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文:王智遠(yuǎn) | ID:Z201440
3月7日凌晨,小馬哥睡不著。
轉(zhuǎn)發(fā)了騰訊云的活動消息,朋友圈只留了一句:沒有想到會這么火;三天后早上7點12分,他又發(fā)了條朋友圈,扯了一堆產(chǎn)品。
一個管著幾萬人公司的人,連著兩次在凌晨、清早發(fā)朋友圈聊同一件事,說明這件事真的讓他睡不踏實。
前年文心、去年豆包、今年突然冒出來一堆能做PPT能編工作流的「空間」;有人說入口在對話框,有人說入口在工具箱,還有人說未來根本沒有入口。
我把最近看到的碎片拼了拼,發(fā)現(xiàn)事情沒那么簡單。
01
往回看,入口位置一直在變;第一階段:模型即產(chǎn)品,對話框即入口。
文心一言出來時,界面一個框;你打字,它回答;后來元寶、豆包、Kimi,長得都差不多,都是對話框套一個大模型。誰家模型強(qiáng),用戶就去誰家。入口是對話框,模型本身是核心。
這個狀態(tài)沒持續(xù)太久,因為光聊天解決不了復(fù)雜事。
比如:做個PPT,對話框頂多給你個文字大綱,剩下排版、配圖,還得你自己動手;分析一份財報,它只給你個結(jié)論,中間怎么算的、怎么推理的,你看不見,也沒法調(diào)整。
用戶開始不滿足了,第二階段悄悄冒頭;Coze出來時,已經(jīng)不像個聊天工具了。
依然有對話框,但旁邊多了好多東西:技能、插件、工作流。可以把一堆能力拖拽到一起,編一套流程,先搜索行業(yè)報告,再提取數(shù)據(jù),再生成圖表,最后排版成PPT,編好以后存起來,下次一鍵運行。
Claude很快,出了Workflow;GPT那邊也上了GPTs,讓用戶定制專屬工具,連專注編程的Claude Code,也開始往工作流的方向靠。
這個變化背后的驅(qū)動力很樸素:用戶要把事辦成。
商業(yè)上也有考量,純聊天產(chǎn)品很難收費,用戶習(xí)慣了免費;工具箱可以,一套好用的工作流,用戶愿意付費,Coze的會員、GPTs的內(nèi)購,都是這個邏輯。
所以,第一階段「你有什么問題,我來答」;第二階段是「你有什么事,我?guī)湍阕觥梗肟趶囊粋€點,變成了一張網(wǎng)。
直到最近,Claude開了Marketplace,騰訊一口氣推了好幾個名字不同的產(chǎn)品;這些新動作指向的方向,比工具箱本身更有意思。
02
智遠(yuǎn)看來,AI入口產(chǎn)品已經(jīng)演化成三個層級;第一層叫基礎(chǔ)層,模型加算力。
OpenAI、Anthropic、Google、Meta,都在這一層打架;國內(nèi)能上牌桌的,也就字節(jié)、騰訊、阿里、百度,再加上幾家融資能力強(qiáng)的創(chuàng)業(yè)公司。
這一層特點是燒錢、拼規(guī)模、拼技術(shù)儲備;過去兩年,百萬token的成本掉了90%以上,開源模型也追得越來越近。
就說Kimi,用旗艦?zāi)P桶朔种坏膬r格,跑出了差不多的效果。這說明,基礎(chǔ)層正在快速變成水電煤,誰都能用,但誰都很難靠這個賺錢。
這不是創(chuàng)業(yè)公司該待的地方,想在這里活下來,得每年燒幾十億美金,得養(yǎng)幾百個博士,得跟英偉達(dá)搶顯卡。
第二層叫編排層。
讓AI學(xué)會規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、記住上下文、協(xié)調(diào)多個子任務(wù);LangChain、LlamaIndex、各種Agent框架都在這一層,Coze工作流、Claude的Workflow、GPT的技能插件,也屬于這一層。
這一層現(xiàn)在最熱鬧,創(chuàng)業(yè)公司扎堆,資本往里面沖,都覺得找到了大廠沒顧上的縫隙。
第三層叫應(yīng)用層。
垂直工作流加用戶關(guān)系;一個專門給律所做的合同審查Bot,一個給醫(yī)生用的病歷整理助手,都落在這一層,這一層離用戶最近,離錢也最近。
把上面產(chǎn)品往里放,位置就清楚了。
文心一言、元寶、豆包,千問、既有基礎(chǔ)層的能力,又在往編排層探;Coze和Claude的Workflow,核心在編排層,已經(jīng)開始長應(yīng)用層的東西;騰訊最近推的一堆產(chǎn)品,更像在應(yīng)用層直接布點。
三層結(jié)構(gòu)擺在這兒,入口在哪一層,答案還沒定。有人想從下往上打,用基礎(chǔ)層通吃編排層和應(yīng)用層;比如:OpenAI在做這件事,Anthropic也在做。
有人想從上往下打,用應(yīng)用層倒逼模型能力,那些垂直領(lǐng)域的AI創(chuàng)業(yè)公司,走的是這條路;有人卡在中間,想用編排層收過路費,LangChain和國內(nèi)的Agent框架創(chuàng)業(yè)者,賭的是這條。
03
我認(rèn)為,編排層現(xiàn)在最熱鬧,也最危險。
Claude出了Code,能在終端里直接幫用戶寫代碼、跑命令;OpenAI的Operator,可以直接操作電腦屏幕,點按鈕、填表單。
這些能力以前要靠外面的編排層才能實現(xiàn),現(xiàn)在被模型廠商一點點內(nèi)化進(jìn)去了。
Agent的進(jìn)化史,就是腳手架不斷被內(nèi)化的歷史。
推理模型出來,催生了第一批Agent產(chǎn)品;這些產(chǎn)品跑出了數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)訓(xùn)練了更強(qiáng)的模型;更強(qiáng)的模型把之前需要腳手架才能做到的事情,直接變成原生能力,然后又催生了新的腳手架需求,循環(huán)往復(fù)。
每一次進(jìn)步,都在把編排層往模型底層吸。
The Information有個分析,直接點出這個問題:編排層會在18到24個月內(nèi)被模型廠商吸收;OpenAI的Operator、Anthropic的Claude Code,都是模型廠商在收回編排權(quán)。
我查了一下,OpenClaw故事最能說明問題,它在編排層做到了極致,能讓模型執(zhí)行超長任務(wù),業(yè)內(nèi)口碑很好。結(jié)果呢?
爆火之后,Meta的扎克伯格和OpenAI的Altman同時向他拋出邀約;Steinberger選了OpenAI。他自己說得很直接:我想改變世界,不想建一家大公司,和OpenAI合作是最快實現(xiàn)這件事的方式。
2026年2月14日,他宣布加入OpenAI;OpenClaw項目移交基金會,OpenAI提供資金和技術(shù)支持。
對創(chuàng)業(yè)者來說,編排層要算一筆賬:你在建一棟樓,還是給大樓搭腳手架?腳手架也能賺錢,但樓蓋完,腳手架是要拆的。
真正的機(jī)會在應(yīng)用層;a16z觀察過,每次平臺轉(zhuǎn)型,人們都預(yù)測基礎(chǔ)設(shè)施會捕獲所有價值,但每次都錯了。
PC時代,微軟贏了操作系統(tǒng),但Oracle、SAP、Salesforce在應(yīng)用層捕獲了巨大價值;移動時代,蘋果和谷歌贏了平臺層,但Uber、Airbnb、Instagram在應(yīng)用層賺得盆滿缽滿。
基礎(chǔ)設(shè)施的特點是薄利多銷,靠規(guī)模賺錢;應(yīng)用層特點是深挖場景,靠不可替代性賺錢。
但應(yīng)用層的競爭邏輯,不是「做一個AI版的XX」,用戶不傻,套殼產(chǎn)品留不住人;真正的機(jī)會是深度嵌入特定場景,建立只有在場景里才能積累的東西。
比如:
螞蟻的阿福App,聚焦慢病管理和健康陪伴,2025年6月以AQ之名上線,12月升級更名,月活已經(jīng)破了3000萬,是目前國內(nèi)最大的健康管理AI App。
慢病患者每天要監(jiān)測、記錄、咨詢,誰會去通用對話框里輸健康數(shù)據(jù)?數(shù)據(jù)在這里積累,壁壘也就慢慢形成了。
Bessemer Venture Partners分析過,高價值的垂直Agent有四個共同特征:
任務(wù)頻率高、錯誤成本高、有專有數(shù)據(jù)積累、監(jiān)管復(fù)雜性對通才形成壁壘。律師不能出錯,醫(yī)生不能亂說,病歷數(shù)據(jù)不會流到通用對話框里;這些門檻,天然擋掉一批競爭對手。
這跟編排層的邏輯完全不同。
編排層拼技術(shù)整合能力,你今天編出一個好工作流,明天模型廠商可能就內(nèi)化了;應(yīng)用層拼場景理解,你在醫(yī)院泡了三年,知道醫(yī)生怎么說話、病歷怎么流轉(zhuǎn)、系統(tǒng)怎么對接,這些東西,模型廠商學(xué)不會,也內(nèi)化不了。
選對場景,比做對產(chǎn)品更重要。離用戶近一點,離錢近一點,離數(shù)據(jù)近一點,這三個「近」,是應(yīng)用層能守住入口的根本原因。
04
三層結(jié)構(gòu)擺清楚,很多事情就明白了,機(jī)會怎么抓,得看現(xiàn)在正在發(fā)生的幾件事,大廠們已經(jīng)開始各自押注了。
騰訊最近動作很密。
3月9日上線了WorkBuddy,完全兼容OpenClaw,能對接企業(yè)微信、QQ、飛書、釘釘,內(nèi)置了20多種技能包和MCP協(xié)議,還支持多窗口、多Agent并行工作。
國內(nèi)版更方便,能無縫切換混元、DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax這些模型。
其實騰訊的思路很清晰:
元寶占日常對話,WorkBuddy占職場辦公,QClaw占個人Agent,每個場景布一個點,底層共享模型能力。
三個產(chǎn)品的分工就清楚了:元寶是最輕的一層,誰都能用,聊天問答為主;WorkBuddy是桌面級的辦公工作臺,替你處理文件、做報表、寫文案;QClaw是通過微信QQ觸發(fā)的個人調(diào)度入口。
我認(rèn)為,鵝廠用這套打法,找到了給模型裝上手和腳的形態(tài);但這套打法有一個隱患,它的根基是企業(yè)微信的滲透率。
企業(yè)微信在大廠和互聯(lián)網(wǎng)公司里用得很深,但在制造業(yè)、醫(yī)療、政府這些場景里,釘釘和飛書的份額并不小,騰訊把入口嵌進(jìn)工作流,可工作流本身不全在騰訊手里,值得思考,如何解決,我還沒找到答案。
Claude走另一條路。
3月9日它推出了Code Review工具,用多智能體并行審查代碼漏洞,單次費用15到25美元,Uber、Salesforce、Accenture已經(jīng)在用了。
Anthropic的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Cat Wu在接受TechCrunch采訪時說,現(xiàn)在企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)反復(fù)問的一個問題是:Claude Code提交了這么多Pull Request,怎么保證它們能被高效審查?
Anthropic一直強(qiáng)調(diào),自己不是取代SaaS公司,要提供基礎(chǔ)設(shè)施,讓合作伙伴把自身的業(yè)務(wù)知識帶進(jìn)來。
簡單說,Claude做基座,保持一個簡潔的入口,第三方開發(fā)者進(jìn)來開店賣Bot,Claude收模型調(diào)用費;自己不碰垂直場景,讓市場去填。
這套打法,很像蘋果App Store,平臺抽成,生態(tài)繁榮。
它有一個前提,第三方開發(fā)者得愿意留在Claude的生態(tài)里。現(xiàn)在模型的切換成本太低了,今天在Claude上開店的Bot,明天接入GPT或者Gemini,一點都不難。
Anthropic能不能把開發(fā)者鎖住,關(guān)鍵看兩點:Claude的模型能力能不能持續(xù)領(lǐng)先,還有調(diào)用費夠不夠便宜。
最后看小米,路子又不一樣。
3月6日,Xiaomi miclaw開啟封測,這是國內(nèi)首個手機(jī)端系統(tǒng)級Agent應(yīng)用,基于MiMo大模型,能直接操作手機(jī)系統(tǒng),調(diào)用50多個系統(tǒng)級工具,不過目前只支持小米17系列。
小米技術(shù)團(tuán)隊說得很清楚:這是探索模型從「對話能力」向「系統(tǒng)級執(zhí)行能力」的落地路徑。
小米這條路在三種打法里壁壘最高,也最難復(fù)制;它需要同時擁有手機(jī)硬件、操作系統(tǒng)權(quán)限和自研大模型,缺一不可。
但它現(xiàn)在的問題同樣明顯,僅支持小米17系列,意味著入口還鎖在幾百萬臺設(shè)備里,離真正的規(guī)模化還很遠(yuǎn);能不能下放到更多機(jī)型,以及MiMo的模型能力能不能跟上任務(wù)復(fù)雜度的要求,是這條路能不能走通的兩個關(guān)鍵。
把三種打法放在一起看,本質(zhì)是三種不同的押注:
騰訊押社交和辦公的生態(tài)黏性,Claude押模型能力的持續(xù)領(lǐng)先,小米押硬件和系統(tǒng)權(quán)限的物理壁壘。
但它們最終指向的是同一個終局:
未來你打開手機(jī),豆包、元寶、文心、千問也罷,你說要寫合同,它就自動調(diào)用法律Bot;你說要做PPT,它就調(diào)用設(shè)計Bot。
這些Bot,可能來自Claude的Marketplace,也可能來自任何一家的生態(tài);說到底,誰能幫用戶把事辦成,誰就是入口,不管中間長什么樣,藏在哪一層。
2026年2月,Anthropic以商標(biāo)問題起訴,逼迫OpenClaw改名;一個月后,Anthropic自己的產(chǎn)品Claude Code,成了企業(yè)里最熱的Agent入口。
騰訊沒輸,軟硬一體的小米剛上桌;模型夠聰明已經(jīng)是門檻了,這一輪入口之爭,贏在誰先把調(diào)度做到用戶感知不到的程度。
參考來源:
Peter Steinberger個人博客(2026年2月);騰訊云、Anthropic官方發(fā)布(2026年3月);馬化騰朋友圈(2026年3月)
a16z Top 100 Gen AI Consumer Apps(2025年12月);Bessemer Venture Partners Vertical AI Playbook(2026年1月);螞蟻集團(tuán)CEO韓歆毅全員信(2026年1月).
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