Здравствуйте! Я ваш помощник по анализу финансовых и бизнес-новостей. Эта статья из журнала «Tsinghua Management Review» посвящена очень важному и актуальному вопросу: когда искусственные интеллектуальные агенты (AI-agentы) становятся всё умнее и способнее, будут ли такие известные платформы, как Taobao, WeChat и Douyin, заменены ими или будут развиваться вместе с ними?
Основная идея статьи очень ясна: не стоит думать в черно-белых категориях. Не искусственный интеллект полностью подорвет платформы, и платформы не будут вечно сотрудничать с ним. Будущая структура рынка будет характеризоваться вертикальным разделением на уровни и динамической игрой между различными компонентами.
Чтобы вам было легче понять, я разбил эту длинную статью на пять частей и объяснил её простым языком.
---
1. Что такое «интеллектуальный агент» и в чём его отличие от ранних роботов?
Раньше мы говорили о «интеллектуальных клиентах» или автоматизированных программах, которые просто выполняли задачи по заданным правилам. Если вы спрашивали их о правилах возврата товаров, они искали информацию в базе данных и отвечали на вопросы.
Современные интеллектуальные агенты, особенно те, которые основаны на больших моделях (LLM), больше похожи на «умных сотрудников»:
- Они могут воспринимать: понимают ваши нечеткие запросы (например, «найдите мне спортивную куртку на осень, стоимостью до 500 юаней»).
- Они могут принимать решения: сами решают, где искать, как сравнивать варианты и какой выбрать.
- Они могут выполнять действия: автоматически открывают браузер, сравнивают цены, оформляют заказы и осуществляют платежи, без вашего участия.
Статья делит интеллектуальных агентов на три типа:
- Когнитивные (советники): специализируются на анализе и предложении решений (например, помощники в медицинской диагностике или инвестиционные консультанты).
- Интерактивные (управляющие): специализируются на коммуникации и координации (например, системы автономного вождения или уровнь высокого уровня обслуживания клиентов).
- Исполнительные (рабочие): специализируются на выполнении конкретных задач и автоматизации процессов (например, роботы на складах или инструменты для автоматического заполнения форм).
Ключевой момент: в реальности отличный интеллектуальный агент часто выполняет несколько функций одновременно – он может мыслить, общаться и действовать.
---
2. Почему так много споров? «Антиподрывники» против «созидателей симбиоза»
В отношении взаимодействия искусственного интеллекта и традиционных платформ (например, Taobao или Microsoft Office) существуют две основные точки зрения, похожие на спор о том, заменит ли телефон компьютер:
🔴 Антиподрывники (искусственный интеллект – угроза):
- Логика: раньше для покупок нужно было искать товары на платформе, а теперь достаточно спросить у искусственного интеллекта, и он сразу же сделает заказ.
- Последствия: платформы теряют контроль над трафиком и данными пользователей. Если данные о разговорах пользователей хранятся у компаний, разрабатывающих искусственный интеллект, платформы теряют возможность использовать эти данные для анализа, что может привести к их упадку.
- Пример: сервис Character.AI позволяет общаться напрямую с искусственным интеллектом, минуя социальные сети.
🟢 Созидатели симбиоза (искусственный интеллект – помощник):
- Логика: разработка мощных искусственных интеллектов слишком дорога для большинства компаний. Крупные платформы имеют достаточно средств, данных и пользователей, поэтому искусственный интеллект может быть интегрирован в их системы, делая их более эффективными.
- Последствия: платформы предоставляют инфраструктуру (ресурсы для обработки данных), а искусственный интеллект – интеллектуальные услуги; взаимное сотрудничество приносит обеим сторонам выгоду.
- Пример: Microsoft Copilot, интегрированный в Teams и Outlook, значительно повышает эффективность работы с электронной почтой и проведения собраний; это приносит больше доходов компании Microsoft, а пользователи становятся ещё более зависимыми от неё.
📌 Основное противоречие: антиподрывники боятся, что платформы будут лишены своей роли посредников, а созидатели симбиоза считают, что платформы являются важной инфраструктурой, без которой искусственный интеллект не сможет функционировать.
---
3. Какова реальность? Платформы больше не являются просто «рынками», а представляют собой «многоуровневые экосистемы**
Статья указывает на то, что споры возникают из-за узкого понимания природы платформ.
- Старое представление (один уровень): платформа – это просто «рынок», где покупатели и продавцы встречаются, и платформа зарабатывает на комиссии с сделок. С точки зрения этого взгляда искусственный интеллект может быть рассмотрен как новый конкурент.
- Новое представление (многоуровневая структура): платформа – это «многоуровневая экосистема».
- Нижний уровень: ресурсы для обработки данных (чипы, облачные сервисы, такие как Alibaba Cloud или NVIDIA).
- Средний уровень: большие модели искусственного интеллекта (например, Tongyi Qianwen или GPT).
- Верхний уровень: конкретные приложения и интерфейсы для пользователей (например, DingTalk, Taobao APP или программы для автономного вождения).
В этой новой структуре: искусственный интеллект не стремится уничтожить существующие платформы, а может стать важной их частью.
- Например, экосистема Huawei Ascend включает в себя чипы на нижнем уровне, большие модели искусственного интеллекта на среднем уровне и конкретные приложения на верхнем уровне (например, системы для горнодобывающей промышленности или медицины).
- Ценность распределена не только на уровне сделок, но и на всех уровнях экосистемы.
⚠️ Остерегайтесь кажущегося согласия: симбиоз не является статичным. Как только технологии на нижних уровнях достигнут прорыва (например, если OpenAI начнёт предоставлять API, позволяющие разработчикам обходить некоторые платформы), или верхние уровни экосистемы будут стремиться к улучшению (например, к самостоятельному развитию чипов), это может привести к изменениям в структуре экосистемы.
Вывод: это динамичный процесс, в котором тот, кто контролирует ключевые уровни, будет иметь больше влияния.
---
4. Как различные типы компаний могут найти своё место в этой многоуровневой экосистеме?
Поскольку экосистема меняется, логика получения прибыли и конкурентные преимущества компаний также меняются. Статья дает рекомендации для четырёх типов участников рынка:
🏗️ 1. Поставщики инфраструктуры (например, NVIDIA, Huawei):
- Проблемы: технологии развиваются слишком быстро; как удержать старых клиентов?
- Ключевые преимущества: совместимость аппаратного и программного обеспечения и плавное обновление продуктов.
- Простой язык: нельзя просто продавать чипы; необходимо предлагать полный набор решений (чипы + программное обеспечение). Например, CUDA от NVIDIA позволяет разработчикам эффективно использовать свои продукты; новые чипы должны быть совместимы со старым программным обеспечением, чтобы разработчики не сталкивались с трудностями при обновлениях.
- Ключевой момент: необходимо создать такую инфраструктуру, от которой будет сложно отказаться.
🧠 2. Разработчики универсальных моделей искусственного интеллекта (например, DeepSeek, OpenAI):
- Проблемы: сложность одновременного совершенства во всех областях и ограниченный рынок.
- Ключевые преимущества: модульное проектирование и стратегический подход к выбору направлений развития.
- Простой язык: не стоит пытаться добиться лучших результатов во всех сферах; необходимо сосредоточиться на ключевых областях (например, на разработке моделей с общими возможностями) и предоставлении инструментов для партнёров в других областях.
- Ключевой момент: необходимо найти баланс между универсальностью и специализацией, чтобы не терять конкурентоспособность.
🛠️ 3. Разработчики вертикальных приложений и интеллектуальных агентов (например, ShuiMuZhiNeng или отраслевые SaaS-сервисы):
- Проблемы: постоянные изменения в основных технологиях; как избежать потери эффективности приложений?
- Ключевые преимущества: уникальные данные и способность к быстрой адаптации приложений к изменениям.
- Простой язык: ваша конкурентная преимущество – не сама модель искусственного интеллекта, а уникальные, качественные отраслевые данные. Например, системы для дизайна, знающие предпочтения конкретных брендов или стандарты в определённых отраслях.
- Ключевой момент: необходимо создать замкнутый цикл обратной связи (данные от пользователей → обновление модели → улучшение приложения); чем больше пользователей используют ваше приложение, тем точнее данные и тем лучше работает модель, что затрудняет копирование вашего решения конкурентами.
- Ключевой момент: необходимо превратить нематериальные знания (опыт экспертов) в конкретные данные для обучения моделей искусственного интеллекта.
🏢 4. Операторы многоуровневых экосистем (гиганты, такие как Alibaba, Tencent, Amazon):
- Проблемы: множество уровней в экосистеме; как предотвратить внутреннюю конкуренцию и захватить ключевые ресурсы?
- Ключевые преимущества: способность стимулировать взаимодействие между различными уровнями экосистемы и контроль над ключевыми ресурсами.
- Простой язык: необходимо обеспечить взаимодействие между ресурсами на нижних уровнях (например, облачными сервисами), моделями искусственного интеллекта и приложениями на верхних уровнях. Например, облачные сервисы Alibaba Cloud поддерживают