AI:摩根士丹利《AI Agents Knocking at the Door》报告解读之(四)

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AI：摩根士丹利《AI Agents Knocking at the Door》报告解读之（一）

AI：摩根士丹利《AI Agents Knocking at the Door》报告解读之（二）

AI：摩根士丹利《AI Agents Knocking at the Door》报告解读之（三）

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来源于 摩根士丹利《AI Agents Knocking at the Door》报告

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（接前三十一条）

观点十：AI Agent潮流下，真正的价值在哪？

报告将AI Agent价值链上的企业划分为11个层次，分别为：

盈利潜力Monetization-非常高

1.超大规模/AI基础设施

Hyperscaler/AI Infrastructure

包含为支持智能体架构所需的计算、网络、存储和模型部署能力

2.模型提供商ModelProviders

包括最先进的语言、图像、视频和音频AI模型，涵盖商用与开源版本

3.安全与治理Security&Governance

包含信任、可靠性与准确性注入的策略执行、监控与防护能力

盈利潜力Monetization-高

4.数据基础设施DataInfrastructure

包括用于管理与治理结构化、半结构化和非结构化数据的数据平台

5.工作流自动化Workflow Automation

通过自动化常见任务、文档和数据流，减少人工干预，实现关键业务流程的无人化

6.AI生命周期平台AILifecyclePlatforms

自动化AI应用从开发到部署的全流程，包括数据集成、处理、本体映射、模型训练/评估及应用发布

盈利潜力Monetization-中

7.SaaS平台SaaSPlatforms

作为跨领域的记录系统，为最终用户运营多个孤岛的集中管理

8.可观测性Observability

监控数字化业务及其基础架构、应用程序与用户活动的健康与性能

9.记录系统SystemofRecord

作为事实来源与中心数据库的信息检索系统，保证跨组织的业务流程的一致性与准确性

盈利潜力Monetization-低

10.工具Tools

包括智能体可调用的日历、计算器、搜索、代码解释器、企业搜索、API、数据库等服务与功能

11.框架与协议Frameworks&Protocols

构建多智能体应用、促进智能体间通信、实现编排并连接大模型与外部工具/数据源的框架与协议

(横——着——看：1~11）



(横——着——看：1~6）



(横——着——看：7~11）





（未来待续）

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