整体：处于26-27年大模型及应用层ARR有一定增长预期（26年~2000亿、27年~5000亿），但28年增长还不明朗的空白期，静待更强模型能力+新的场景解锁。我们认为除了静待新场景和更强模型之外，关键问题在于商业模式逐渐清晰成型后的价值量分配，本质是大模型+AI应用层的关键C端及B端AI入口落在何处：
1）模型层：企业竞争力来自于模型能力领先、商业价值来自模型能力溢价，劣势在于现有服务形态（API、Vibe Coding）对用户的粘性不足、迁移成本低，需要在长时间内保持能力领先以稳定客群，形成入口的数据、用户心智、生态粘性；短期重点观测GPT Astra、Claude Fable等在反蒸馏后是否重新拉开与开源模型的能力差距并保持。
2）云计算：企业竞争力来自于中立性（API平台模型聚合性价比高）、云客户禀赋及粘性（企业客户的存储、工作负载基于云基础设施）、云服务技术栈完整性，更受益大模型多元化趋势。云计算凭借企业客户粘性及高质量云服务，26Q2以来云API平台tokens收入占AI云收入占比提升明显（AWS TaaS收入占AI云比例超30%）；短期重点观测作为AI入口雏形形态的API平台的收入占比是否持续提升。
3）工作流软件：包括Palantir、ServiceNow、Salesforce等，趋势是各独立系统（IT/ERP/CRM等）走向数据融合；企业竞争力来自专有数据+工作流粘性，但面临更激烈的竞争（云+大模型公司的进入）及商业模式颠覆风险，短期重点观测除了各企业AI业务收入进度之外，数据本体Ontology和跨系统数据的进展至关重要，目前Palantir暂时处于领先身位。
我们认为，在26Q1-Q2大模型吞噬一切的叙事弱化之后，AI入口的争夺将成为叙事重心，从初步产品化（浅层AI工具）走向深度产品化（全工作流协作Agent）阶段，格局尚未定格，预计未来变化仍较多。
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