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。

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。