On the eve of the AI agent explosion, decoding the next generation of technological revolution and wealth code backed by capital

智通財經
2025.02.10 07:46
portai
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2025 年將是 AI Agent 商業化的元年,資本市場對 AI 產業鏈的投資正在加速。根據統計,自 2024 年以來,全球 AI Agent 融資已突破 665 億元人民幣。2024 年,美國 AI 初創公司獲得約 970 億美元的風投,創下新紀錄。AI Agent 作為智能實體,能夠自主理解和執行任務,正逐步成為產業變革的核心引擎。各大科技巨頭紛紛入局,推動 AI Agent 的發展。

當全球科技巨頭在算力芯片和基礎模型領域廝殺正酣時,一批嗅覺敏鋭的資本正在悄然佈局 AI 產業鏈的 “終極應用層”——AI Agent 賽道。這個被 OpenAI 首席執行官山姆·阿爾特曼稱為 “AI 時代的超級接口” 的領域,正在資本市場掀起結構性行情,根據諮詢公司來覓 PEVC 的統計,自 2024 年以來,全球 AI Agent 賽道的融資金額已突破 665 億元人民幣。2024 年,美國的人工智能初創公司共獲得約 970 億美元的風投融資,創下新的紀錄。其中,xAI、OpenAI 和 Anthropic 等 AI 公司獲得的數十億美元鉅額投資;馬斯克旗下的 xAI 在 2024 年 12 月完成 60 億美元融資,投資方包括 a16z 等。

在資本熱潮與技術迭代的雙重推動下,AI Agent 正從實驗室概念蜕變為產業變革的核心引擎。

各大科技巨頭紛紛入局,AI Agent 迎商業化元年

據智通財經 APP 瞭解到,所謂的 Al Agent,即人工智能體,是一種能夠感知環境、進行自主理解、決策和執行動作的智能實體。簡單理解,是一種基於大語言模型,能夠通過獨立思考、調用工具來逐步完成給定目標的計算機程序。在類別上,Al Agent 目前可分為自主智能體 (Autonomous Agent) 和生成智能體 (Generative Agent)。

AI Agent 和大模型 (LLM) 的區別在於,大模型與人類之間的交互是基於提示詞 (prompt) 實現的,用户 prompt 是否清晰明確會影響大模型回答的效果。而 AI Agent 的工作僅需給定一個目標,它就能夠針對目標獨立思考並做出行動。Agent 可以對過往的數據和動作進行反思總結,從錯誤中吸取經驗,併為接下來的行動進行糾正,從而適應環境、更有效地執行任務併成功達成目標。

自 2023 年微軟 Copilot 助手的出現以來,AI 應用將經歷三個階段:

1) 聊天機器人時代 (2023-2024):這一階段主要以實驗和針對特定場景的應用為主,在應用層的突破性成果較少。除 ChatGPT 和 MetaAI(兩者的月活躍用户均超過 2 億) 之外,幾乎沒有大規模的成功案例。不過,像 Gemini 和 Claude 等技術正在展現潛力。

2) 消費者和企業 AI Agent 時代 (2025-2026):預計這一階段,AI 將具備在有限人工干預下完成完整任務的能力,消費者 AI 助手和企業智能代理將成為主流。此外,語音交互和多模態 AI 技術也可能廣泛融入各種產品中,類似谷歌的 NotebookLM 的突破性成功。

3) AI 員工和消費級機器人時代 (2027-2028):到這一階段,數字員工和消費級機器人預計將全面參與到社會和企業的運作中。

在 ChatGPT 等大模型的推動下,2024 年 10 月, 微軟宣佈在 Dynamics 365 中集成 10 個自主 AI Agent,這些智能體能夠自動執行客服、銷售、財務、倉儲等業務流程。這些 AI Agent 支持 OpenAI 的 o1 模型,具備自主學習能力,可以自動執行跨平台的超複雜業務。例如,美國著名電信公司 Lumen 通過 AI Agent 每年能節省 5000 萬美元成本,相當於增加了 187 名全職勞動力。

OpenAI 在 2025 年 1 月 24 日發佈了其首款 AI Agent——Operator,該系統能夠自動執行各種複雜操作,包括編寫代碼、預訂旅行、自動電商購物等。2 月 2 日正式推出面向深度研究領域的智能體產品深度研究 (Deep research) 功能。該功能可在 5-30 分鐘完成專業報告,支持多領域高強度知識工作者,由 o3 模型提供支持,通過端到端強化學習訓練,由四模塊協同工作,已在 ChatGPT 上線,未來計劃擴展數據源和結合 Operator 執行復雜任務。

2025 年 1 月,Anthropic 發佈了 Agent 最佳實踐指南,旨在提升 AI Agent 在多個應用場景下的效率和靈活性。還計劃在 2025 年推出智能體 “AI 同事”(virtual collaborator),能夠編寫和測試代碼。其旗艦產品 Claude 3.5 Sonnet 升級版在 OSWorld 測試中電腦使用能力得分為 AI 模型中首位。

除了國外巨頭動作頻繁外,在國內,阿里雲通義千問也在 1 月 29 日上線了超大規模的 MoE 模型 Qwen2.5-Max。該模型預訓練數據超過 20 萬億 tokens,在多個基準測試中表現優異,整體性能優於 DeepSeek V3。通義千問還開源了全新的視覺模型 Qwen2.5-VL,推出 3B、7B 和 72B 三個尺寸版本。Qwen2.5-VL 和 2.5MAX 不僅在性能上取得了顯著提升,而且在 AI Agent 尤其是 computer use 方面展現出了強大的應用潛力。例如,Qwen2.5-VL 能夠直接作為視覺 Agent 進行操作,推理並動態使用工具,支持在計算機和手機上完成多步驟的複雜任務,例如自動查詢天氣、預訂機票、發送消息等。

而春節前夕,AI 公司深度求索 (DeepSeek) 的入局加速了這場技術革命的商業化進程。據瞭解,DeepSeek-R1 在後訓練階段運用了大規模強化學習技術,即便在標註數據極為稀缺的情況下,也能顯著提升推理能力。憑藉這一技術進步,DeepSeek-R1 在數學、代碼以及自然語言推理等多項任務中,展現出了與 OpenAI 最新版本不相上下的性能,並且真正實現了開源化。這標誌着 AI 領域正朝着 “低成本 + 高性能” 的方向大步邁進。

大模型持續發展,推動 AI Agent 產業規模快速增長。LLM 算法持續迭代優化,而 AI Agent 為 LLM 算法補充執行能力,是通往 AGI 的必由之路。LLM Agent 基礎架構一般包含 LLM、感知、規劃、記 憶與行動五個組件部分,其中 LLM 扮演了 Agent 的 “大腦”,在這個系統中提供推理、規劃等能力。大模型推理端成本持續下降,有望推動 AI Agent 不斷發展。根據 Root analysis,預計全球 AI Agent 市場規模將從 2024 年的 52.9 億美元增長到 2035 年的 2168 億美元,2024-2035 年預測期內的複合年增長率為 40.15%。

目前,AI 智能體已在不少場景中得到應用,如客服、編程、內容創作、知識獲取、財務、手機助手、工業製造等。人工智能體的出現,標誌着人工智能從簡單的規則匹配和計算模擬向更高級別的自主智能邁進,促進了生產效率的提升和生產方式的變革,開闢了人們認識和改造世界的新境界。

隨着 AI 技術的不斷進步,AI Agent 已經不再侷限於簡單的任務執行,它們能夠根據複雜的邏輯自主工作,幫助人們提高效率,實現從 0 到 1 的跨越式創新。從目前各領域的表現來看,2025 年這個 AI Agent 商業化應用元年,智能體的落地應用比大家想象的要快得多,預示着 AI Agent 技術即將迎來爆發式增長。

ToB 各領域 SAAS 迎新機遇,AI Agent 加速企業智能化

當前 AI Agent 正在深刻影響企業的數字化轉型,推動 SaaS 平台從簡單的業務管理工具轉變為驅動智能化業務的引擎。

據界面新聞 2024 年 11 月 21 日報道,英偉達 CEO 黃仁勳在接受兩位硅谷知名風險投資人採訪中表示,現代計算正在從傳統的數據中心向 “ AI 工廠” 轉變,這些工廠不僅僅是存儲和處理數據的設施,而是生成 AI 和智能體的重要場所。未來這些 AI 工廠將成為社會基礎設施的重要組成部分,被廣泛應用於各行各業。他因此特別提到,SaaS 平台並不會被 AI 顛覆,反而會成為孕育智能體創新的沃土。“ 它們 (SaaS 企業) 正坐擁金礦”,黃仁勳表示,“還將誕生數百萬 AI 智能體推動企業在特定任務上實現更高效的智能化管理。” 北美著名創投公司 Y Combinator 近期也發佈了一期交流視頻,指出隨着 AI 模型不斷快速改進並相互競爭,一種新的商業模式正在出現:垂直 AI Agent。

分行業具體來看,AI Agent 垂直應用在多個領域都展現出了巨大的商業潛力和應用前景,包括電商、教育、智能客服等。

I、 電商領域

1) 個性化推薦系統:AI Agent 能夠根據用户的購物歷史、瀏覽行為和偏好,提供個性化的產品推薦,從而提高用户滿意度和銷售額。

2) 智能客服與支持:通過自然語言處理和機器學習技術,AI Agent 可以自動回答用户的諮詢,處理訂單問題和退貨請求,提高客户服務效率。

3) 語音助手與購物體驗:AI Agent 集成到智能音箱和手機應用中,用户通過語音命令進行購物,提升購物便捷性。

4) 內容生成與營銷:幫助企業生成吸引人的產品描述、營銷文案和社交媒體內容,提高營銷效果。

5) 庫存管理和需求預測:利用大數據分析和機器學習預測產品需求,優化庫存水平。

II、教育領域

1) 個性化學習平台:根據學生的學習進度、興趣和能力提供個性化的學習資源和輔導。

2) 智能輔導和答疑:提供 7*24 的在線答疑服務,幫助學生解決學習中遇到的問題。

3) 自適應測評系統:自動批改作業和考試,提供即時反饋,生成個性化的學習報告和建議。

III、客服領域

1) 自動化客户服務:通過自然語言處理和機器學習技術,自動處理客户諮詢,提高響應速度和準確性。

2) 多渠道集成:整合電話、郵件、社交媒體等多種溝通渠道,提供一致的服務體驗。

隨着更多行業被 AI 賦能,AI Agent 需求將快速增長,對應的 SAAS 公司需求也會大幅增長。

頭部科技公司悄然發力 C 端市場,逐步形成模型生態

在互聯網時代,C 端用户通過自發嚮應用程序輸入指令來實現功能;而在智能代理 (Al agent) 時代,C 端用户可以向模型輸入指令來實現功能,並且獲得模型的雙向反饋,模型通過自然語言更好地完成與硬件的交互。這改變了流量入口的分配,智能代理模型將取代應用程序的地位,並與硬件爭奪流量入口。

ToC 領域,微軟、百度、小米等多家科技公司已在旗艦產品中融入大模型,促使應用生態調整接口。頭部科技公司均在悄然發力 C 端市場,推出了自研 AI Agent,並在新旗艦產品中融入大模型,促使應用生態調整接口,逐步形成模型生態。

AI 手機、AIPC、AI 眼鏡等端側 AI 能夠解決用户痛點,迎來巨大發展機遇。

AI 手機硬件升級提速,2024 年行業創新重點聚焦端側 AI 應用。華為鴻蒙通過軟硬芯雲整合構建了鴻蒙原生智能架構,使 AI 與操作系統深度融合,用户可通過全局拖拽方式直接處理文字、圖片、文檔,實現摘要、潤色、提取表格等功能;OPPO 在 FindX7 系列中率先集成了端側 AIGC 消除、AI 通話摘要功能;vivo 推出了從 10 億到 1750 億參數的不同規模端側模型,構建起較為完整的 AI 能力矩陣;小米 14Ultra 搭載首個 AI 大模型計算攝影平台 AISP,通過整合 CPU、 GPU、NPU 和 ISP 將 AIGC 技術應用於數碼變焦的實時處理。

AI agent 對手機界面的操作是一個複雜任務,而這一難題正通過 AI 與端側結合得以實現。端雲結合的方式使得手機既能使用端側模型,也能利用雲端模型,使用 agent 方式完成操作,以平衡性能、參數和能耗等不足。華為 AI 助手小藝搭載盤古大模型,現已具備 23 類 TOP 場景的記憶感知能力,任務成功率達 90%,已實現與 300 多個重點服務的無縫對接。

AIPC 智慧加速,帶來革命性突破。英特爾酷睿 Ultra 處理器搭載英特爾 vPro 平台的 AI PC 在生產力、安全性、可管理性、穩定性多個層面實現了躍升。AI 性能最高可提升 2.2 倍,生產力提升 47%,在專業應用中的性能提升甚至可以達到 12 倍,其具有 AIChatbot、AIPC 助理、AI Office 助手、AI 本地知識庫、AI 圖像視頻處理、AIPC 管理等功能。英特爾將 NPU 引入桌面端,提供最高 13 TOPS 的 AI 算力,平台總體算力最高可達 36TOPS。並且集成了 WiFi6E、Bluetooth 5.3,並支持 WiFi7 和 Bluetooth 5.4。

在有線連接上,首次集成了 Thunderbolt 4 接口。聯想 Yoga Pro9i 和 Yoga9i 二合一搭載最新的英特爾酷睿 Ultra 處理器和聯想 AI 芯片,配備 Yoga Creator Zone 生成式 AI 軟件,可將基於文本的描述或草圖轉換為圖像;Aura 系列由聯想與英特爾合作打造,以 “至輕、至強、至 AI” 為特性,內嵌 “天禧個人智能體系統”,具備自然交互和感知,意圖理解和任務規劃等功能。

AI 眼鏡搭載大模型,功能漸全,迎來發展新機遇。Gyges Labs 自研的 DigiWindow 技術基於視網膜投影原理,創造了全球最輕、小的近眼顯示光學方案,使得智能眼鏡實現真正的可全天候佩戴。這款 AI 眼鏡不僅體積小、重量輕,還能降低功耗,並實現對於近遠視的完全視光學兼容。Gyges Labs 將協同式 AI 融入技術中,為可穿戴硬件設備賦予了感知與交互能力,從而進一步拓展了其商業化價值。Gyges Labs 的 AI 眼鏡實現了雙向同步翻譯功能,並且接入多個大模型,如通義千問、百度文心一言等,提供物體識別、文字翻譯、數學題解答等多任務處理能力。此外,用户可以在不干擾視線的情況下,接收和發送信息;此款 AI 眼鏡還能夠根據用户的需求和環境,智能地提供信息提示,比如日程提醒、天氣信息等。

相關個股

與 C 端相比,B 端短期內受益更為明顯,且 B 端的軟件類企業將迎來重估的機會。

個股方面,金蝶國際 (00268):國產 ERP 龍頭企業,自 1993 年起家,經歷多次業務拓展和轉型。當前正處於雲化轉型關鍵期,2024 年上半年公司雲收入佔比超過 80%,ARR 同比增長 24.2%,驗證雲轉型順利推進。作為全球頭部 ERP 玩家,金蝶擁有深刻的行業理解和開發經驗,掌握 ERP 不同業務場景下的數據和元數據,2024 年發佈多個 AI agent,後續按照 “蒼穹 APP(移動端)+AI Agent+Agent 開發平台 (企業可快速自建智能體)” 逐步深化 AI 應用。在經濟企穩和信創驅動的背景下,其業績拐點將至,AI 應用有望帶來更大發展空間。

中國軟件國際 (00354) 公司是中國大型綜合性軟件與信息服務企業,提供從諮詢、解決方案、外包服務到 IT 人才培養的 “端到端” 軟件及信息服務。2023 年 5 月成立 AIGC 研究院,發力 AI Agent 領域,已具備構建 AI Agent 應用的核心能力,包括 Agent 應用編排能力、結構化數據使用能力、非結構化知識使用能力。通過 JointPilot(靈析) AI 應用平台實現複雜定製任務快速靈活定製;靈析問數產品提升 NL2SQL 準確率和場景端到端準確率,達 SOTA 水平;靈析問知解決非結構化知識文檔處理等難題。已有 12 個 Agent,年底計劃擴充到 50 個。攜手華為雲 AI 原生應用引擎打造 “問系列” AIAgent 產品。合作華為雲 AI 原生引擎,綁定銷售渠道,預計 2026 年實現 Agent 產品規模化推廣。

金山雲 (03896):創立於 2012 年,依託金山集團企業級服務經驗,構建了完備的雲計算基礎架構和運營體系,提供超 150 種多領域解決方案,服務 500 + 優質客户。2023 年全面擁抱 AI,構建面向全行業 AI 的全棧公有云基礎設施。2025 年 2 月 8 日宣佈在公有云場景和國資雲/政務雲場景支持 DeepSeek - R1/V3,公有云提供針對蒸餾模型的鏡像服務,國資雲/政務雲平台上架相關模型並集成自研內容安全服務。