AI智能体产业链全景深度解析

摘要：11月17日，阿里巴巴正式宣布“千问”项目，全力进军AI to C市场。“千问”将全面与ChatGPT展开全面竞争，加入全球AI应用的顶级竞赛。

当前AI竞争维度加速从芯片、模型、应用加速拓宽至智能体生态。

11月17日，阿里巴巴正式宣布“千问”项目，全力进军AI to C市场。“千问”将全面与ChatGPT展开全面竞争，加入全球AI应用的顶级竞赛。

阿里计划将“千问”接入全场景生态，覆盖个人消费到工业级应用的全领域。

据透露，阿里计划未来将地图、外卖、订票、办公、学习、购物、健康等各类生活场景接入千问App，让其具备更强大的办事能力。其核心目标是构建能自主理解需求、规划任务、调用资源的AI智能体。

未来阿里可能先通过建立庞大的用户基础，再依托自身的生态如与电商融合等逐步为商业化变现服务铺平道路。之前阿里在B端AI市场长期保持高投入，如今阿里管理层希望凭借Qwen的开源生态与性能优势在C端市场取得突破，而C端的爆量应用意味巨大token调用与持续推理需求。

随着大模型在C端加速落地，国产AI应用端和智能体生态有望迎来新一轮需求扩张，并将推动国产算力基础设施进一步回暖。

❤关注+点赞❤

根据OpenAI对AI发展的理解和定义，AI水平可分为五大等级：

第一级：聊天机器人（Chatbot），具有对话语言能力的AI，能够用自然语言进行对话，进行基本的信息交流。

第二级：推理者（Reasoner），能解决人类级别问题的AI，具备高级推理能力。

第三级：智能体（Agent），能采取行动的AI系统，能够代表用户采取行动，具备更强的自主性和决策能力。

从“对话” 到“思考-行动”：

资料来源：Daily Dose of Data Science

这一级别AI系统能够承担复杂的任务、作出决策和适应不断变化的环境，并在无须持续人类监督的情况下自主行动。这一阶段的AI不仅具备推理能力，更能自主执行各类复杂的操作任务。

第四级：创新者（Innovator），能辅助发明的AI，具有创造性和独创性，能够提出突破性的想法和解决方案。

第五级：组织者（Organizer），可以完成组织工作的AI，具备战略思维，还拥有实现组织目标所需的高效率和强适应性，能够管理复杂的系统。

AGI的分级:

资料来源：OpenAI对于AGI的分析

当前阶段，AI整体生态从通用文本大模型向多模态、行业垂直应用向智能体深度演进。

可以理解为，Agent=能感知环境、能做出决策、能采取行动的“执行者（人工智能实体）”。

其本质是：

感知环境（知道周围发生了什么）；做出决策（根据情况决定要怎么做）；采取行动（实际去做事情）。

智能体经历了三个关键阶段的发展：从简单工具调用，到基础任务规划，再到具备自主思考决策能力，当前具备更强的主动性和适应性。

OpenAI 定义的智能体架构及组件：

资料来源：OpenAI

AI Agent系统架构

AI Agent系统架构=大模型(LLM)+记忆(Memory)+主动规划(Planning)+工具使用(Tooluse)。

1）LLM（大模型）：是AI Agent的核心能力，在基于LLM的智能体中，LLM充当智能体的大脑。

2）三大关键要素：规划+记忆+工具。

主动规划（Planning）：AIAgent利用大模型的思维链能力，将复杂任务分解为可管理的子目标，并规划执行任务的流程，同时能够对任务执行的过程进行思考和反思，从而决定是继续执行任务，或判断任务完结并终止运行。

记忆（Memory）：短期记忆处理所有输入信息，支持上下文学习，但受上下文窗口长度限制。长期记忆则用于存储和调用外部数据库中的无限信息，支持复杂任务如阅读PDF和知识库。

工具（Tools）：为智能体配备工具API，如计算器/搜索工具/代码执行器/数据库查询工具等，从而与物理世界实现交互，解决实际问题。

从模块设计上来看，AI智能体通过“决策（LLM）+记忆+规划+工具”构建智能闭环，逐步重塑终端交互中枢，成为新一代超级入口核心。

AI智能体（Agent）是GenAI从 “概念验证” 迈向 “企业级应用” 的关键桥梁，其核心在于通过流程重构与数据整合释放AI的规模化价值。

产业链架构包括技术驱动和应用落地的完整生态。

基础层提供算力支持和算法优化的基础层，以及包括数据存储与管理、数据标注、通信网络等；平台层构建开发需要基于模型层的能力；智能体核心是模型层；下游应用和服务层面向终端行业和用户需求。

Agent开发平台架构：

资料来源：各公司官网，Bang Liu

AI智能体对模型的指数级反复调用，给算力需求带来极大的额外增量，从而对AI集群基础设施提出高要求。

算力资源

Al算力芯片：主要分为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）三大类。

GPU：AI服务器中加速芯片的首选。海外厂商英伟达、AMD、英特尔、高通、ARM等厂商是GPU市场的主要参与者。国产寒武纪思元系列、HW昇腾、景嘉微、海光信息、龙芯中科、摩尔线程、沐曦等高端AI芯片厂商全面提速。

国产算力芯片核心赛道全解析

FPGA：可灵活编程的半定制芯片，国产替代属于早期阶段。国内厂商复旦微电、安路科技、紫光同创（紫光国微子公司）引领FPGA国产替代，相关布局厂商还包括京微齐力、成都华微电子、智多晶、高云半导体等。

ASIC芯片：主要应用于深度学习加速，在大模理推理侧相较其他AI芯片在效率和速度方面具有明显优势。国内典型的ASIC芯片例如：阿里平头哥推出含光800AI芯片；百度昆仑系列AI芯片；腾讯在AI推理、视频转码、智能网卡均自研专用芯片等。相关布局厂商还包括澜起科技、全志科技、国科微、淳中科技、山石网科等。

Al服务器：专门用于运行AI任务的服务器，硬件架构通常采用异构形式。按应用场景，AI服务器可分为训练和推理两种。AI服务器核心环节包括芯片、PCB、电源、散热模组以及AI服务器厂商。

算力产业链核心硬件：AI服务器全景解析

云计算平台：全球云计算市场呈现出高度集中的态势，少数几家大型云服务提供商占据了绝大部分市场份额。根据Synergy Research Group数据，2025年全球云服务市场前三大厂商占据超过65%的市场份额，竞争格局相对稳固。海外亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云以及国内阿里云、腾讯云等头部厂商为AI智能体发展提供全面支持。

存储系统

HBM是当下高性能的存储器技术，正在成为本土AI算力产业链的重要突破口。

AI大模型出现后，传统带宽标准已经完全无法满足AI芯片的需求，而HBM可以为AI芯片提供更大的内存带宽和更低功耗，并且能够解决内存墙问题。

全球市场格局方面来看，HBM的供应由三星、海力士和美光三大原厂垄断。国内两大存储大厂以及上下游各环节厂商如东芯股份、兴森科技、兆易创新、佰维存储、江波龙，德明利、香农芯创、国芯科技、万润科技、通富微电、长电科技、华天科技、晶方科技、甬矽电子、紫光等众多厂商都在该领域加速布局。

存储芯片产业链全景深度解析

大模型智能水平是打造AI智能体的底层运行的核心架构。

当前大模型产业已形成“通用+垂直”、“文本+多模态”、“模型+智能体”的立体化发展格局。

模型层

文本领域：通用闭源和开源模型并存。

头部企业如阿里、腾讯、字节、百度等均推出了具备竞争力的大模型产品。

例如文心一言、通义千问、腾讯混元、Kimi.ai等，同时涌现出大量开源模型如Qwen、DeepSeek、GLM-4.5等，推动技术普惠化发展。

阿里的千问APP基于全球性能第一的开源模型Qwen3开发，其旗舰版本Qwen3-Max参数规模超万亿，支持25.6万token的长文本处理，推理能力超过GPT-5、Claude Opus 4等国际竞品，该模型为智能体的理解、推理、决策提供了底层支撑。

国内AI Agent生态：

资料来源：各公司官网、行行查

推理类模型：代表产品如DeepSeek-R1、K1.5长思考、Step R-mini等专注于逻辑推理能力的模型。

多模态方向：大模型已实现对图文、音视频等多类型数据的理解与生成。实时交互类模型如日日新、智谱清言、海螺AI、豆包等支持语音对话与即时响应。

视频生成：字节、海螺AI、可灵AI、Vidu、通义万相、PixVerse等平台展现出强大的内容创作能力。

语音合成与声音复刻：代表产品包括豆包语音合成、讯飞语音合成等。

从行业应用案例来看，百度灵医、医联MedGPT、讯飞晓医在医疗健康领域提供辅助诊疗服务；理想MindGPT、极氪Kr大模型、易车大模型助力汽车产业智能化升级；奇智孔明、华为盘古工业大模型赋能智能制造；MathGPT、子曰、作业帮聚焦教育场景；蚂蚁金融大模型、妙想金融大模型、轩辕大模型服务于金融科技；Chat Law和得理法搜则在法律合规与智能检索中发挥重要作用。

海外AI Agent生态：

中间层

中间层是构建Agent产业链的工具，涵盖数据治理、数据分析和模型工具链（MLops）等方面。确保数据的结构化处理和高效分析，同时提供模型全生命周期管理。

主要包括模型的训练、调优、部署和监控等环节。

数据治理与数据分析：星环科技、网易数帆、百分点科技等厂商在该环节全面布局，例如星环科技的核心产品Transwarp Data Hub（TDH）是一个功能全面的大数据平台，提供从数据接入、存储、计算到分析挖掘的全栈技术能力。

模型工具链（MLOps）：核心目标是高效管理机器学习模型的开发、部署、监控和维护，解决机器学习项目从实验到生产环境中的协作、效率和可扩展性问题。科大讯飞的星火平台、阿里云、腾讯云等提供全面的MLOps解决方案。

平台层

平台层提供智能体开发训练和部署的基础设施和工具。

传统互联网巨头在AI领域具备先发优势，如百度、阿里、腾讯、字节、智谱AI、月之暗面、百川科技、昆仑万维、协创数据等都在加码投入AI智能体平台的构建。

AutoGLM、扣子空间、MINIMAX、天工、心流等平台构建了具备自主决策与任务执行能力的智能体系统。

迈富时AI-Agentforce 智能体中台架构：

算法层面：算法是智能体的“神经元”，AI智能体的算法体系以深度学习为核心，结合强化学习形成多模态感知与决策网络。包括百度、阿里、腾讯、智谱AI、科大讯飞、商汤科技、地平线、旷视科技、云天励飞、依图科技等深度参与。大模型（如GPT-4、Qwen3、文心一言）通过海量数据训练提升自然语言处理能力。

数据资源：AI智能体训练的基础，数据采集和标注是AI智能体产业链中的核心环节。国内专业数据标注公司包括数据堂、龙猫数据、云测数据、海天瑞声等。

平台生态：MaaS（Model-as-a-Service）模式整合算力、模型与开发工具，降低企业AI应用门槛（如阿里云PAI平台、百度智能云）。平台服务代表厂商包括阿里云、百度智能云、华为云等。

当前Agent还处于发展早期，B端软件、C端应用、端侧AI及具身智能等环节在Agent应用上蓄势待发。

根据基因的不同，参与企业主要可分成四种类型：

企业级AI Agent平台：专为企业工作流程打造的智能化平台，以原RPA厂商为主，将基于大模型的AI Agent思想融入自动化平台。服务B/C端客户，业务范围从生产力工具到客服、人力等，可跨行业适配，用于优化流程提效、助力日常运营。

开发者Agent综合开发平台：专门设计用于开发、定制和部署Agents的平台或工具集的参与企业，主要包括大模型厂商和落地服务厂商。

基础设施类Agent：聚焦底层支撑，涵盖开发平台、多代理协同、数据策管等多环节，为AI应用构建基础。

B端垂直应用：垂直行业领域的应用软件/SaaS企业，原本就在垂直领域深耕，覆盖ERP、CRM、营销、法律等垂直场景。

B端企业服务SaaS厂商有望成为AI Agent浪潮中最快受益方向之一。

其中，办公场景有望成为Agent关键入口，主要有金山办公、科大讯飞、彩讯股份等厂商；创意软件类以万兴科技为代表；OA相关厂商包括致远互联、泛微网络等；工业软件参与厂商有汉得信息、鼎捷数智等；明源云、迈富时等主要在营销领域布局。

ERP的核心厂商以用友网络和金蝶国际等为代表；财税领域代表厂商包括税友股份、博思软件等；医疗环节有润达医疗、卫宁健康等。

金融领域有新致软件、宇信科技、同花顺等；教育领域有粉笔；制造环节以能科科技、中控技术为代表；创意类有美图公司、万兴科技。

此外，赛意信息、普元信息、中软国际、神州数码、卓易信息、金科环境、云赛智联、天娱数科等众多厂商也有深度布局。

终端硬件：面向消费者的通用智能体，主要包括AI手机和AI PC等硬件端，AI眼镜、智能汽车等或是未来重要的AIAgent入口。例如，AI眼镜作为AI Agent的核心载体，国内厂商如雷鸟创新、Rokid等都通过深度融合AR技术与AI大模型，密集推出多模态交互新品。小米、联想、中科创达、萤石网络等都是AI Agent产品终端硬件厂商。

Agent市场图谱: