如果说生成式AI是新的操作系统那么智能体就是新的应用程序

　　

　　生成式AI不再只是面向专项用例的高级工具★◆★。其正在深化为一种新的并行技术栈——类似于传统操作系统中的基础层，从根本上重新定义组织的运营、创新与竞争方式◆★■■◆★。随着我们步入生成式AI的新时代，智能体开始作为新的应用程序出现★■★◆■，而这一转变也将重塑各个行业的基本商业战略★★■。

　　操作系统的作用，在于为硬件和软件之间提供基本接口。同样的，生成式AI如今正在以并行操作系统的形式出现，负责协调大规模计算基础设施与复杂应用程序之间的交互，而这些应用程序则被逐步改造为AI智能体这一全新形式◆■★。此番转变并不是简单的自动化或者增量式改进◆★■◆，而是对数字技术栈的根本性重构——从硬件到软件■◆◆■■◆，AI将集成至其中每个层级。

　　对于高层管理者而言，AI智能体的兴起带来了新的战略机遇。这些智能体可以充当个性化助理★■◆，简化工作流程与管理运营■■◆★◆★，甚至根据数据驱动的洞察做出决策。与大多数操作都离不开人为干预的传统软件不同，AI代理能够自主运行◆■，不断学习和改进■★◆■。这种转变对于运营效率和客户参与度都具有重大影响。

　　培育创新文化◆◆■◆：作为新的操作系统技术栈，生成式AI的兴起为创新提供了前所未有的广阔机会■★★。鼓励尝试AI的公司将获得先发优势，更有能力开发出新的产品、服务与商业模式。高层管理者也应专注于引导并营造能够支持AI驱动探索的创新文化。

　　依托AI智能体实现自动化：AI智能体不仅仅是种高级应用程序，同时也是能够跨职能处理复杂任务的自主系统。通过在营销、运营和财务部门部署这些智能体，企业可以降低运营成本，同时改善决策与服务交付能力★■◆。

　　传统计算技术栈由底层硬件、操作系统内核、实用程序■★■★■◆、shell以及为最终用户服务的应用程序共同组成。每一层对于建立支持数字交互的整体环境都意义重大、不可或缺★■■■。

　　长久以来★★，计算世界一直由Windows、Linux和Unix等传统操作系统所统治。这些平台构成了我们与计算机交互的支柱，使得软件能够顺畅运转、服务得以无缝运行★★■。然而，生成式AI技术的兴起正在技术生态系统中引发范式性的转变★★★■。

　　核心实用程序与框架◆★◆■：与核心操作系统实用程序相对应■◆★，AI工具（如嵌入模型◆■■■◆★、向量数据库及编排框架◆■★■◆■，包括LangChain和LlamaIndex）如今成为新的关键组件。它们简化了复杂工作流程的处理方式，使得智能体能够检索知识并有效执行任务。这些框架还为开发人员和组织提供了构建、训练及部署AI智能体的★■★■“shell”。

　　拥抱新技术栈：应用生成式AI并将其作为并行技术栈已经不再只是可选项，而是一种必要手段★■■★。如果无法将这些技术整合到运营流程当中，组织很可能将落后于那些成功达成这一目标的竞争对手。早期采用者已经体验到了生成式AI带来的决策能力增强■■◆★◆、运营效率提高以及客户体验改善等优势。

　　以客户支持为例◆◆■★★◆。过去◆■★◆，企业依靠脚本聊天机器人与人工客服的组合来处理客户查询。如今★★◆■◆，由生成式AI模型驱动的AI智能体不仅能够理解和回答各种自然语言形式的问题★★，还可以预测客户需求并在问题出现之前将其解决。这种更高的完善度使得公司能够在提升客户体验的同时，降低运营成本。

　　生成式AI向着并行操作系统技术栈的演变已经在推进当中。随着这项技术的发展成熟，我们将见证AI模型、智能体以及基础设施的进一步发展。对于高层管理者来说◆■■■，这种转变既带来了挑战、也象征着新的机遇。谁能积极拥抱这一全新技术栈，谁就有望在所处行业中占据领先地位、释放新的效率极限■■◆★■、提高客户参与度并创造出更具创新性的产品和服务。

　　在未来几年◆■，AI智能体很可能会变得与传统应用程序一样无处不在★★◆◆◆，而有效运用它们并发挥其专长的企业将获得显著的竞争优势。生成式AI正在塑造新的未来，而关于把握其潜力的市场参与者必将在这个前所未有的数字时代蓬勃发展、繁荣兴盛。

　　重新定义IT基础设施★◆◆：过渡到AI驱动的硬件和基于云的基础设施，要求我们重新评估自己的IT架构。传统服务器和本地数据中心可能不再适合AI工作负载。相反，组织需要专门的AI硬件和云平台来提供生成式AI系统所需要的可扩展性与灵活性。

　　本文将探讨生成式AI如何迅速发展成为并行技术栈，以类似传统企业IT生态系统的方式演进转化。对于组织高层管理者来说，把握这种转变将至关重要，因为其极有可能颠覆运营方式并重塑市场竞争优势的具体形态。

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　　基础设施提供商◆★■★◆：在传统模式当中■◆★，戴尔■★★■、HPE和IBM等OEM厂商构成了企业基础设施的支柱，提供服务器、存储及网络解决方案以运行由操作系统驱动的应用程序■◆■。现如今，亚马逊云科技、微软Azure以及Google Cloud等云平台则引领着AI技术栈，提供针对生成式AI进行优化的基础设施及服务。与PC和服务器市场类似，除了超大规模企业之外◆★，还有其他参与者也在提供多种多样的生成式AI即服务■◆◆■◆。它们的可扩展性和灵活性对于支持需要大量处理能力的AI模型至关重要。

　　投资人才与培训：虽然生成式AI具有巨大潜力★◆■■，但也需要搭配专业技能方可起效◆◆◆◆■★。高层管理者必须确保其团队具备使用AI模型、嵌入及智能体的能力。投资AI培训并引入具有AI开发专业知识的人才，将成为保持竞争优势的关键所在◆■★★★。

　　在传统技术栈中，应用程序构建在操作系统之上，负责执行特定任务并为用户提供价值。在生成式AI技术栈中，AI智能体承担起了这些应用程序的角色，但其能力又远远超过了传统软件。AI智能体具有自主性★■◆，能够与环境交互、从数据中学习，并执行从客户服务到软件开发的多领域任务★■■。

　　硬件层：硬件层传统上由英特尔、ARM和SPARC主导，如今正不断发展以满足AI工作负载的需求。英伟达、Groq、Cerebras★★◆、Graphcore以及SambaNova等公司正在开发并交付下一代硬件■★★，着力研究AI专用处理器。这些AI加速器负责为AI模型所需的核心基础设施及复杂计算提供动力◆■■。

　　AI模型生态系统★★：传统的操作系统内核负责管理内存和进程等底层功能★■。而在生成式AI技术栈中◆◆◆■■，Llama、Gemma、Mistral及Phi等语言模型充当这一核心，使系统能够生成与人类表达习惯相似的文本、图像甚至代码★◆■◆。Apple Intelligence和微软Copilot+ PC就是生成式AI在操作系统中充当不可或缺的组成部分的早期案例★◆。正如内核对于操作系统的功能至关重要，这些模型也成为AI系统的构建基石■★★■★。

　　对于高层管理者来说，从传统操作系统驱动型应用程序向着生成式AI技术栈的转变，代表的不仅仅是技术层面的演进，更是企业运营、创新与竞争方式的战略升级◆★。