不要在AI上找什么超级应用

OpenAI o3相对o1的递进是非常惊人的，尤其它编程能力的进展后面肯定会产生越来越多，越来越大的现实冲击。在这种背景下很多关注AI的人都会开始思考，AI会造就过去搜索、微信等等这样的超级应用么？

这恰恰正是陷阱所在，由互联网遗留下来的以寻找超级应用为核心的一整

套思考模式对于智能原生应用可能是不适用的。

这篇文章写一点这种认知错配的背后的问题。

陷阱1：用重量来比较芯片和沙子的价值

这是一个互联网年代形成的习惯，因为互联网基本商业模式的根基是日活，然后再加上CPS等能非常直接有效的体现一个互联网应用的价值。就导致了这种排行榜，排行榜即商业潜力和规模榜。

为了支持这类榜单，在过去的20多年里面我们累积了大量配套工具和方法。

所以现在很多人习惯性的做App，习惯性的做排行，但其实这基本没用。

核心原因就是AI不是另一个移动互联网，从技术特征到价值创造方式都完全不一样。

用吨来比较芯片和沙子是没有意义的。

具体来说，过去2年体现的是以AIGC为核心的小AI工具的兴起，这种根本不是超级应用的后端变现等等，而是传统的SaaS订阅。

向未来看，后面确实很快出现按服务付费（Service as a Software），这会导致单个用户的价值因为服务不同差1000倍甚至更多。这样一来缺了这个单个用户价值维度后，单纯计量活跃等就很像上面说的拿重量比沙子和芯片了。

本质上是过去的漏斗和转化概念被弱化了。

(也许有人会争论ToB，ToC，但其实没差别，不展开了）

陷阱2：在过去App做过的功能上寻找超级应用

一句话说：从技术上看，AI不是用来做过去那种App的。

如果AI用来做App，那就只有一种App，Siri类的，过去也叫Bot。这事快坚持20年了，不管简单复杂就基本没有灵的（不单是因为技术不好使）。

AI往这个上放，是削足适履。

我们拿医生做个类比。

医生有不同科室的专家，也有全科医生，那App是专科医生的路子，AI则一出生就是全科医生的路子。

通用智能（底层技术特征）不全科，什么全科！

全科和全科当然相似度高。

如果必须把这个全科医生再包装成专科的，那在单项上比现有的App大概率搞不出什么优势来，至少不可能是10倍提升。

需要补一句的是，杰出的模型公司总是会不停的尝试推出自己的App，比如OpenAI的chatGPT。这就是那个标准的全科医生，别的基本是在它的基础上封装出特定的专科来，差异也很难很大。

即使chatGPT，如果不能顺利的折叠掉搜索，并且发展出GPTs这类领域，也还不是超级应用，最多是过去浏览器级别的应用（信息消费的主要途径）。

说到底用AI把现有的APP再做一遍，提升10%，根本路子是不通的。

这个陷阱判断标准比较简单，如果构想的AI应用和现存的应用有3分相似，那大概是不灵的。

建议看Multi-Agent系统，比如AutoGPT等，并基于这种系统结合商业情况构建自己的产品。

陷阱3：Copilot

Copilot绝对不可能是超级应用，这有个最简单的逻辑，假设一项工作分成：

Step1-Step2-Step3-StepN，再假设Copilot意味着奇数步骤归人类，偶数归AI，那显然这时候整个系统运转效能是以人类能力为边界的，也一定是低的。

形象讲如果城市中驾驶中没有Copilot方式那车速上限可以是200，一旦是Copilot那车速上限就只能现在这样，因为人类有先天能力有限制。

所以人、机的协作模式最终一定不是现在设想的这种Copilot，而是人类的归人类，AI的归AI，然后彼此间有个不纠缠在一起但可以联通和交互的方式。

陷阱4：从独立算法出发构建应用

这点不是说大模型本身，而是说周边的其它算法。

这也是一个特别简单的逻辑，o1~o3这么递进会让过去独立的各种算法越来越贬值，比如TTS等。它如果能够解决数学上的难题，那就能做过去往往是特别专业人士才能做的算法，并且能够根据反馈调优。

AlphaFold3其实是这事的前奏。

AI大模型的进展提高数据的价值，但是降低逻辑复杂度的价值。

更关键的是它会直接覆盖很多算法，有个专门的词叫做：LLM as a judge，你要真用就会发现它其实覆盖了很多很多的传统算法。

一定程度上，大模型体现的是算法的归一化。理论上它甚至是可以去下围棋的，每一步情况做成提示词给它，然后让它给出下一步。

小结

就像互联网需要和它匹配的四维模式一样，AI也需要和自己匹配的思维模式，然后才是技术力量的逐步发挥出来。否则就还是会很像用刺刀劈柴，有用但用处不大的，还不如斧子。

结论就是标题：不要在AI上找什么超级应用！

这个时间点不适合按照互联网的模式构思什么超级应用，关键在于数据的边疆和场景的纵深。当模型日趋强大的时候，它在通用性上的强大能力会推着相应的应用长成超级应用的。否则模型是强大了，那什么是应用方的！都是模型主要在做事应用有什么价值！

两场AI碰撞局的信息如下，感兴趣的同学请联系shuixiu2024：

时间：12.27 14:00

地点：中关村国家自主创新示范区展示中心会议中心 圆明厅

题目：AI在临床手术领域的实践与碰撞

分享嘉宾:

王豫 北京罗森博特科技有限公司董事长

圆桌“碰撞”嘉宾:

张希诺 北京朝阳医院骨科 副主任医师

程建刚 北京疆亘资本管理有限公司合伙人

张 娟 北京通和立泰生物科技有限公司副总经理

林毓聪 艾瑞迈迪医疗科技(北京)有限公司副总裁

主持人：李智勇

还有一场10.29在北京大学国家发展研究院，具体内容如下：