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豆包手机和Open-AutoGLM为何被称为"鸭嘴兽"?揭秘新旧计算模式碰撞下的产业困局。核心内容: 1. 传统计算模式如何塑造现有移动互联网格局 2. 大模型带来的"any-then"新计算模式与旧体系的根本冲突 3. 构建全新应用体系需要的基础设施革命与产业重组
豆包手机近来又被热炒,看了不少解读,我觉得有一些核心逻辑被忽略了,所以写一点自己的判断。(我猜关注度搞的一部分原因是大家被平台搞烦了)
今天的产业格局——操作系统、应用商店、超级应用、小程序体系——表层看是比尔·盖茨、乔布斯、张小龙的作品;
但真正的底层决定因素是计算模式。
传统 if-else 计算模式的智能是有上限的,再加上手机屏幕的物理限制(手指操作精度、展示密度),最终导致:
浏览器内容太密,不适合手指 → 功能被拆成 App
App 内部再拆成模块方块 → 形成小程序
小程序体系太大 → 必须依靠搜索来完成入口定位
主交互方式因此是分类,辅以搜索
抖音的关注流 / 推荐流也是同样逻辑,只是把“入口定位”换成“推送”。
换句话说:
在旧计算模式下,形式被限制 → 形式反过来固化了利益格局。
你是电商、他是音乐、我做搜索——彼此有清晰边界,也有清晰的盈利模式。
PC 时代的搜索其实被边缘化,就是因为通用计算平台的交互方式没有根本变化。
如果计算模式不变,产业格局就不可能根本改变。
今天最大的变化只有一个:
系统从 if-else 的“伪智能”,变成了大模型的“真智能”。
它不仅能回答问题,还能衔接上下文、连续推理——我在之前文章里称之为 “any-then” 模式:
用户说什么,模型都能接住。
这意味着两件关键的事:
新计算模式与旧的分类+搜索体系不兼容
豆包手机、Open-AutoGLM 等“自动操作系统”试图做的,是让模型去解释用户意图,再去模拟点击旧 App 体系
但这里有致命弱点:
技术上:
App 的分类/搜索体系并非为机器设计,步骤多、边界模糊、精度不稳
商业上:
模型代劳后用户不看广告、不停留,等于掏空 App 的价值
生态上:
没人愿意退化成 API 供别人调用
几十年积累下来,
计算模式、用户习惯、商业利益、护城河是绑在一起的。
强行把两套生态拧在一起,当然像“鸭嘴兽”:
四不像,但又不得不出现。
要解决这个结构性矛盾,其实需要一次“起义”式的重建 ——
把大厂握着的核心能力基础设施化,让所有人接入。
但现实是,大厂做的往往是:
一边做 Agent,
一边把其他 App 打碎成 API,
同时对中间通道征更高的“税”。
这不是革命,是更严密的封建制。
真正合理的路径应该是:
模型层
开源生态
基础设施
个人 Agent
共同构成的全新体系。
它的前提是:
新计算模式需要新的人机交互方式,而新交互方式必然需要一整套兼容的应用体系。
这套体系不可能与现有移动互联网生态兼容。
就像当年的 Linux ——
计算模式没变,但理念与结构完全不同,最终颠覆了服务器市场。
问题是:
正常公司干不了这件事。太麻烦,太费钱了!
其实行业已经试过一次。
Siri 曾短暂开放过端侧调度 App 的接口
亚马逊搞过“技能商店”
语音助手试图把应用商店搬到云端(今天的 GPTs 也是同一逻辑)
最终都死掉了,原因很简单:
成本太高
内容授权太贵
生态无法规模化
没人愿意做“被调用的 API”
当年音乐内容一年几百万授权都付不起,就更别提做全生态调度了。
做过智能音箱的我就没看到谁还在做,这很说明问题的。
虽然困难重重,但我个人依然认为这是“注定的方向”。
因为:
计算模式变了
→ 必然会出现新的通用计算平台
→ 新平台需要全新的操作方式
→ 新操作方式需要新的应用体系
→ 新应用体系意味着新的利益格局
历史上每次计算模式迁移,都是如此。
落回企业端是什么?
无人公司:
由模型调度流程、决策、数据与服务,组织结构围绕“可自动化边界”重建。
真正开始做时,
企业要回答的第一个问题其实是——
你的数据边界在哪里?
模型能调度什么?不能调度什么?
所有问题都从这里开始。
本图出处:
https://life.scnu.edu.cn/biology/jingpin/dwx/images/19Mammalia/html/Prototheria/%E9%B8%AD%E5%98%B4%E5%85%BD.htm
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