对AI应用的观点-0802

对AI应用的观点-0802\n\n❶亚马逊在本次财报中对AI下游需求有一个形象且清晰的表述：我们看到AI的采用曲线呈现明显的杠铃形态。杠铃的一端，是消耗海量算力的AI实验室和Claude Code/ChatGPT这样的少数爆款应用；杠铃的另一端，是那些企业用于降本增效的场景，比如客服自动化、业务流程自动化、反欺诈之类的场景。而杠铃的中段，是企业当前所有的存量生产工作负载，其中一部分已经在大规模使用AI推理，但大多数还没有。企业的存量生产负载和创业公司构建的新业务/新负载将成为绝对规模最大的推理需求板块，这也是AWS万亿美金愿景瞄准的 蓝海 。尽管就AI最终会产生多少需求而言，我们仍处在相对早期的阶段。但不确定的是杠铃中段的增长轨迹是否会和我们目前在杠铃两端看到的那种极其陡峭的轨迹一样。\n\n❷市场高度关注的M365 Copilot/腾讯Workbuddy等办公Agent属于\"降本增效\"的那一端，已处于快速渗透期（Copilot付费席位超3000万、净新增环比翻倍、5万席大单同比7倍），但尚未大规模从\"员工工具\"迈向\"生产负载\"。下一阶段用微软话来说，Copilot正在从Chat走向Cowork、再走向Autopilot：Agent接入CRM、ERP、客服、财务、供应链等存量系统自主执行任务，AI从员工的助手变成每个订单、工单、审批和风控事件背后的持续推理负载。微软已在商业模式与基础设施两端同步推进这一切换：本季GitHub Copilot、Cowork、Dynamics客服全线转向用量计费（GitHub Copilot改制后收入环比+60%），Agent 365上线两个月注册agent近4000万，Dynamics开放65万个MCP action，Agent已可按员工同等权限与审计轨迹直接操作业务系统（本周MCP协议的重大升级也是对上述变化的重要铺垫）。\n\n❸FDE正成为CSP布局杠铃中段的核心组织能力。中段迟迟未放量的瓶颈不在模型能力，而在交付的\"最后一公里\"：将推理接入企业核心生产系统，需要模型/Agent/token能力+高质量人力（全栈infra能力×行业业务理解）+基础软件生态（数据库/大数据/安全）三位一体的联合交付。从knowhow禀赋的角度，CSP拥有的高质量人力（懂全栈infra+业务SOP能翻译+高薪支付）和基础软件生态联合（基于数据库/大数据/安全的完成生产级业务agent和应用交付），是组建FDE的排头兵。微软本季已率先宣布成立Microsoft Frontier Company，定位\"业界最大的成果导向工程组织\"，将6000名行业与工程专家嵌入客户现场共建AI系统。国内近1-2个月CSP也出现了FDE规模化招聘，薪酬水平与独立组织建制均超常规，滞后海外约一个季度。我们将会密切关注后续效率端和生产端的AI应用进展，欢迎交流。\n\nDJN/Colin