法探索世界AI模型，该领域因3D空间数据稀缺而竞争不激烈，但明源云从其传统业务中积累了丰富的高质量数据[4] 该模型在游戏开发、视频生成和AI硬件（如3D扫描仪）方面具有商业潜力[4] * **垂直AI智能体**: 针对高价值专业工作流程，Evoken专注于专业创意制作，Rabyte专注于机构投资研究，其产品旨在自动化多步骤工作流程，而非简单生成内容或答案[8] 这表明其货币化最终可能以传统专业流程的时间和成本为基准，而非模型推理成本，从而为能够建立深度工作流程集成的垂直智能体提供潜在的有吸引力的经济性[8] * **从模型包装器到集成堆栈**: Evoken和Rabyte都将基础模型视为产品的一个组成部分，差异化越来越来自特定领域的工作流程、专有数据和精细控制[8] 两家公司都在训练自己的模型，目的不是与前沿实验室在SOTA性能上竞争，而是为了提高领域性能和降低推理成本[8] 这表明规模化智能体公司与模型公司之间的融合趋势，垂直玩家随着使用量和专有数据的积累，会选择性内化模型层[8] * **工作流数据与生态系统作为护城河**: 两家公司都强调捕获用户交互/工作流数据，并构建可复用技能、工作流和资产的生态系统，通过收入/代币分享激励生态系统中的创作者[8] 这创造了一个潜在的飞轮效应：更多的使用产生专有数据，改进模型和产品功能，并扩展可复用能力的库，从而提高转换成本并加强网络效应[8] * **数据积累的重要性**: 准备好使用的数据对于企业采用AI至关重要，数据积累对于AI时代的软件现有企业至关重要[7] * **智能体“驾驭”部分的潜力**: 在智能体的“驾驭”部分，特别是生产力工具方面，软件参与者存在巨大潜力[7] * **工作流数据与生态系统作为更持久的护城河**: 工作流数据和生态系统可能成为应用层更持久的护城河[7] **其他重要内容** * **会议背景**: 该纪要来自摩根士丹利举办的“China BEST Conference 2026”，会议中与多家AI相关的未覆盖和私人软件公司进行了交流[1] * **分析师**: 报告由摩根士丹利亚洲有限公司的杨磊（Yang Liu）和林莉迪亚（Lydia Lin）撰写[5] * **行业观点**: 摩根士丹利对大中华区IT服务与软件行业的评级为“In-Line”（与大盘一致）[5] * **相关报告**: 该纪要提及了关于金蝶国际和金山云的其他相关报告[5] * **利益冲突披露**: 摩根士丹利与报告中提及的多家公司存在投资银行服务、做市商等业务关系，包括金蝶国际、金山云、金山办公、中软国际、广联达、恒生电子、美图、MiniMax、涂鸦智能、用友网络、Z.AI等[14][15][16][18][52] 截至2026年8月31日，摩根士丹利实益持有金蝶国际和MiniMax 1%或以上的普通股权益[14]