2026年AI科技厂商系列研究报告（一）

目录序言 ..........................................................................................................1第一章 范式迁移：智能体时代大厂越界应用层的驱动逻辑 ........................... 3第二章 象限分析：基于任务与知识维度的大厂延长线判定模型 .....................8第三章 生态重塑：应用厂商的生存抉择与大厂的进击边界 ......................... 12关于爱分析 ..............................................................................................15研究与咨询服务 ....................................................................................... 16法律声明 ................................................................................................. 17|2026 爱分析·AI 科技厂商系列研究报告（一）1序言在中国企业级应用服务发展的数十年历程中，云大厂、模型大厂与垂直应用厂商之间曾维持着长期的生态平衡，双方以基础设施、业务应用为界，各司其职。然而，随着智能体时代的到来，这一传统边界正面临前所未有的冲击与重构。过去，由于大厂缺乏对 knowhow 的理解，其通用能力在深水区往往无所适从；但在智能体逻辑下，企业需求正从流程管理转向结果交付，基础模型对原始知识的直接利用能力也显著增强，这使得大厂得以跨越藩篱，直接切入应用层的核心价值地带。本报告的核心受众为大厂及应用厂商的中高层决策者。报告旨在通过剖析智能体时代的越界逻辑，解决双方在业务变迁过程中的边界问题。我们将通过建立基于任务复杂度与知识复杂度的象限判定模型，提供一张清晰的风险地图，用以判断哪些应用处于大厂的延长线上，哪些应用仍能坚守护城河。此外，本报告不仅是一份风险评估，更是一份行动指南。针对处于不同象限的应用场景，我们为应用厂商提供了突围策略；同时也为大厂建议了从直接进攻到生态赋能的进击边界。通过本报告的分析，我们期望推动大厂与应用厂商在新的智能体生态体系中实现利益绑定与能力互补，共同构筑智能化时代的产业新轮廓。|2026 爱分析·AI 科技厂商系列研究报告（一）2范式迁移：智能体时代大厂越界应用层的驱动逻辑|2026 爱分析·AI 科技厂商系列研究报告（一）3第一章 范式迁移：智能体时代大厂越界应用层的驱动逻辑在中国企业级应用服务发展的数十年历程中，大厂与应用厂商之间始终存在着一条界限分明的楚河。少数的大厂聚焦于基础设施与通用平台，而应用层则是数以万计软件服务商的领地。然而智能体时代的到来，这条界线正在变得模糊。本章节重点剖析为何在此时此刻，大厂具备了跨越边界、深度介入应用层的能力，以及这种越界背后的商业逻辑重构。行业 Knowhow 曾是应用厂商不可逾越的围墙回顾过去数次技术浪潮，大厂即便在资本与技术上拥有压倒性优势，但在应用层鲜有成功案例。根源在于，应用层的核心壁垒是极其深厚的行业 knowhow。行业 knowhow 由两个核心维度构成：对复杂业务流程的深刻理解，以及对行业与企业专属知识的深度内化。图 1：行业 knowhow 构成以 ERP 为例，一个看似简单的采购流程，背后可能涉及到数百个审批节点、复杂的对账逻辑以及不同企业特有的采购规则。这些细碎且专业的功能设计，要求开发者必须长期扎根于业务一线。对于追求通用化、标准化的大厂而言，这种重资产的知识积累是其天然的短板。|2026 爱分析·AI 科技厂商系列研究报告（一）4此外，行业专属知识如业务运行机理、人力资源中的复杂算薪逻辑等，都具有极强的隐性知识特征。应用厂商通过多年服务积累，将这些知识固化在软件代码中。对于大厂来说，无法长期复刻并迭代这些业务逻辑。因此，在传统的应用层逻辑下，大厂的通用能力在垂直领域往往显得无所适从，只能选择作为底层服务商，与应用厂商属于合作大于竞争的生态平衡。智能体时代，大厂向应用层强势越界，本质上是企业需求、技术路径与交互范式三重变革共同驱动。最终，形成了大厂从底层基础设施向业务应用核心区深度渗透的降维打击态势。图 2：大厂应用层越界逻辑越界逻辑一：从流程管理转向结果交付进入智能体时代，大厂之所以能够越界，首要原因在于企业客户的需求发生了根本变化。过去，企业对应用的诉求是业务流程的代码化，即业务流程管理。这意味着应用本质上是一套管理工具，由一个个功能模块堆叠而成。为了实现一个请假或差旅审批，软件厂商需要开发复杂的表单、配置审批流并建立数据库。在这种环境下，大厂由于缺乏对这些细碎、繁琐的功能设计的理解，很难做出比垂直应用厂商更好用的产品。然而，在智能体逻辑下，企业核心需求正在从流程管理转向辅助决策和结果交付。应用不再是功能|2026 爱分析·AI 科技厂商系列研究报告（一）5的集合，而是基于模型能力自然生长出来的结果。比如，在人力资源领域，以前企业的需求是采购一套系统来管理招聘流程，包括简历收集、面试排期等。而现在，企业的需求在于如何更高效地筛选人才。为此，应用厂商推出了 AI 面试官，通过自然语言与候选人交流，评估其能力并直接给出面试反馈。但是由于中间的流程管理环节被大幅弱化，大厂同样可以推出 AI 面试官，从而绕过了应用厂商的流程壁垒，实现了对应用价值的直接截流。这种从过程管理到结果交付的转变，是大厂能够跨越边界的基石。当应用的核心价值不是复杂流程配置，而是直接给出决策建议或完成具体任务时，它就落入了大模型的射程范围。越界逻辑二：知识治理的重要性弱化除了需求逻辑的变化，基础模型对于知识治理要求的弱化也为大厂越界扫清了障碍。在传统技术架构中，要保证业务结果的准确性，必须进行深度的数据与知识治理。应用厂商需要耗费大量资源，将非结构化知识转化为结构化的规则引擎，才能保证准确性。然而，基础模型能力的持续强化，使其能够直接利用海量的原始非结构化文档，如企业的规章制度、技术手册、合同文本等。模型可以无需训练，直接在推理阶段通过长文本处理技术，实时解析非结构化数据并将其纳入上下文。这种变化对于大厂而言是巨大的利好。比如，2025 年之前，模型高度依赖应用厂商提供清洗好的语料进行训练，以理解专属的行业和企业知识。而现在，大厂凭借自研的 OCR 模型、文档解析模型，可以直接在推理时保留原始文档的图纸、表格顺序和上下文等关键信息，无需复杂的知识治理即可直接输出准确和专业的问答。这意味着，大厂通过对原始知识的直接穿透，大幅降低了涉足特定行业的知识门槛，使得越界变得更为顺畅。越界逻辑三：入口变化的降维打击大厂越界的另一个降维打击手段来自于人机交互范式的彻底重构。在传统软件逻辑中，是“人找应|2026 爱分析·AI 科技厂商系列研究报告（一）6用”。用户作为主动的操作者，为了处理一