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在近期举办的OpenAI开发者大会上，一家科技巨头向外界展示了其关于人工智能发展的全新构想：未来，AI将通过智能体技术渗透至各个领域，而OpenAI的平台本身，正逐步演变为一个类似操作系统的存在。这一战略转型，不仅验证了两年前一位行业观察者的前瞻性判断，也为整个AI产业的发展指明了方向。
早在2023年，这位观察者便在多篇文章中提出，大型语言模型（LLM）并非简单的技术工具，而是一种新型的云端操作系统。他当时指出，将LLM类比为云服务或搜索引擎是片面的，因为LLM的核心价值在于其能够放大数据价值，成为利润中心，而非仅仅是成本中心。同时，LLM的能力远超信息检索，它具备内容生成、逻辑推理乃至决策支持的能力，因此更接近于操作系统而非搜索引擎。
这一判断在当时引发了不小的争议，但随着时间的推移，OpenAI的发展路径逐渐为这一观点提供了有力支撑。特别是在最近的开发者大会上，OpenAI明确将自己定位为一个承载无数AI智能体的“操作系统”，标志着其战略意图的彻底转变。从被动的“应答者”到主动的“行动者”，chatGPT等应用的角色发生了根本性变化。
随着Apps SDK的发布，一个完整的AI操作系统架构逐渐浮现。在这个架构中，模型（Model）作为内核（Kernel），负责底层的智能计算；Apps SDK则扮演了系统API的角色，为上层应用提供标准接口；GPTs作为应用外壳（App Shells），成为用户与系统交互的界面；而MCP（模型控制协议）等则确保了硬件（数据源、外部工具）能够被内核识别和调用。用户在这个系统中扮演了多进程任务调度者的角色，通过自然语言同时启动和管理多个复杂的任务流。
这一架构的出现，不仅标志着生态构建进入了深水区，也预示着一个庞大的原生智能体生态即将崛起。尽管最终胜出者尚不确定，但可以预见的是，Google等科技巨头将不会坐视不管，未来的竞争将愈发激烈。
从“超级App”到“通用计算平台”，OpenAI的转型不仅改变了自身的定位，也重塑了AI产业的应用形态和交互方式。在新的模式下，开发者构建的Agents可以操作浏览器、调用其他软件API、管理文件，成为所有软件的上一层——那个总调度的中枢。这正是“通用计算平台”的本质所在。
这一转变的根源在于智能供给方式的根本性变化。过去，CPU提供算力，程序员提供智能；而现在，GPU提供算力，大模型则成为智能的主要供给方。这种变化必然导致上层应用形态和交互方式的重塑，从“分类”走向“对话”，从“孤岛”走向“被操作系统统一调度”。
回顾两年前的判断，这位观察者还曾指出，AI行业在短期内难以形成可持续的商业模式，甚至可能加大亏损。这一判断基于对商业要素、增长模式和垂直生态的深入分析。他当时认为，客户议价能力、成本结构、竞争格局等核心商业要素并未因技术突破而改善，反而因算力、数据、人才成本和模型升级迭代的压力而加剧。同时，AI平台的构建需要在一个领域做深做透，形成系统性产品，这与追求“快”的互联网打法背道而驰。
现实情况基本印证了这一判断。除了少数头部玩家外，全球绝大多数AI创业公司仍在巨额亏损中挣扎，寻找着产品市场契合点（PMF）。市场风向也已转变，单纯夸耀模型参数已无意义，投资人和客户都在关注AI能否解决具体问题。行业共识正在向“系统性产品”和“垂直解决方案”聚集。
在垂直生态方面，法律、金融、医疗、教育等领域的专业模型和应用层出不穷。企业逐渐意识到，通用模型只能解决大部分问题，而核心场景必须依靠与自身数据和工作流深度结合的垂直模型来完成。这正印证了“章鱼生态”的判断——每个垂直领域都将拥有自己的大模型和生态。
那么，如何建立起前瞻性的判断力呢？关键在于在“实”（技术现实）与“名”（抽象概念）之间穿梭，进行独立的思考与推演。首先要回归技术本源，剥去所有媒体和资本赋予的光环，直面LLM的技术内核。然后寻找最恰当的抽象概念进行对应，如将LLM对应到操作系统这一概念上。一旦确定了“名”，就可以调动所有关于操作系统的历史知识和商业规律进行推演。最后将这些推演出的结论映射回现实世界进行验证。
这一过程要求思考者既要有工程师般的求实精神，又要有哲学家般的抽象能力。所有能够经受住时间检验的前瞻性思考，其共同点并非是预测未来，而是在没谱的各种要素里面找到实的点，将分析的锚点定在技术的本源之上，并勇敢地进行抽象和推演。
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