在10月6日的開發者大會上，OpenAI向外界展示了其對人工智能未來的宏大構想：智能體（Agents）將滲透至各個領域，而OpenAI的平臺正逐步演變為一種新型的操作系統。這一愿景與兩年前某位觀察者的預測不謀而合，當時他提出大型語言模型（LLM）本質上是“云端操作系統”，并預言了其產業發展的軌跡。

早在2023年，這位觀察者便在多篇文章中提出，LLM不應被簡單歸類為云服務或搜索引擎。他指出，云服務僅是成本中心，不改變數據價值；而LLM則是“數據價值的放大器”，是利潤中心。同時，LLM的核心在于內容生成與邏輯推理，遠非搜索引擎的信息集散功能所能涵蓋。他當時的核心論斷是：LLM更接近于Windows和安卓，是一種新式的云端操作系統。

這一論斷的依據在于，LLM將顛覆傳統的人機交互模式。在低智能、低信息量的環境下，分類是信息吞吐的最佳方式；但在高智能、全范圍信息量的前提下，對話將成為主流。智能體將承擔分類與折疊信息的任務，使AI成為繼PC、手機之后的第三個通用計算平臺，以“對話”和“意圖”驅動所有應用。

兩年過去，OpenAI的發展路徑，尤其是開發者大會的舉措，為這一論斷提供了有力證據。首先，OpenAI明確將自己定位為承載無數AI智能體的“操作系統”，使chatGPT等應用從被動應答者轉變為主動行動者。其次，一個完整的操作系統架構逐漸浮現：模型（Model）如同內核，Apps SDK扮演系統API角色，GPTs作為應用外殼，MCP等協議確保硬件識別與調用，ChatGPT則是AI-OS的集成體現。用戶則扮演多進程任務調度者，通過自然語言同時啟動和管理多個任務流。

這一架構標志著生態構建進入深水區，一個龐大的原生智能體生態即將形成。盡管最終勝出者未必是OpenAI，但競爭已不可避免。以Apps SDK為基礎構建的未來，將是一個真正的“通用計算平臺”，開發者構建的Agents可操作瀏覽器、調用軟件API、管理文件，成為所有軟件的上一層中樞。

這一判斷的根源在于智能供給方式的變革。舊模式下，CPU提供算力，程序員提供智能；新模式下，GPU提供算力，大模型提供智能。智能供給方的變化必然重塑上層應用形態與交互方式，推動交互方式從“分類”走向“對話”，應用架構從“孤島”走向“被操作系統統一調度”。

兩年前，這位觀察者還曾提出一個在當時看來頗為悲觀的判斷：AI行業，尤其是希望構建平臺或深入行業的公司，在3-5年內難有商業模式，甚至會“加大虧損”。原因在于商業要素未變，客戶議價能力、成本結構、競爭格局等未因技術突破而改善，反而算力、數據、人才成本與模型升級壓力劇增。同時，AI平臺的構建需要“持續打深井”，而非互聯網式的“大水漫灌”，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。全球絕大多數AI創業公司仍在巨額虧損中掙扎，尋找產品市場契合點（PMF）。“百模大戰”的價格戰更是將成本壓力推向極致。市場風向也已轉變，單純夸耀模型參數已無意義，投資人和客戶更關注AI能解決什么具體問題。行業共識正在向“系統性產品”和“垂直解決方案”聚集。

垂直模型的興起也印證了“章魚生態”的判斷。法律、金融、醫療、教育等領域的專業模型和應用層出不窮。企業逐漸意識到，通用模型只能解決70%的問題，剩下30%的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。每個垂直領域注定會有自己的大模型，形成一套系統和生態。

在行業早期，信息往往不充分，此時如何建立前瞻性判斷力？關鍵在于一套思維框架，其核心在于“實”與“名”的相互觀照與穿梭。“實”指事物的本來面貌，即技術最本質的現實；“名”指描述和理解現實的抽象概念。有效戰略思考需始于“實”，回歸技術本源，剝去光環，直面LLM的技術內核。然后躍遷至“名”，尋找最恰當的抽象，如將LLM對應到操作系統概念。接著在“名”的世界里推演，調動所有關于操作系統的歷史知識和商業規律。最后以“名”馭“實”，回歸現實進行驗證。