核心观点 - 2026年一季度有望成为中国to B Agent市场的转折点 阿里云等行业巨头将显著受益并带动生态链蓬勃发展[2] 市场需求因素 - Agent投资回报率ROI明确化成为重要支撑因素 美国市场Tokens价格下降已成确定性趋势 从成本结构上决定企业采用Agent的更强意愿[3] - 国内企业此前对Agent软件付费意愿较弱 但随着模型API调用价格进一步下滑 Agent将提供更明确成本优势 ROI将上行[3] 产品供给因素 - 技术进步带来交付能力提升 使更优质Agent产品进入市场[4] - Agent与传统软件最显著区别在于交付能力 例如金融数据提取场景中 Agent可根据自然语言指令直接反馈结果 避免复杂操作流程[4] - 本土模型能力在DeepSeek-R1发布后呈上扬趋势 预计2024年底或2026年初再次迎来攀升 Agent交付能力将进一步加强[4] 一级市场因素 - 从2024年二季度开始 一级市场相关资本投入与产品创新进入新阶段 约半年后就会看到成果[5] - 产品化是工程问题 正常情况下不需要特别长时间[5] 落地场景分析 - Agent产品将在法律 金融 客服等场景率先落地 因数据更易标准化且人力成本较高 使ROI更高[5] - ROI高 数据可标准化的场景更容易被跑通[5] 行业竞争格局 - 阿里云等在模型能力 硬件能力与生态建设能力上保持领先的行业巨头将占据优势地位[5] - 上游大模型公司将受益 行业巨头将带动整条生态链蓬勃发展[5] 硬件生态优势 - 行业巨头具备自主芯片能力可极大降低推理成本 芯片成本约占AI云服务整体营业成本的60%至70%[6] - 芯片实现自营后 公司云服务整体毛利率将受到大幅提振[6] - 参考谷歌TPU发展路径 国产巨头可能在自主硬件生态成熟后开始对外输出[6] 软件生态优势 - 行业巨头模型种类更丰富 合作伙伴更多 更容易触达B端客户[6] - Agent解决方案底层往往由多个大模型产品共同组成[6] - 巨头模型能力和训练底座更完善 能更多与生态伙伴展开MaaS产品集成与被集成合作 更容易做到场景know-how[6]