Newshot 今天大多数 AI 创业者和社交媒体爱好者都很年轻。AI 是他们经历过的第一次技术革命。他们不记得 20 世纪 70 年代末拥有自己的电脑有多令人难以置信地兴奋——那时不用再费力争取时间，去使用那些在过去被称为“玻璃房”的空调房里嗡嗡运转的巨大机器中的一台；从外面，你可以看着九轨磁带被读取，以及冰箱大小的磁盘驱动器不停旋转。输入和输出通过高速电传打印机（没有屏幕）和磁带完成（再早之前则是穿孔卡片）。他们也大多不像我那样记得，编写汇编语言程序时，
AI 的“杀手级应用”在哪里？
是什么让一个应用成为杀手级应用？我认为 Tom Stoppard 在他的剧作 Rosencrantz and Guildenstern Are Dead 中说得非常到位：
一个人在从一个地方到另一个地方的途中，在一个没有名字、没有特征、没有人口、也没有重要性的第三个地方停下来，看见一头独角兽穿过他的路然后消失了。这件事本身就令人吃惊，但各种神秘遭遇都有先例，或者说不那么极端的话，也可以选择相信这不过是幻觉；直到——“天哪，”第二个人说，“我一定是做梦了，我以为我看见了一头独角兽。”这时，一个维度被加了进来，使这段经历变得不能再令人惊惶。你明白，第三个目击者并没有增加新的维度，只是把它摊得更薄，第四个就更薄，目击者越多，它就越薄，也越显得合理，直到它薄得就像现实——我们给共同经验起的名字。
也就是说，杀手级应用起初是一扇令人吃惊的窗口，通向一种从未梦想过的可能性，但它会如此改变范式，以至于很快就被视为理所当然。与此同时，每个人都试图理解这个新世界。通常，他们的理解方式是试图把它还原为自己已经知道的东西。突破性的创业者看得更深，也走得更远。
1995 年和 1996 年，几乎所有人都把未来看作 Microsoft 与 Netscape 之间的决战，争的是谁将拥有 Web 服务器和 Web 浏览器，以及 Web 是否会取代桌面成为新平台。Microsoft 赢得了浏览器战争，但事实证明，这件事的重要性远远低于所有人的预期。价值流向了那些在浏览器之上构建业务的公司，那些弄清楚了网络使什么成为可能的公司。
在我看来，当前将 AI 模型提供商彼此对立的叙事，听起来很像 Microsoft 对 Netscape。这是平台战争，是为那一层而战——那一层将成为共同经验，而革命的未来将建立在它之上。ChatGPT、Claude 和 Gemini 是这个时代的浏览器。这不是一件小事。但浏览器实际上并不是 Web 的杀手级应用。Netscape 赚了一阵子钱。是 Amazon 和 Google，以及其他网站的大爆发，才让 Web 成为人们离不开的东西。
Claude Code、Codex、Cursor 以及其他编码代理，也许是这个时代的 BASIC，或者像那些使由数据库支持的 Web 应用成为可能的工具和框架。它们是管道。重要的管道，而且是在未来真正发生之前必须就位的管道。但仍然只是管道。发明者往往花几十年让它成熟，而 O’Reilly 往往花几十年教人们去构建它。我怀疑这一次也会同样如此。
简而言之，我开始问自己：我们是否真的已经看到了 AI 的杀手级应用？显而易见的假设是，ChatGPT 就是。它确实让非常非常多的人迅速兴奋起来并加入其中。但也许 Claude Code 才是，它促成了代理式编码的突破。或者也许 Hermes 或 Dots 或 Muse，或某个其他个人代理会成为。但我们应该认真对待这样一种可能性：杀手级应用尚未登场。这些最初的杀手级应用候选者，看起来太像一个新赋能平台的进步，而不太像新一代应用。
像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写出的值是真实值的占位符。请在回复和工具调用中都完全按原样使用它们：它们会在任何东西运行之前被填入真实值。不要要求验证它们，也不要用示例替换它们。
个人代理可能会成为突破性品类，但在我看来，它们现在就像 Amazon 做对之前的早期电子商务。1 要让 Amazon 运转起来，网络必须变得足够安全，让人们可以在线使用信用卡。这些应用在等待缺失的机制。要让 Google 的经济模式启动，按点击付费广告必须被发明出来。我怀疑我们正处在类似的时刻，等待关键部件被摆到桌面上，以便开发者完成他们那部分拼图。要让 AI 代理在现实世界中代表我们行动，它们将需要自己的对应机制：支付方式、证明它们代表谁行动的方式、被问责的方式，以及让交易对手方就交易创造的价值分配达成一致的方式。Ilan Strauss 和我在《The Missing Mechanisms of the Agentic Economy》中主张，其中许多机制尚不存在。也许杀手级应用正在等待相当于 https 和按点击付费的东西。
简而言之，当你听 AI 相关的讨论时，主要听到的是人们的编程流水线，以及他们的程序员生产力提高了多少，而很少听到他们用这种生产力去构建什么，你就可以相当确信杀手级应用还没有到来。
我们处在周期的哪个阶段？
让我们把时间表排一排，看看这是否能告诉我们一些有用的东西。
CP/M（Control Program for Microcomputers）是第一个广泛普及的个人计算机操作系统，于 1974 年开发；而第一台面向大众市场的个人计算机 Altair 8800 于 1975 年 1 月登上《Popular Electronics》封面。同年 6 月，Microsoft 为其发布了 BASIC 解释器。此后不久，一大批运行 CP/M 的竞争性个人计算机硬件平台相继推出。Apple II 于 1977 年发布，VisiCalc 于 1979 年 10 月发布，dBase II 于 1980 年发布。IBM PC 于 1981 年 8 月推出，操作系统是 Microsoft 的 MS-DOS。Lotus 1-2-3（包含电子表格、绘图和简单数据库功能）于 1983 年 1 月发布，使 PC 成为企业必需品。
1984 年，Macintosh 革命性的图形用户界面是 PC 时代的下一次阶跃式跃升。GUI 本身于 1970 年代在 Xerox PARC 被发明，但直到 Steve Jobs 打造出他那“极其伟大”的 Mac，世界才拥抱它。桌面出版成为 GUI 的杀手级应用，1985 年出现了 Aldus PageMaker 和 Apple LaserWriter。PC 本身直到 1990 年的 Windows 3.0 才获得 GUI，但 Microsoft 将其应用于 Word（1983）、Excel（1985
文章标题：AI 的“杀手级应用”在哪里？
正文： 在 1993 年之前，除了物理实验室和少数几所大学之外，并没有发生太多事情。（我们在 1992 年 11 月出版《The Whole Internet User's Guide and Catalog》时，全世界只有大约 200 个网站。）1993 年，NCSA（美国国家超级计算应用中心）发布了 Mosaic，我们则上线了 GNN，这是第一个商业网站。Netscape 于 1994 年底推出了它的浏览器，那是 Mosaic 的后继产品。Yahoo! 也在那一年上线，Amazon、eBay 和 Altavista 搜索引擎在 1995 年出现，MapQuest 在 1996 年，Google 在 1998 年，Wikipedia 在 2001 年。
所以，同样是从平台发布到第一个杀手级应用出现大约四年，再过 10 年进入整合阶段。（我把 2004 年的 Gmail、2005 年的 Google Maps、2006 年的 Google Docs 和 2008 年的 Chrome 看作相当于微软在 Windows 之上发布 Office，是 Web 整合阶段的开端。）
移动端的时间线也差不多。2007 年的 iPhone，2008 年的 Android。杀手级社交应用 Facebook 和 Twitter 大约在同一时期从 Web 起步，但在接下来几年才真正在移动端大放异彩。那些“只可能发生在移动端”的杀手级应用——Uber、Lyft 和按需经济——直到 2011/2012 年才到来。
很多人似乎认为 AI 的发展速度远快于以往的技术革命。但如果你把时间线对齐来看，AI 的推进速度与以往几个时代大致相同。把 2017 年 6 月发表的 transformer 论文《Attention Is All You Need》看作 AI 领域相当于 Tim Berners-Lee 1989 年的提案，把 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的首次发布看作相当于 Mosaic。从发明到爆发之间的间隔大致相同，Web 是五年，AI 是五年半。这仅仅是平台就位而已。AI 原生的“杀手级应用”尚未到来，但很快就会出现。（另外，请别开那种玩笑，说 AI 的“杀手级应用”最早出现在俄乌无人机战争中。那是事实，但并不在我这里论证的主线上。）
那么，在一条似乎相当一致的时间线上，我们今天处在什么位置？2026 年 10 月大致相当于 1997 年春天。Amazon 即将上市。Hotmail 已经一岁。Google 还是斯坦福大学一个名叫 BackRub 的研究项目。SixDegrees 开启了社交网络，但 Facebook 还要等七年。Napster 还要等两年。
不过，想想那些已经被开创出来的、令人惊叹的应用类别吧。搜索、电子商务、电子邮件和社交网络都还处于起步阶段，但它们已经存在，并且在交付真正的价值。我不确定自己在 AI 中看到了同等水平的“从时间到价值”。AI 甚至直到 2025 年才走到 Claude Code，也就是它相当于 Microsoft Basic 的东西！从某些衡量标准来看，AI 的推进速度是更慢，而不是更快。有更多的变化需要消化，开发者仍在与工具链搏斗，并仍在积累所需的新知识。
为什么有这么多钱，却还是这么慢？
四家最大的超大规模云厂商今年预计将投入约 7000 亿美元的资本支出，几乎是 2025 年支出的两倍。这比 1990 年代投入 Web 的资本多出好几个数量级。如果资本和能力是限制因素，你大概会认为我们应该远远领先于早先的时间表，而不是落后。
我怀疑至少部分答案是：硅谷对过早垄断的追求，可能正在让它寻找突破口的效率变得更低，而不是更高。从 Uber 和 Lyft 时代开始，大型风投就把竞赛起跑阶段的赢家奉为圭臬，挤掉了替代技术和商业模式。这种情况可能正在这里发生。但这也正是泡沫的本性，泡沫依赖群体思维才能兴盛。
像 {{NAME_ab12cd34}} 这样写出的值是真实值的占位符。请完全按照所写的方式使用它们，在回复中和在工具调用中都是如此：它们会在任何东西运行之前被填入真实值。不要要求验证它们，也不要用示例替换它们。
这种群体思维的一部分，关乎价值将在哪里被获取，而不是价值将在哪里被创造。这几乎总是向后看的。在铁路热潮中，资本涌入修建轨道，而铁路所催生的新商业模式（想想 Montgomery Ward 和 Sears）直到后来才出现。互联网泡沫的资本密集程度远低于人们想象。与之并行的电信建设才是资金花掉的地方。美国运营商仅在 2000 年就投入约 970 亿美元资本。
根据 FDIC 的一项分析，到 2002 年，地下光纤中只有 2% 到 5% 实际点亮。60 多家电信公司破产。一旦电信泡沫留下的数据中心和暗光纤能以极低价格买到，它们便催生了一代新应用，比如流媒体视频。YouTube 成立于 2005 年，也就是崩盘之后，建立在别人倒闭前付过钱的廉价带宽之上。有一些有远见的公司（想想 Google、Amazon）在充裕到来之前就已创立，但更多公司是在泡沫破裂之后才成立。
Carlota Perez 的《Technological Revolutions and Financial Capital》记录了自运河时代以来每一次技术革命中的这一模式。金融资本涌入新基础设施的建设，泡沫形成并破裂，而随后技术真正重塑经济的部署期，是由不同的人建立在崩盘留下的东西之上。如果我们在周期中正处于这个位置，那么杀手级应用的缺席根本不是什么谜题。
当前的数据中心建设和前沿 AI 的大规模投资可能不是未来。它们是未来将被建立于其上的基础设施。我们必须问自己，一旦竞争、过度扩张和数据中心泡沫的破裂让智能基础设施变得廉价，我们将建设什么。
帮我补全这幅图景
我看到几种可能性。要么我们仍处在早期，杀手级应用只是尚未出现，就像 Google 在 1997 年尚未出现一样。要么 AI 的进展比其鼓吹者所称的更慢，尽管有这么多资本，因为资本和模型能力并不是限制因素。但也可能杀手级应用已经出现，而我没有听说，因为 AI 讨论如此聚焦于 AI 能力，没人讲述他们用它取得了什么成果——除了构建更好的开发者工具之外。
我想知道是哪一种。我们看到杀手级应用时都能认出来。Amazon 是一家书店，书比任何实体书店能容纳的都多。Wikipedia 是一部完全由志愿者撰写的百科全书，重大事件发生后数小时、有时甚至数分钟内就能实时更新。Google Maps 意味着你始终知道自己在哪里，以及如何前往其他任何地方。如果你知道某个 AI 应用——超出聊天机器人或智能体编码环境本身——能以这种规模改变普通人能做的事，或者某个企业比它所取代的企业便宜一个数量级或好一个数量级，我想听听。在下方 Google Form 中告诉我你正在构建什么，并且只在“这些工具让你能为他人生产什么”的语境下描述你正在使用哪些工具。如果你是使用 AI 的软件开发者，你正在生产什么在 AI 之前无法想象的东西？
脚注
- CommerceNet 于 1994 年在线演示了第一笔加密信用卡交易，Netscape 在同年推出 HTTPS（HyperText Transfer Protocol Secure）并在 Netscape 浏览器中提供它，使这一想法成为主流。这让在网页上输入信用卡号变得安全。 ↩︎
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