文 | 智能相对论

作者 | 沈浪

或许，谁也没想到未来应用来的如此之快，现如今传统应用从开发到体验，已经进入了一个前所未有的颠覆性改革阶段。

不久前，美国人工智能公司OpenAI举办开发者大会。在现场，公司创始人Sam Altma花了短短3分钟的时间就完成了一个名为「创业导师GPT」应用的构建。

这一番演示，让业界大为震撼。

Sam Altma在 GPT Builder上，只是打上一段对这个 GPT 的定义——他希望有一款应用能帮助初创公司的创始人思考他们的业务创意并获得建议。紧接着，GPT Builder就自动生成了这款应用的名字、图标以及功能设置。而用户只需访问这款GPT，就会自动进入对话界面，向其咨询创业相关的内容。

传统应用已经面临颠覆，AI Agent的时代即将到来——这是OpenAI向市场传递的信号。而在国内，以华为云为代表的科技企业也在提出类似的趋势，“应用将以AI Agent形式出现，应用将具备自主理解、规划决策和执行复杂任务的能力，人机交互将像人与人的交互一样，更自然，更沉浸，更个人化。”

长期以来，业界持续探索应用现代化的发展，而随着今年AI大模型的爆发，或许其未来的演进思路和市场形态就更为清晰了。

未来应用：人类认知力的延伸

未来应用以什么样的形态出现？回归应用的本质来说，其实际代表的即人类能力的延伸和强化。

比如，过去所涌现的搜索、电商、社交等应用，所代表的是人类感知力的延伸，人们可以通过应用获取千里之外的信息、商品和互动。

当这种感知力延伸并强化到一定的高度，对应的，超级应用的时代就到来了。例如微信、支付宝等等，人们只需要一款超级应用，就能获取衣、食、住、行、购物、社交等多项服务，非常强大。

但是，随着超级应用越来越多，应用的演进反而进入了“瓶颈期”——哪怕一款超级应用集成的功能和服务再多，所带给用户的体验感已经非常有限。

于是，超级应用开始向专业化演进。以华为运动健康App为例，其集成了很多运动健康相关的功能，配合华为手表等智能穿戴设备不仅能科学地进行运动监测和健康管理，还能通过多模态融合算法模型，智能地改善用户睡眠质量等等。

由此，应用的演进逻辑就变了，一方面依旧是感知力的延伸，对应表现为超级应用，只是更聚焦更专业了。另一方面则是认知力的延伸，对应表现为智能应用，服务更主动更智能了。

前不久，OpenAI联合全球最大的电信公司之一SKT举办“ChatGPT应用开发大赛”。从比赛的结果来看，现阶段所构建的新应用就明显地表现为认知力的延伸和强化。

其中，获得一等奖的Born to be Prompters团队开发了一款名为Glesom的生成式AI应用，可帮助自闭症患者简化复杂的句子；Team Hyper团队则开发了名为Jikimi的生成式AI应用，用于分析电话、邮件和短信，以提醒用户潜在的安全风险——应用在试图理解并思考人类的语言，并反馈给用户。

此外，像Sam Altma在开发者大会上演示创建的「创业导师GPT」，其服务的核心也在于理解并思考人类商业社会的规则和内容，并为用户提出指导性建议。——简单来说，应用正在学着认知这个世界，对应即人类认知力的延伸。

因此，市场完全有理由相信，接下来应用现代化的方向大概率将是认知力的提升，越来越智能的超级应用将取代并颠覆今天的应用生态。

也就是目前业界谈及最多的AI Agent，应用将以专家助手的身份呈现在用户面前，高度集成专业知识体系，并具备自主理解、执行复杂任务的能力，以为用户提供更智能、主动的服务。

应用现代化：一场持续突破边界的演进

感知力与认知力的延伸、强化，奠定了应用现代化的演进基础，而实际呈现在用户面前的未来应用究竟是什么样的形态？——这一问题似乎还没回答清楚，也就是说AI Agent若是取代传统应用，将会带来哪些变化？

就目前业界所呈现出来的结果来看，从超级应用到AI Agent，其共性则在于对边界的持续突破。简单来说，应用现代化是一个持续打破边界的过程，具体又表现在三点。

一是场景之间的边界。

此前，马斯克屡屡提出过要打造一个类似的“X App”，或者叫“Everything App”，为用户一站式提供衣食住行、资讯新闻、消费娱乐等服务，同时通过建立庞大、繁荣的数字生态，让用户获得良好的服务体验以及巨大的便利。

实际上，关于这一预想，微信、支付宝等超级应用已经初步实现。在这个过程中，像微信、支付宝这一类的超级应用已经很难用单一的领域或场景来定位。也就意味着，超级应用已经在场景边界上有所突破，而接下来，以AI Agent为代表的未来应用也将沿着超级应用的路径持续完成对场景边界的突破。

二是角色之间的边界。

在传统的流程上，应用的开发者和使用者往往是不同的人群，然而随着应用现代化的演进，以低代码、零代码为代表的开发模式正在涌现，不懂代码的业务人员也有机会完成一个轻应用的开发。目前，不管是海外的OpenAI还是本土的华为云，都在致力于简化应用的开发流程与步骤，帮助用户快速完成应用开发。

像华为云所创造的智能编程助手CodeArts Snap就已经学习了760亿行精选代码、1300多万篇经典的技术文档，以及8500多万个开源代码仓——这些能力远超一名普通程序员一生的职业积累，由此在智能编程助手的支持下，非开发人员也能轻松开发自己的应用，随建随用，持续打破角色之间的边界。

三是交互之间的边界。

尽管很多应用在手机上功能很强大，但是一旦迁移到智能电视、车机系统等其他终端平台上就显得非常“鸡肋”。总的来说，人机的交互的边界仍然比较明显，应用还远远没能达到在不同终端之间切换并进行无缝服务的效果。

但是，这一限制必然会被打破。目前，以华为云为代表的本土厂商就在不断强化应用的跨平台开发和部署，基于全域Serverless，AIGC应用已经可以实现在汽车、物联网（IoT）、互联网等终端平台上开发。可以想象，未来用户或许只需要唤醒一声，就能像钢铁侠呼唤“贾维斯”一般，在电视、汽车、手机、电脑等不同的终端上叫来自己的专属AI Agent。

总的来说，以当前的应用来看，未来应用已经具备了初步的雏形，未来究竟以何种形态、何种模式来服务用户或许都不重要。应用现代化的导向就是把各种边界打破，让用户在任何时间、地点、终端上都能第一时间享受到无缝的服务，就好似今天手机应用所带来的体验，但还要更高级、智能且主动。

回归云和产业的主场

以上这些，是天马行空的想象还是尚未到来的现实？答案须在当下去寻找。

目前，很多超级应用已经具备了初步的未来特性，一方面基于AI技术所带来的智能化表现在应用的升级中越来越重要，智能化已经是应用演进的关键方向。

另一方面，不管是场景边界，还是角色边界，或是交互边界，业界都有落地的应用在完成初始的跨越，问题更多在于如何在打破的边界上进一步升级应用的功能和服务。

此外，最关键的底层技术即云计算以及背后的云产业在不断趋于成熟。现阶段，AI大模型发展所需要的海量数据、庞大算力以及完备生态等，基本是云厂商在提供支持。

像华为云就在贵安、乌兰察布、芜湖打造了3大AI云算力中心，为企业提供澎湃昇腾AI算力，让企业再也不需要高价抢购GPU，也不需要担心GPU未来潜在的供应连续性挑战。同时华为云还上线了昇腾AI云服务百模千态专区，企业和开发者可以直接使用业界主流的开源大模型，如LLAMA，GLM等，来实现自家应用的智能化升级。

此外，华为云更是结合业界实践和业务诉求，提出了应用现代化六大关键技术，分别为研发智能化、组装式交付、数智驱动、服务化架构、安全可信以及韧性，全面助力应用现代化进程。

现阶段，企业的数字化转型已经稳步推进，大多业务应用都跑在了云上——云是应用现代化的基础底座。在这一趋势上，云厂商的全面助力将从底层推动应用现代化的进程加速。

毋庸置疑，应用现代化将很好地推动人工智能产业与云产业的“双向奔赴”——以未来应用为基点，人工智能产业和云产业都将得到全面迸发。

当然，前提则在于未来应用不能脱离产业，否则就真的是天马行空了。

现如今，华为云联合中国软件行业协会以及多家行业客户、软件提供商、咨询机构等，共同成立了“应用现代化产业联盟”，旨在以产业为导向，推动应用现代化高效、高质地落地，而非毫无产业逻辑的“技术自嗨”。

那么，当技术条件趋于成熟，当产业环境趋于理性，市场和用户对应用现代化的未来趋势就不难预想——AI Agent已经初步呈现在大众面前，未来应用的落地路径已然清晰且明确，只待相关的厂商继续发力即可。

*本文图片均来源于网络

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