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而显然的这两个特征不局限于医疗健康，在那怕是电商这种领域 ， 这种智能原生应用一样成立，只要你的数据本身在更高智能的驱动下还能创造更高的价值 。如果智能能够让流量的转化率提高1个百分点，电商平台会不用么？
这类AI原生应用会带来什么样的影响呢？
可以用哺乳动物、人类的崛起来类比 。在数字空间里也会充满各种物种，AI原生应用并不会灭绝所有其它的类别，比如计算器，但和它对冲的类别就危险 。
就像人类崛起过程中因为智能优胜不知道灭绝了多少种其它动物一样 ， AI原生应用一样会因为智能优势覆盖掉与自己相关的非AI原生应用，智能越高就越是如此 。
从IT大历史的角度看AI原生应用
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过去五十年发生了什么？
我们都知道IT革命从计算机开始 ， 而如果要选择一个最关键的指标那应该是芯片的的计算能力 。
同步的另一个分支则是互联网，两者合流后最完美的代表产品正是我们每天在用的手机 ， 手机即是电脑也是一个接入互联网的终端 。
那如果跳出来看大型机、PC、个人手机除除了解决、计算、打印这些任务之外到底干了些什么？
其实是提升了世界的数据化程度和传输速度 。在没有它们之前为了传递信息，甚至需要打造密闭的铅通道 ， 然后拿大号鼓风机把文件吹送到指定的人的手里 。
这种数字化是初级的，更大程度上利用的是它的流转速度和大规模信息处理的能力来创造价值 。很像人也可以送信，都是神行太保，利用了人能跑路的能力，但人的核心能力并非跑路 。这种形态下对于数据的使用效能是不够充分的 。这条技术路径在AI之前发展到最后正是大数据（没错大数据也是一种智能） 。
这相对于过去没有数字化的世界已经是巨大的红利，所以IT世界一直在高速发展 。
过去十年发生了什么
在互联网狂飙猛进到2015年前后 ， 大家发现一般应用不太好做了 。所以纷纷改弦更张 。但很不幸这是个失败的10年 。典型探索包括人工智能、SaaS、区块链基本不怎么成功 。
AI败于投入产出的失衡和技术红利价值不够大，SaaS败于挖了一个贫矿 ， 区块链则败于找了个不太可能被支持的领域 。当然以数字货币为代表的这一领域因为离钱太近 ， 在资产和货币属性上仍然非常多的人在关注，但越是如此就越会变的高度投机，全是流动性在发挥影响力，没有价值锚点 。而如果不能和现实世界有更深的锚点 ， 那它的边界也就是过去这些年拓展下来的边界 。
还是跳出来看 ， 能看到什么？
其实是在尝试进一步增加数据的附加值 。
如果我们相信数字的世界会越来越重要，并超过真实世界，那这种尝试最终一定会成功，但过去因为种种原因（核心是技术成熟度不够）这种尝试基本失败了 。
区块链是完全另一类技术，它本质就是数据的不可篡改 。但它需要在发币之外找到自己新的支撑 。不可篡改可以构建某种基于技术的信任基础 ， 其实也在等待新的综合 。
现在在发生什么
现在大模型出来了，大模型解决的问题用一句话总结就是：它让数据的价值创造再进一步 。如果把百分百数字化的世界以及依赖倒置看成一个时代的终点 ， 那这无疑是往数字世界上添加的极为关键的砝码 。
基于大模型，数字上创造价值的方式不再是速度快、大规模集散这些基础模式，而是进入类人和超脑的阶段 。
这很像用人搬砖修长城用它的体力也是对人智能的应用，但这种应用显然是初级的（过去的互联网、SaaS等），现在可以白领了，坐在办公室里工作，这显然是对人这种智能物种的更高级的发挥 。
从此之后在企业里面不单有人还会充斥各种人工智能体 ， 而它的形式正是上面提到的智能原生应用 ， 而充斥着智能原生应用的世界，必然是一个智能原生的世界，数字化正是其先导 。
拉高视角看，这就是应用掌握更多信息，智能同步提高持续进化的过程，和人类从鱼一步步进化过来具有相似度 。
大模型在这过程中的角色
在上面这个序列里面之前提到的三类角色就更加清楚：
大模型公司肯定不是就做模型的 ， 而是一种社会的普遍基础设施，侯宏老师管这个叫：智能的大规模集中供给（大智能时代的产业再分工：“无数据，不智能”可以休矣）
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