惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
Cisco Blogs
NISL@THU
NISL@THU
G
GRAHAM CLULEY
T
Threatpost
I
Intezer
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
P
Proofpoint News Feed
L
Lohrmann on Cybersecurity
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
Security Latest
Security Latest
P
Palo Alto Networks Blog
L
LINUX DO - 热门话题
Cyberwarzone
Cyberwarzone
AI
AI
Help Net Security
Help Net Security
Forbes - Security
Forbes - Security
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
月光博客
月光博客
The GitHub Blog
The GitHub Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
N
News and Events Feed by Topic
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main
Scott Helme
Scott Helme
A
About on SuperTechFans
N
Netflix TechBlog - Medium
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
V
V2EX
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
AWS News Blog
AWS News Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
O
OpenAI News
Y
Y Combinator Blog
S
Securelist
GbyAI
GbyAI
D
Docker
SecWiki News
SecWiki News
The Hacker News
The Hacker News
有赞技术团队
有赞技术团队
T
Tenable Blog
WordPress大学
WordPress大学
S
SegmentFault 最新的问题
P
Privacy International News Feed
S
Security Affairs
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
为什么说Windows在AI时代变成了落后生产力? – 人人都是产品经理,
卫夕 · 2026-05-20 · via 人人都是产品经理

微软重金押注AI却面临尴尬现实:开发者的首选工具链正在Unix系系统上狂奔。从Claude Code到Ollama,从统一内存架构到终端生态,macOS正成为AI时代的隐形赢家。本文将用硬核数据拆解Windows为何在AI开发赛道沦为「二等公民」,以及微软如何被自己的战略回旋镖击中。

先说明一点,我并不是要挑起Windows和Mac的对立,这篇文章我只讲事实和逻辑。

数据就是数据,趋势就是趋势。

咱们从一个事实开始——

微软是 OpenAI 最大的股东,往里砸了超过 130 亿美金,CEO Satya Nadella逢人就讲 AI。

然而,如果你今天去问一个真正在用 AI 工具写代码、搞生产力的开发者,他大概率没有在用 Windows。

Claude Code、 Codex CLI等编程工具跑在哪里?

在终端(Terminal)里。

没错,去年冬天之前,我甚至不知道Mac里还有终端这个东西。

但今天我已经可以熟练地用终端里的Claude Code给一个硬件写一个映射软件了。

我用 Windows 的时间比用 Mac 长(曾经用了很长时间的Surface),对微软的产品也没什么成见。

但上面这些操作我在Windows里整了很久都没有搞定。

没错,一个事实就是——

对于AI Coding而言,macOS 和 Linux 是一等公民,而 Windows 是需要额外折腾的二等公民。

下面细说逻辑——

我们来看一个逻辑:为什么 AI 时代的开发工具,天然偏向 Unix 系。

这些工具的工作方式是:在你的终端里启动一个 Agent。

这个 Agent 会读你的整个代码仓库,然后自己规划多文件修改,写代码,跑测试。

整个过程中,它需要执行 shell 命令,操作 git,调 Docker,安装依赖。

这一整套工作流,在 macOS 和 Linux 上是原生的,这两个操作系统是 Unix 的血统。

然而,到了 Windows 上。

路径分隔符是反斜杠,和全世界所有 URL、所有 Unix 路径的正斜杠反着来,语法和 Bash 差异很大。

大量开源工具的 README 默认给你写的是 Bash 命令,隐含假设你在 Unix 环境下。

npm install 在 Windows 原生文件系统上的速度,雀食非常慢。

这话不是我说的,微软自己在 2026 年 3 月的 WSL 改进公告中,以这个痛点作为开篇来论证为什么要改进 WSL。

那么问题来了——微软给出的解决方案是什么?

WSL——Windows Subsystem for Linux。

就是在 Windows 里面跑一个 Linux 虚拟内核。

你买了一台 Windows 电脑,为了用上 AI 开发工具,你得在 Windows 里装一个 Linux。

能跑吗?

能。

离谱吗?

离谱。

有人会说,WSL 已经很成熟了。

2026 年的 WSL 和当年不可同日而语,startup 不到两秒,资源动态分配,文件系统互通。

技术上这话没毛病。

但魔鬼藏在边界里。

我们说一个很具体的场景:跨文件系统操作。

一个四五人的开发团队,有人用 VS Code 在 Windows 侧编辑,有人在 WSL 里跑 Agent,有人用 GitHub Desktop 在原生 Windows 上做 code review。

两套文件系统之间的状态同步,就变成了一个持续的噩梦。

BaristaLabs 在 2026 年 3 月的实测报告里指出——

在 WSL 环境中跑 AI 编程 Agent 的团队,有 15% 到 20% 的 Agent 辅助开发时间,花在了调试环境差异产生的 bug 上。

微软多年前的回旋镖,今天开始正中眉心。

OpenAI 的 Codex CLI 官方安装指南说得很明确:这个工具是为 Unix-first 环境构建的(built for Unix-first environments)。

直到 2026 年 3 月 4 日,OpenAI 才终于给 Codex 出了一个原生 Windows 版本,用 PowerShell 和原生 Windows 沙箱跑。

BaristaLabs 发了一篇博客,标题是:WSL 税没了(The WSL Tax Is Gone)。

一个税字就足以说明一切。

之前在 Windows 上做 AI 开发,是要交税的。

而在 macOS 和 Linux 上,这个税从来就不存在。

再看开源 AI 生态的 Unix 基因。

2026 年 AI 领域最重要的开源基础设施项目——

PyTorch、Hugging Face Transformers、llama.cpp、vLLM、Ollama、MLX、DeepSpeed、Ray。

几乎无一例外地诞生于 Unix 环境,由 Unix/Linux 开发者社区维护。

翻开这些项目的安装文档,示例命令清一色是 Bash 语法。

Windows 用户要跑这些东西,要么装 WSL,要么装 Anaconda 试图抹平差异。

AI 开发的整个技术栈,从模型训练框架到推理引擎到部署工具,都是在 Unix 土壤里长出来的。

macOS 因为自身的 Unix 血统,天然就是这个生态的一部分。

Windows 则是外来者,需要一层翻译(WSL)才能融入。

而且这个格局在可预见的未来很难改变。

讲完软件讲硬件。

AI 时代的本地推理能力,苹果的芯片 Apple Silicon 几乎是降维打击。

这里核心就一条:统一内存。

传统 PC 的架构是 CPU 有自己的系统内存,GPU 有自己的显存,两个内存池物理隔离,互不相通。

当你想在本地跑一个 AI 模型的时候,模型的权重必须完整装进 GPU 显存才能获得 GPU 加速推理。

苹果的M系列芯片在统一内存架构(UMA)下,CPU、GPU共享同一个物理内存池。

你配了 64GB 内存,GPU 可以完整使用全部 64GB。

一台 MacBook Pro M4 Max 64GB,可以原生加载并运行一个 的 70B 参数模型(约 42GB)。

在 Windows PC 上,你需要一块价值 6000 美元以上的专业显卡才能做到这件事,而且这种配置在消费市场上很难找到。

Compute Market 在 2026 年 3 月的评测提供了一组很说明问题的数据——

Mac Mini M4 Pro 售价 1399 美元,要组装一台同等 AI 推理能力的 RTX 4090 台式机。

你需要 GPU、CPU、主板、内存、电源、机箱、散热器、存储,总价 2800 到 3500 美元。

这个差距是非常现实滴。

有人说我不是开发者,我只是一个普通的AI用户,那这两个平台差别就没那么大吧?

错了!

我们来看一些事实——

2024 年 5 月 13 日,OpenAI 发布 ChatGPT 桌面客户端——只有 macOS 版本。

Windows 版?要等到年底。

Claude 桌面应用 2026 年 3 月 24 日 Computer Use上线,macOS 先发,Windows 版 4 月 3 日才到,晚了10 天。

Google 的 Gemini 原生桌面应用 今年年 4 月 15 日上线——首发平台,macOS。

Windows 版?截至  5 月,还木有。

Perplexity 今年的杀手级产品 Personal Computer是 macOS 独占。

Windows 版?没有时间表。

Ollama 的桌面应用在 2025 年中期上线时也是 macOS 先发。

更不用说个 terminal-first 的编程 Agent 天然偏向 Unix 系。

这个名单还可以继续拉下去,但意思已经很清楚了。

这波 Mac 优先,本质上并非苹果赢了 Windows 的市场份额(这个后面会讲),而是苹果赢了 AI 产品的冷启动环境。

Windows 仍然是办公世界的主干道,但 AI Agent 的第一批种子用户,很多在 Mac 上:程序员、创作者、独立开发者、AI heavy user、硅谷创业团队。

这群人不一定人数最多,但他们最爱折腾,最能把产品吹爆,也最容易把一个新 Agent 送上 Product Hunt、X、Hacker News。

换句话说,Mac 在 AI Agent 时代的价值,并非装机量第一,其实是扩散效率第一。

再说一下这背后一个显而易见的原因:

AI 时代最重要的工具,比如Claude Code、ChatGPT、Cursor、Codex CLI、Ollama、Hugging Face 的各种库,是谁打造的?

绝大多数是旧金山湾区和硅谷的团队。

而旧金山和硅谷的开发者群体,是全世界 Mac 渗透率最高的地方,甚至没有之一。

这些 AI 工具的创造者,自己每天用的就是 Mac。

这意味着他们开发和测试的第一环境就是 macOS。

他们在 Mac 上自己写的命令行工具,天然会让它在 macOS 上跑得最顺畅。

Windows 支持?

那是下个季度的OKR。

这其实是产品开发中朴素的逻辑——

你在哪个平台上开发,你就先让产品在哪个平台上好用。

有人说,MacOS系统本身的AI支持很少,Windows 在系统层AI 功能做了很多努力。

这句话大体上没错。

但如果你仔细用了Windows系统的AI功能的话,你会发现它其实有非常多翻车的地方。

微软把 Copilot 按钮硬塞进 Windows 11 每一个角落的操作——记事本、画图、照片、截图工具、文件管理器、设置,无一幸免。

记事本右上角那个彩色 Copilot logo,已经成了 Windows 社区的嘲笑梗。

很明显,这么搞用户是会有反弹的。

2026 年 3 月 20 日,TechCrunch 报道微软开始回撤 Copilot 的功能膨胀。

截图工具和照片应用里的 Ask Copilot 按钮被移除了。记事本的 AI 功能被改名为更低调的 Writing Tools。

Windows Central 的消息源说微软已经暂停了在更多系统应用中添加 Copilot 按钮的计划。

微软甚至已经把 Copilot 从 Xbox 上撤了。

微软选了一条路:在系统界面上做 AI 的面子。

Apple 选了另一条路:在底层硬件和框架上做 AI 的里子。

你选哪一个?

再讲一个大多数行业观察者不太会注意到的结构性矛盾。

微软同时扮演着两个角色——

全球最大的云计算 AI 基础设施供应商(Azure + OpenAI),以及全球最大的桌面操作系统制造商(Windows)。

你乍一看觉得这两者是协同的,仔细一琢磨会发现,它们之间存在一个隐秘的利益冲突。

Azure 的商业逻辑是:你本地干不了的事越多,你就越依赖我的云。

你需要训练大模型?来 Azure。你需要部署 AI 应用?来 Azure。

微软 2026 财年在 AI 相关基础设施上的资本开支已经接近 800 亿美元量级。

这个赌注,赌的就是未来的算力会继续往云端集中。

那么问题来了——

如果微软真的把 Windows 做成了一个本地 AI 的优秀平台,岂不是在自己的云业务膝盖上捅了一刀?

微软做不到自洽。

上面说了这么多结构性的劣势,一个自然的追问是:这些劣势到底有没有反映在市场份额上?

先看大盘。

StatCounter 2026 年 4 月的数据,全球桌面操作系统市场份额:Windows 63.6%,macOS 加上旧版 OS X 合计约 12.6%,Linux 3%,ChromeOS 1.5%。

Windows 依然是绝对的老大,这个没有争议。

但趋势比存量数据重要得多。

IDC 的出货量数据显示——

2025 年第三季度,预装 macOS 的设备出货量同比增长了 14.9%,而同期全球 PC 出货量仅增长 8.1%。

再往前,2025 年第二季度,Mac 出货量增长 21.4%,全球 PC 增长 6.5%。

第一季度,Mac 增长 7%,全球 PC 增长 4.8%。连续三个季度,Mac 的增速都是整体市场的两倍到三倍。

更关键的是地域结构:

在美国市场,macOS 的份额远高于全球平均水平:2025 年初已经达到 28.5%,几乎是全球占比的两倍。

而美国恰恰是全球 AI 产业的核心地带,是 AI 工具创造者和早期采用者集中的地方。

那么问题来了——

如果这些趋势已经在发生,苹果有没有在主动加速?

有。

而且手段很凶狠。

2026 年 3 月 4 日,苹果发布了 MacBook Neo。

这是苹果有史以来对入门级笔记本市场发起的最激进的攻击。

MacBook Neo 的起售价是 599 美元,国内的教育优惠叠加国补到手3399。

在此之前,最便宜的 Mac 笔记本是 999 美元的 MacBook Air。

苹果一刀把价格砍掉了 40%。

在我看来,这是“库存克星”库克在 CEO 位置上最后、最狠的一刀。

MacBook Neo并非一台粗制滥造的低配机器:A18 Pro 芯片、台积电 N3E 工艺、200 亿晶体管、续航长达 16 小时。

更重要的是,它跑的是完整的 macOS,一个对AI友好的操作系统。

3399,还要啥自行车。

MacBook Neo正在做的事情是:把此前被价格挡在 Mac 生态外面的数以千万计的学生、入门用户,拉进苹果的城门。

而这些人一旦进来,一定会发现 macOS 上的 AI 工具生态比 Windows 好用得多。

所以,你如果想把AI用得好一些,一定要搞一台入门的MacBook Neo试试!

你值得这台机器!

(库克打钱!)

必须要说明的是——

我不是在说 Windows 完蛋了,也不去讨论那个老生常谈的Windows和Mac操作交互和审美之间的差异。

没错,在企业 IT 管理、.NET 和 Azure 生态里,Windows 依然 YYDS。

全球桌面操作系统市场份额 Windows 超过 60%,这个基本盘短期内没人能撼动。

但生产力的定义变了。

今天,AI Agent 成为新的生产力单元、终端取代图形界面成为人机协作方式、本地推理能力成为选硬件的关键指标。

Windows 在这三个维度上都不是最优解。

目前也看不到什么短期拐点。

WSL 改进仍停留在承诺阶段没有时间表,Copilot 消费端策略已开始收缩。

时间站在哪一边,不言而喻。

当年 IE 浏览器也是绝对的霸主,市场份额一度超过 95%,后来的事大家都知道了。

操作系统的江湖当然比浏览器的江湖厚重得多,Windows 不会像 IE 那样消亡。

但在 AI 这个新战场上,先手优势正在快速向 Unix 系的对手倾斜。

微软会如何反击?

拭目以待。

本文由人人都是产品经理作者【卫夕】,微信公众号:【卫夕指北】,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Unsplash,基于 CC0 协议。