海外AI应用进展梳理 - 海外科技厂商依托扎实的技术底蕴，纷纷入局大模型与AI建设，主要参与赛道包含模型训练与推理、云基础设施建设、数据库构建与数据分析、AI+各垂类赛道等[6] - AI已渗透至数字化各层级，包括后端工作流、办公、编程、客户关系管理、广告等细分场景[6] - 各大云厂商及企业SaaS供应商均向相关场景中嵌入AI模块，"东西"工作流与"南北"工作流是两个重要方向[9] AI+后端工作流 - "东西"工作流横跨不同企业系统（包括ERP、CRM、HRM等），是大型云基础设施及SaaS服务商重点布局方向[9] - "南北"工作流聚焦于垂类系统（例如研发CRM中的相关AI代理等），厂商基于现有拳头产品叠加AI功能[10] - 厂商制胜关键在于跨系统整合能力与AI技术进步速率，以及客户对单一领域AI可用性与平台协同效应的侧重[10] - 定制化AI Agents、数据整合、多代理构建是趋势，Microsoft支持连接代理与多层级代理构建[11] AI+办公 - AI+办公场景丰富，包括企业知识库搜索、团队沟通、自动会议日程等[13] - M365 Copilot深度集成微软生态，主要使用OpenAI GPT模型做后训练及推理，准确性及处理速度较快[14] - Glean基于企业数据整合+RAG技术实现内部AI搜索，深入理解员工权限和知识库关系[14] - AI办公需突破企业内部数据整合、知识库与员工权限匹配、上下文深度理解等方向[14] AI+编程 - AI+编程场景渗透率较高，产品包括Cursor、GitHub Copilot、Windsurf和Google Jules[16] - 产品功能包括代码自动补全、自动修复代码错误、Agent分析代码等[16] - 用户关注上下文理解与处理、自动补全功能智能化等体验指标[17] - 未来趋势为异步任务+同步实时辅助，云厂商加强AI编程布局[18] AI+客户关系管理 - AI+CRM厂商包括Salesforce、Microsoft、Hubspot、Monday等[20] - Salesforce Agentforce高壁垒在于数据云+推理引擎，采用集成检索增强生成技术[21] - Microsoft Dynamics 365 Sales Copilot帮助团队使用自然语言查询指标并预测收入[25] - Monday CRM集成主流应用数据，AI赋能邮件撰写及信息补全[26] AI+广告 - AI加速效果广告趋势，体现在广告定位、投放自动化、素材生成能力提升三方面[27] - 短期数据打通、多模态能力提升广告定位能力，中长期生成式推荐有望挖掘用户隐形需求[29] - AIGC助力广告素材生成，降低制作成本并实现"千人千面"的精准投放[29] - Meta Lattice广告架构采用统一的大规模Transformer模型，取代过去分散的小模型[29] AI应用渗透瓶颈 - 当前大部分企业对AI部署处于规模化探索开发阶段，企业收益率较低[31] - 主要突破点包括算力成本优化、模型精确度提升、高质量数据挖掘治理、AI应用ROI达到预期[31] - 算力供不应求、模型训练及推理成本高昂仍是下游客户面临的挑战[34] - 约87%客户痛点在于模型精度不能满足落地要求，50%认为模型能力与业务需求不匹配[38] AI发展趋势 - 当前阶段AI Infra层业绩可见度更高，看好云迁移、数据治理、网络安全相关机遇[50] - 多Agent部署解锁复杂问题，协调多个独立Agent共同完成任务[53] - AI+广告兑现持续超预期，具备强用户基础及算法能力的公司更受益[57] - AI ASIC路径明确，超大规模云厂商倾向于使用成本更低、功耗更优的定制化芯片[62]