TL;DR：
在AI浪潮中，大模型之上涌现出操作系统（LUI）、生产工具、垂直应用及超级IP四大创业新机遇。未来智能生态将走向端云协同与开放共生，人类的角色将从执行者转变为决策者和创造者，重塑工作与社会形态。
人工智能的第三次浪潮，以前所未有的速度和深度重塑着技术边界、商业逻辑乃至人类自身的定位。每日互动CEO方毅在2025中国互联网大会上的深度分享，为我们描绘了一幅超越基座模型的技术与商业图景，并以“人造智能”的独特视角，引发了关于人类与AI共生未来的哲学思辨。
技术融合的底层逻辑：从“神造”到“人造”的智能演进
方毅提出了“人造智能”这一概念，相比“人工智能”更强调其工具属性与人类创造的本质，这不仅是对AI起源的深层溯源，也预示了其发展方向——从模仿到超越，再到与人类的深度协作。AI的进化历程，从“吃透规则”（如五子棋），到“多想几步”（如深蓝推演12步），再到“笨鸟先飞”（如AlphaGo通过强化学习自我超越），清晰地揭示了智能体能力从有限规则到无限可能的扩展。1
当前的挑战聚焦于注意力、数据与生态。方毅指出，AI在信息处理上已通过多头注意力（Multi-Head Attention）和混合专家模型（MoE）展现出极高效率，但机器模仿人脑的功耗效率仍有百倍提升空间。然而，摩尔定律或“超摩尔定律”的驱动下，与大模型比拼计算速度已失去意义。真正的价值在于_对数据的深刻理解和人类专家不可替代的判断力_。例如，在医学影像识别中，AI准确率虽高达95%-97%，但人类专家能识别出那关键的3%错误，这促使未来形成一种“后说话”的协作模式：先由AI给出初步结论，再由人类专家进行审校与纠偏，发挥其独特的判断与纠错优势。1
这种协作模式印证了AI时代的核心要素：Data（数据）、Machine（机器）以及最关键的_人对场景的理解能力_。这与Palantir的Data、Logical、Action模型以及业界关于知识层级演进（数据-信息-知识-智慧，或聊天-推理-决策-创新者-组织者）的共识不谋而合。这提醒我们，在纯技术实现日益自动化的背景下，定义“想表达什么”、“为何表达”和“如何表达”的创造性角色（如编导）将更具价值，而“怎样实现”和“做什么”的执行层面任务则逐渐由AI承担。1
跨界协同效应分析：重塑互联网与云边端生态
AI时代的到来，迫使我们重新审视中国互联网的“封闭”与“开放”之争。方毅回顾了移动互联网时代“应用商店即入口”的预判，其结果是各大App倾向于构建封闭生态。然而，智能互联网的未来，普遍共识倾向于_开放共生_。驱动这一趋势的，是降低高昂的本地化部署成本，以及解决“上私有云怕成本高昂，上公有云怕数据泄露”的两难困境。1
为推动开放，业界构想了构建通用技术层（如AI SDK）以降低接入BIM，以及在主管部门指导下共建开放应用生态。关键在于确立可落地的技术标准或过程性规范，并鼓励产业公司贡献开放代码和基础模块。这种开放并非简单复制西方MCP协议，而是结合中国国情的路径探索，核心是让服务供应商能便捷地进行服务上架与治理。
在具体的应用落地形态上，出现了“全能Agent”与“边界感”路线的分歧。前者主张在对话界面内闭环完成所有操作，而后者（每日互动倡导的“摩卡”概念）则提倡对话界面聚焦信息呈现与意图理解，具体服务通过**多模态服务卡片（Multi-modal Card）**跳转至原生应用完成。方毅强调，选择“边界感”路线是出于_维护万千App开发者生存空间、实现生态共生_的考虑。若所有功能被大模型“包办”，将导致行业生态的失衡与活力丧失。这种对生态健康的关注，体现了Wired式的批判性思维与TechCrunch式的商业敏锐度。
云-边-端协同，被视为未来智能生态的基石。用户熟悉的PC、手机仍是天然操作中心，提供即时响应。而具体计算的部署，则可根据用户性质和规模决定：保密性强的部门选择私有云，而更普遍的产业界可选择“众筹云”——由多企业联合共建共享算力池，平衡了成本、性能与数据主权。2
“安全感比安全本身更重要。”1
这一洞察直击人性需求。即便理论上云端计算高效且安全，但用户对“拔掉网线，数据仍在”的物理掌控感（即“看得见的安全感”）的渴求，才是决定技术普及的关键。Chrome的“框计算”虽先进，但十余年未能普及正是受制于此。因此，“云-边-端”协同，不仅是技术上的务实选择，更是对人本需求的深刻回应。
新兴生态构建路径：大模型之上的四层掘金机遇
大模型的开源潮被方毅类比为AI行业的“Linux时刻”，而非“安卓时刻”，这意味着底层技术正日益普及化和平等化，但其之上仍存在广阔的创新和商业化空间。除了基座模型研发，他指出了至少四层的创业机会，这为AI时代的创业者和投资者提供了清晰的指引：
- OS层（操作系统层）：这并非传统意义的Windows或iOS，而是指下一代语言用户界面（LUI）交互范式。如同图形用户界面（GUI）时代催生了大量操作系统与应用开发机会，LUI作为AI时代的人机交互中介，其定义、标准与实现将是巨大的创新蓝海。
- 生产工具层面（AI Office）：超越狭义的Word、Excel，涵盖智能协作、创作、分析的下一代工具平台。Google搜索结果中提到的Cursor、腾讯元宝的AI编程模式、Genspark AI Browser等，都印证了AI正重塑软件开发和日常办公，提升生产力。3
- 个性化的垂直应用：在基础需求之上，涌现出_千奇百怪、针对特定场景和用户需求_的定制化AI应用。这与移动互联网时代的App Store生态如出一辙，但AI赋予了这些应用更深层次的智能化和个性化能力。
- 超级IP层（Super IP）：依托大模型强大的内容创作能力，用户将能进行个性化创作，形成如同抖音生态中创作者一般的现象级“超级IP”。这意味着AI将赋能更多个人和团队，以更低门槛、更高效率生产具有影响力的内容，这将是AIGC商业化的又一高地。1
这四层创业机会，预示着AI的价值将从底层模型向更上层的应用、服务和个人创作延伸，形成一个立体化、多层次的产业价值链。其中，**数据价值永不“平权”**的观点尤为关键，它强调了融合公共知识、私有数据与个人偏好，打造高度个性化专属智能模型将是下一代AI应用的核心竞争力。
伦理考量与共生未来：构建可信赖的智能社会
AI发展固然激动人心，但其带来的挑战不容忽视。“尽信AI不如无AI”和“老实学生综合征”提醒我们，模型可能存在幻觉或“天真”地将所有输入视为真理，导致流于平庸。高质量的提示词工程和持续的个性化数据积累，是克服这些局限的关键。
从社会影响层面看，AI对未来职业的影响深远。方毅的建议——要么扎根AI难以替代的底层学科（如物理、数学），要么成为AI时代的“组织者”或“创造者”（如编导），揭示了未来人才结构的两极分化趋势。这不仅要求教育体系的变革，也要求个人职业规划的重新定位。
最终，构建一个“看得见的安全，联得通的世界”是实现智能化普惠与可信赖落地的务实愿景。这不仅是技术架构的选择，更是对数字时代人类基本需求的回应。通过分层部署、按需融合的“云-边-端”策略，辅以众筹云等创新模式，有望在保障数据主权和安全感的同时，实现计算能力的优化与共享。这种基于人本考量的技术路线，是对过去十年“框计算”未能普及的反思，也为AI的健康发展指明了方向。
我们正处在一个由“人造智能”驱动的深刻变革时期。理解并把握大模型之上的多元创业机遇，积极探索开放共生的产业生态，并在技术发展中融入对人类社会、伦理和安全感的深层考量，将是赢得这场智能革命的关键。