AI浪潮正重演科技史的经典博弈——大模型平台如当年Windows般吞噬一切，AI应用仍在夹缝求生。从PC时代到互联网革命，揭示超级应用诞生的铁律：唯有突破单机封锁、构建网络效应，才能催生真正的颠覆者。如今Agent Network正酝酿第三代机器网络，或将重构未来50年的商业格局——但这片M2M的未知疆域里，我们现在看到的可能都是错的。
这篇是：这届AI应用不太行这届AI应用不太行
回顾科技史，每一次技术浪潮的更迭，本质上都是“通用计算平台”与“应用”之间权力交接与重塑的过程。
如果我们把时钟拨回个人电脑普及的早期，再对照当下的AI狂潮，会发现一条清晰且残酷的商业定律：在通用计算平台时代，平台就是“天”，应用步履维艰；只有真正的网络时代降临，才会孕育出真正的超级应用。
有趣的事情是，超级应用又很快就会扮演新的通用计算平台的角色。
考虑到AI大模型可以看成是另外一种通用计算平台，所以我们从上个封闭的通用计算平台开始今天的故事。
在PC互联网爆发之前，科技界的主旋律是“操作系统即一切”。
在这个时代，微软的Windows就是那片笼罩在所有开发者头顶的苍穹。几乎没有人达到类似微软当年对整个系统的控制力，而微软为了不浪费这种控制力，也毫不客气的是什么都做。
作为一个底层系统平台，Windows掌握了流量入口和底层接口。当时的趋势非常明显，为了构筑护城河并实现利润最大化，微软几乎把触角伸向了所有高频应用领域。从办公软件（Office）、浏览器（IE）到媒体播放器（Windows Media Player），系统自带功能的不断扩张，极大地挤压了第三方应用的生存空间。
在这种生态下，像网景（Netscape）这样的浏览器先驱被系统捆绑策略无情碾压。而像Adobe这样的企业，之所以能够存活并壮大，是因为它们被迫退守到极其专业的垂直领域（如专业图像处理、排版），形成了极高的技术壁垒，才避免了被平台直接吞噬的命运。
在国内感受最直接的其实是WPS差点被打没了。
在这个阶段，应用类似于依附于平台的附庸。
通用计算平台越强大，应用的生存环境就越逼仄。
Windows是通用计算平台，也是应用的集成器。
要说大模型企业和什么最像？我觉得是Windows。
Windows+Office≈opus+claudecode。
后期大应用的真正崛起，无一例外都与“互联网”这个变量密切相关。互联网的出现，打破了单机操作系统的物理边界，让“网络”本身成为了新的基础设施。
互联网时代之所以能诞生和微软并肩的超级应用，是因为网络属性削弱了底层操作系统的控制力。用户不再关心电脑里装的是Windows还是macOS，他们只关心能不能连上浏览器，能不能打开那个网址。
在这个时代，脱离了底层系统压制的应用，凭借网络效应迅速膨胀，最终自己也长成了有“平台”属性的超级应用（即老三样）：
有意思的是，这些应用公司一旦崛起往往会尝试迅速通用平台化，比如通过小程序变成什么都干的新型系统。
结论不言而喻：只有当技术突破了单机系统的封锁，进入到高频交互的“网络时代”，应用才能冲破“天”的压制，迎来真正的爆发。
现在的AI呢？
其实还没太通过自己的”单机系统”封锁，你能说编码是靠网络效应的应用么？
显然不是啊。
如今，生成式AI浪潮席卷全球。如果我们用这套“系统平台与应用”的演进逻辑来审视当下，会发现历史正在以某种形式重演。
当前的大模型（Foundation Models），正在扮演当年Windows的角色。
OpenAI、Anthropic等头部企业，正在构建新一代的“通用计算平台”。它们不断升级模型能力，今天发布编码工具，明天推出浏览器，后天集成搜索——这与当年“微软什么都做”的趋势如出一辙。在这个阶段，无数套壳AI应用和垂直工具，仅仅因为大模型的一次接口更新就面临灭顶之灾。
AI时代的“天”依然很低，压得底层的应用喘不过气。
AI应用想要真正崛起，就必须等待属于AI的“网络节点”时刻到来。但在这个时代，破局点到底在哪里？
这一切，在当前的AI时代仍然是一个开放的问题。
但可以确定的是，只要当前的AI依然停留在“大模型平台通吃一切”的阶段，超级应用就难以诞生；只有当AI跨越了系统级平台的禁锢，真正演化出属于智能时代的“网络效应”时，属于AI的Google、微信和亚马逊才会真正降临。
我们正在见证人类网络形态的第三次大跃迁：
第一代网络是 H2H（Human to Human）：在互联网诞生之前，我们的关系链其实是人对人的。在这里面我总怀疑影响最为深远的其实是泛血缘，但这里不展开了。
第二代网络是 H2M（Human to Machine）：互联网骨子里是这类网络。搜索引擎、即时通讯等通过连接人类意图与机器数据，重塑了信息的获取方式。这是我们当下正处在的过渡阶段。
第三代网络将是 M2M（Machine to Machine）： 这可能才是智能体之所以诞生的本质目的。
因为世界的所有权等等权利是分散的。
而对效率的追求最终就一定会让智能体走向连通，而不是卡在自己搞不定还不求人的状态。
打破单一Agent的能力存在物理和逻辑极限，唯有联网。
当一个复杂的商业意图产生时，没有任何一个单体模型能包揽一切。未来的AI应用，必然会演化出极度细分的分工：有的擅长气象数据检索，有的擅长金融模型演算，有的掌握底层交易接口。
为了完成复杂任务，这些Agent之间必须通过标准化的协议网络和信任网络进行高频的协作。冰岛的算力节点、印度的算法模型、瑞士的数据接口，会在毫秒间互相调用、互相议价，形成随用随聚、用完即散的“液态供应链”。
这才是Agent Network（智能体网络）的雏形。
当这层M2M的网络开始轰鸣运转，参与者为了在黑盒调用中防范违约风险、实现毫秒级结算，将被迫演化为拥有独立预算、能自负盈亏的经济主体——即“算法自治实体”。
此时，从Agent Network到Agent Economy（智能体经济）的闭环正式完成。这时候新应用会大规模出现，并且塑造未来50年的科技商业史。
不过如果问我未来的超级应用是不是还是来自现在的电商、搜索、社交网络，那我觉得不是的。
虽然现在的巨头还在“一生悬命”的改善自己的产品，但这可能是徒劳的。因为应用的形态可能和现在完全不同。
也许这是个点对点的网络呢！
不管怎么样，属于AI时代的超级应用，恐怕不会诞生在纯粹堆砌算力的单机实验室里；它们必将诞生于这片不可思议的机器互联网络之中。
也就是说今天我们看到的，以为是真实的可能都是错的！
智能原生组织的存续与成长：有边界的无限可能
本文作者：李智勇，《无人公司》《终极复制》作者
本文由人人都是产品经理作者【琢磨事】，微信公众号：【琢磨事】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Claude官网截图
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。