在近期舉辦的OpenAI開發(fā)者大會上，一家科技巨頭向外界展示了其關于人工智能發(fā)展的全新構想：未來，AI將通過智能體技術滲透至各個領域，而OpenAI的平臺本身，正逐步演變?yōu)橐粋€類似操作系統(tǒng)的存在。這一戰(zhàn)略轉型，不僅驗證了兩年前一位行業(yè)觀察者的前瞻性判斷，也為整個AI產業(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，大型語言模型（LLM）并非簡單的技術工具，而是一種新型的云端操作系統(tǒng)。他當時指出，將LLM類比為云服務或搜索引擎是片面的，因為LLM的核心價值在于其能夠放大數據價值，成為利潤中心，而非僅僅是成本中心。同時，LLM的能力遠超信息檢索，它具備內容生成、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。

這一判斷在當時引發(fā)了不小的爭議，但隨著時間的推移，OpenAI的發(fā)展路徑逐漸為這一觀點提供了有力支撐。特別是在最近的開發(fā)者大會上，OpenAI明確將自己定位為一個承載無數AI智能體的“操作系統(tǒng)”，標志著其戰(zhàn)略意圖的徹底轉變。從被動的“應答者”到主動的“行動者”，chatGPT等應用的角色發(fā)生了根本性變化。

隨著Apps SDK的發(fā)布，一個完整的AI操作系統(tǒng)架構逐漸浮現。在這個架構中，模型（Model）作為內核（Kernel），負責底層的智能計算；Apps SDK則扮演了系統(tǒng)API的角色，為上層應用提供標準接口；GPTs作為應用外殼（App Shells），成為用戶與系統(tǒng)交互的界面；而MCP（模型控制協議）等則確保了硬件（數據源、外部工具）能夠被內核識別和調用。用戶在這個系統(tǒng)中扮演了多進程任務調度者的角色，通過自然語言同時啟動和管理多個復雜的任務流。

這一架構的出現，不僅標志著生態(tài)構建進入了深水區(qū)，也預示著一個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，但可以預見的是，Google等科技巨頭將不會坐視不管，未來的競爭將愈發(fā)激烈。

從“超級App”到“通用計算平臺”，OpenAI的轉型不僅改變了自身的定位，也重塑了AI產業(yè)的應用形態(tài)和交互方式。在新的模式下，開發(fā)者構建的Agents可以操作瀏覽器、調用其他軟件API、管理文件，成為所有軟件的上一層——那個總調度的中樞。這正是“通用計算平臺”的本質所在。

這一轉變的根源在于智能供給方式的根本性變化。過去，CPU提供算力，程序員提供智能；而現在，GPU提供算力，大模型則成為智能的主要供給方。這種變化必然導致上層應用形態(tài)和交互方式的重塑，從“分類”走向“對話”，從“孤島”走向“被操作系統(tǒng)統(tǒng)一調度”。

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。這一判斷基于對商業(yè)要素、增長模式和垂直生態(tài)的深入分析。他當時認為，客戶議價能力、成本結構、競爭格局等核心商業(yè)要素并未因技術突破而改善，反而因算力、數據、人才成本和模型升級迭代的壓力而加劇。同時，AI平臺的構建需要在一個領域做深做透，形成系統(tǒng)性產品，這與追求“快”的互聯網打法背道而馳。

現實情況基本印證了這一判斷。除了少數頭部玩家外，全球絕大多數AI創(chuàng)業(yè)公司仍在巨額虧損中掙扎，尋找著產品市場契合點（PMF）。市場風向也已轉變，單純夸耀模型參數已無意義，投資人和客戶都在關注AI能否解決具體問題。行業(yè)共識正在向“系統(tǒng)性產品”和“垂直解決方案”聚集。

在垂直生態(tài)方面，法律、金融、醫(yī)療、教育等領域的專業(yè)模型和應用層出不窮。企業(yè)逐漸意識到，通用模型只能解決大部分問題，而核心場景必須依靠與自身數據和工作流深度結合的垂直模型來完成。這正印證了“章魚生態(tài)”的判斷——每個垂直領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？關鍵在于在“實”（技術現實）與“名”（抽象概念）之間穿梭，進行獨立的思考與推演。首先要回歸技術本源，剝去所有媒體和資本賦予的光環(huán)，直面LLM的技術內核。然后尋找最恰當的抽象概念進行對應，如將LLM對應到操作系統(tǒng)這一概念上。一旦確定了“名”，就可以調動所有關于操作系統(tǒng)的歷史知識和商業(yè)規(guī)律進行推演。最后將這些推演出的結論映射回現實世界進行驗證。

這一過程要求思考者既要有工程師般的求實精神，又要有哲學家般的抽象能力。所有能夠經受住時間檢驗的前瞻性思考，其共同點并非是預測未來，而是在沒譜的各種要素里面找到實的點，將分析的錨點定在技術的本源之上，并勇敢地進行抽象和推演。