约10个月前，开源大模型LLaMA 2提出的AI三段论：大模型、系统型超级应用、长尾工具，迄今为止，AI按此趋势发展。特别是系统型超级应用，在国际上发展迅猛，但是国内似乎仍处于相对滞后状态。本篇文章将重点关注系统型超级应用，探讨其特征、发展及其商业价值。
系统型超级应用的概念
系统型超级应用的复杂性使其难以简单定义，它既具备系统的特征，也拥有超越操作系统的功能无限性。一个典型的例子是豆包APP及其背后的大模型，它在产品形态和业务模式上提供了一个直观的理解。豆包APP可视为面向C端的系统型超级应用的一部分，但它本身并不等同于系统型超级应用。
系统型超级应用的特点在于，它一边通过对硬件设备的抽象接入，一边对应用进行开发支持，形成了一个隔离但功能开放的体系。在这个框架下，用户无需关心硬件差异，可以无差别地利用硬件功能或计算能力。
系统型超级应用的核心构成
系统型超级应用的构成可概括为三个方面：
1. 大模型封装：豆包大模型封装了多种算法，如识别、语音合成，提供了AI通用计算与算法调度能力。
2. 开放技能商店：如火山方舟平台，它不仅提供技能供定制化功能，也是培养用户粘性和构建连接的地方。
3. 硬件设备的支持：对不同硬件的支持使得AI能力可下探至更小的设备，实现多设备投射。
系统型超级应用与市场现状
在AI大模型领域，各类公司纷纷涌现。字节跳动等公司选择了OpenAI的路线，而其他的团队则试图在通用大模型的基础上构建行业大模型。然而，大多数团队似乎忽略了真正的系统型超级应用所需的深耕细作，而是选择了相对容易的道路。这种模式虽然能够快速产出，但可能导致行业深层次问题无法得到解决。
垂域大模型的未来前景
相比AGI（通用人工智能），垂域大模型在特定领域如医疗、法律等领域拥有更高的价值。例如，DeepMind的AlphaFold3就是通过专注于疾病治疗和药物研发的领域模型，为行业提供了全新的解决方案。这样的模型不仅能够直接影响行业，还可能重塑价值创造的过程。
总结与展望
随着AI技术的不断进步，系统型超级应用将在各个行业中发挥更加关键的作用。大模型的发展不应局限于基础技术的研究，而应更多地关注如何通过系统型超级应用实现行业的深入传播与创新。这将是AI行业发展的重要方向，也是未来AI价值实现的关键所在。
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