近期针对产品和技术的讨论较多，本文将从计算模式的角度深入探讨AI公司兴衰的底层逻辑，尽管可能会显得有些晦涩，但对于真正理解的人来说，将会提供一些启示。

计算的分布及其由来

在当前时刻，整个计算的分布呈现怎样的格局呢？操作系统提供了最基础的计算抽象，而各种应用通过操作系统利用硬件的计算能力。因此，操作系统成为产业的核心节点，具有最广泛的应用范围。目前，统治这个节点的是苹果、谷歌、微软和开源社区。在云端，情况另有不同，这里不做详细展开。

无论是操作系统还是云服务，它们都是对基础硬件的抽象方式。然而，仅有这种抽象是不够的，为了将这种算力提供给用户，还需要应用。离用户越近，离收益更近，因此几乎所有对底层计算有控制力的公司都会有自己的应用。这里最通用、回报最丰厚的位置是最具争议的。这也是为什么Windows和Office成为典型代表。在这一层之上，各种垂直于不同领域的应用形成了更加细分的市场。

AI未来的计算模式

随着AI的崛起，基于API输出算力的模式势必会被颠覆。计算的底座会发生变化，需要一种新的封装来成为普遍提供算力的中间层。从计算的角度看，大型模型公司的位置类似于操作系统的位置，具有天然的优势。

这种提供算力的中间层在早期主要存在于云端，但随着时间推移，可能会逐渐过渡到端上。这引发了一个有趣的问题：生态控制力最终是否只能在端上，云上是否只能打造超级应用，而不能在计算上实现生态控制？这个问题的答案将影响到大型模型公司是否与机器人操作系统合流，或者是否真的会产生云端操作系统。

在商业上，大型模型公司可能会走和过去微软类似的道路，不仅仅做基础设施，还会推出最通用的应用。在这一模式中，AI大模型公司提供新式计算底座，同时拿下一个或多个超级应用。而在这个通用计算底座上，将会涌现出垂直于某个领域的新应用，形成一种分形结构。

计算的分布和格局

即使在微软鼎盛时期，也没有对像SAP这样的公司产生很大的冲击，原因是SAP具备领域知识。SAP实际上是封装了带业务属性的计算能力，形成了领域化的应用。AI公司在崛起时，是否能够无视领域知识，将决定它们是否能够突破不同公司之间的天然边界。

通用大模型公司会提供新式计算底座，同时大概率会拿下一个或多个超级应用。但这些垂直应用的兴起将形成一个分形结构，使得通用计算底座上的生态愈加庞大。

成长模式

不同的公司具备调度技术和资金力量的能力不同，因此形成自己现金流的模式也不同。AI这个新领域的出现有点像秦失其鹿，大家都在争夺着这一天下。谁能最终确立计算的生态价值将是一个值得想象的话题。

在AI潜在的生态价值位上，GPTs是一个典型代表，但显然不止于此。在这个过程中，注意力聚焦于模型内卷是有问题的，因为它需要不断进步，否则将无法实现目标。

在商业上，生态价值的确立实际上是一个螺旋放大的过程，非常挑战操盘的人。这种螺旋放大是生态的成长过程，充满了既要又要的事情。

Sam Altman看起来大概率是朝着这个思路前进。