在近期舉辦的OpenAI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，一家科技巨頭向外界展示了其關(guān)于人工智能發(fā)展的全新構(gòu)想：未來(lái)，AI將通過(guò)智能體技術(shù)滲透至各個(gè)領(lǐng)域，而OpenAI的平臺(tái)本身，正逐步演變?yōu)橐粋€(gè)類似操作系統(tǒng)的存在。這一戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，不僅驗(yàn)證了兩年前一位行業(yè)觀察者的前瞻性判斷，也為整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展指明了方向。

早在2023年，這位觀察者便在多篇文章中提出，大型語(yǔ)言模型（LLM）并非簡(jiǎn)單的技術(shù)工具，而是一種新型的云端操作系統(tǒng)。他當(dāng)時(shí)指出，將LLM類比為云服務(wù)或搜索引擎是片面的，因?yàn)長(zhǎng)LM的核心價(jià)值在于其能夠放大數(shù)據(jù)價(jià)值，成為利潤(rùn)中心，而非僅僅是成本中心。同時(shí)，LLM的能力遠(yuǎn)超信息檢索，它具備內(nèi)容生成、邏輯推理乃至決策支持的能力，因此更接近于操作系統(tǒng)而非搜索引擎。

這一判斷在當(dāng)時(shí)引發(fā)了不小的爭(zhēng)議，但隨著時(shí)間的推移，OpenAI的發(fā)展路徑逐漸為這一觀點(diǎn)提供了有力支撐。特別是在最近的開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，OpenAI明確將自己定位為一個(gè)承載無(wú)數(shù)AI智能體的“操作系統(tǒng)”，標(biāo)志著其戰(zhàn)略意圖的徹底轉(zhuǎn)變。從被動(dòng)的“應(yīng)答者”到主動(dòng)的“行動(dòng)者”，chatGPT等應(yīng)用的角色發(fā)生了根本性變化。

隨著Apps SDK的發(fā)布，一個(gè)完整的AI操作系統(tǒng)架構(gòu)逐漸浮現(xiàn)。在這個(gè)架構(gòu)中，模型（Model）作為內(nèi)核（Kernel），負(fù)責(zé)底層的智能計(jì)算；Apps SDK則扮演了系統(tǒng)API的角色，為上層應(yīng)用提供標(biāo)準(zhǔn)接口；GPTs作為應(yīng)用外殼（App Shells），成為用戶與系統(tǒng)交互的界面；而MCP（模型控制協(xié)議）等則確保了硬件（數(shù)據(jù)源、外部工具）能夠被內(nèi)核識(shí)別和調(diào)用。用戶在這個(gè)系統(tǒng)中扮演了多進(jìn)程任務(wù)調(diào)度者的角色，通過(guò)自然語(yǔ)言同時(shí)啟動(dòng)和管理多個(gè)復(fù)雜的任務(wù)流。

這一架構(gòu)的出現(xiàn)，不僅標(biāo)志著生態(tài)構(gòu)建進(jìn)入了深水區(qū)，也預(yù)示著一個(gè)龐大的原生智能體生態(tài)即將崛起。盡管最終勝出者尚不確定，但可以預(yù)見(jiàn)的是，Google等科技巨頭將不會(huì)坐視不管，未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)將愈發(fā)激烈。

從“超級(jí)App”到“通用計(jì)算平臺(tái)”，OpenAI的轉(zhuǎn)型不僅改變了自身的定位，也重塑了AI產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用形態(tài)和交互方式。在新的模式下，開(kāi)發(fā)者構(gòu)建的Agents可以操作瀏覽器、調(diào)用其他軟件API、管理文件，成為所有軟件的上一層——那個(gè)總調(diào)度的中樞。這正是“通用計(jì)算平臺(tái)”的本質(zhì)所在。

這一轉(zhuǎn)變的根源在于智能供給方式的根本性變化。過(guò)去，CPU提供算力，程序員提供智能；而現(xiàn)在，GPU提供算力，大模型則成為智能的主要供給方。這種變化必然導(dǎo)致上層應(yīng)用形態(tài)和交互方式的重塑，從“分類”走向“對(duì)話”，從“孤島”走向“被操作系統(tǒng)統(tǒng)一調(diào)度”。

回顧兩年前的判斷，這位觀察者還曾指出，AI行業(yè)在短期內(nèi)難以形成可持續(xù)的商業(yè)模式，甚至可能加大虧損。這一判斷基于對(duì)商業(yè)要素、增長(zhǎng)模式和垂直生態(tài)的深入分析。他當(dāng)時(shí)認(rèn)為，客戶議價(jià)能力、成本結(jié)構(gòu)、競(jìng)爭(zhēng)格局等核心商業(yè)要素并未因技術(shù)突破而改善，反而因算力、數(shù)據(jù)、人才成本和模型升級(jí)迭代的壓力而加劇。同時(shí)，AI平臺(tái)的構(gòu)建需要在一個(gè)領(lǐng)域做深做透，形成系統(tǒng)性產(chǎn)品，這與追求“快”的互聯(lián)網(wǎng)打法背道而馳。

現(xiàn)實(shí)情況基本印證了這一判斷。除了少數(shù)頭部玩家外，全球絕大多數(shù)AI創(chuàng)業(yè)公司仍在巨額虧損中掙扎，尋找著產(chǎn)品市場(chǎng)契合點(diǎn)（PMF）。市場(chǎng)風(fēng)向也已轉(zhuǎn)變，單純夸耀模型參數(shù)已無(wú)意義，投資人和客戶都在關(guān)注AI能否解決具體問(wèn)題。行業(yè)共識(shí)正在向“系統(tǒng)性產(chǎn)品”和“垂直解決方案”聚集。

在垂直生態(tài)方面，法律、金融、醫(yī)療、教育等領(lǐng)域的專業(yè)模型和應(yīng)用層出不窮。企業(yè)逐漸意識(shí)到，通用模型只能解決大部分問(wèn)題，而核心場(chǎng)景必須依靠與自身數(shù)據(jù)和工作流深度結(jié)合的垂直模型來(lái)完成。這正印證了“章魚(yú)生態(tài)”的判斷——每個(gè)垂直領(lǐng)域都將擁有自己的大模型和生態(tài)。

那么，如何建立起前瞻性的判斷力呢？關(guān)鍵在于在“實(shí)”（技術(shù)現(xiàn)實(shí)）與“名”（抽象概念）之間穿梭，進(jìn)行獨(dú)立的思考與推演。首先要回歸技術(shù)本源，剝?nèi)ニ忻襟w和資本賦予的光環(huán)，直面LLM的技術(shù)內(nèi)核。然后尋找最恰當(dāng)?shù)某橄蟾拍钸M(jìn)行對(duì)應(yīng)，如將LLM對(duì)應(yīng)到操作系統(tǒng)這一概念上。一旦確定了“名”，就可以調(diào)動(dòng)所有關(guān)于操作系統(tǒng)的歷史知識(shí)和商業(yè)規(guī)律進(jìn)行推演。最后將這些推演出的結(jié)論映射回現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行驗(yàn)證。

這一過(guò)程要求思考者既要有工程師般的求實(shí)精神，又要有哲學(xué)家般的抽象能力。所有能夠經(jīng)受住時(shí)間檢驗(yàn)的前瞻性思考，其共同點(diǎn)并非是預(yù)測(cè)未來(lái)，而是在沒(méi)譜的各種要素里面找到實(shí)的點(diǎn)，將分析的錨點(diǎn)定在技術(shù)的本源之上，并勇敢地進(jìn)行抽象和推演。