長久以來，計算世界一直由Windows、Linux和Unix等傳統作業系統所統治。這些平台構成了我們與電腦交互的支柱，使得軟體能夠順暢運轉、服務得以無縫運行。然而，生成式AI技術的興起正在技術生態系統中引發範式性的轉變。
生成式AI不再只是面向專項用例的高級工具。其正在深化為一種新的並行技術棧——類似於傳統作業系統中的基礎層，從根本上重新定義組織的運營、創新與競爭方式。隨著我們步入生成式AI的新時代，智能體開始作為新的應用程序出現，而這一轉變也將重塑各個行業的基本商業戰略。
本文將探討生成式AI如何迅速發展成為並行技術棧，以類似傳統企業IT生態系統的方式演進轉化。對於組織高層管理者來說，把握這種轉變將至關重要，因為其極有可能顛覆運營方式並重塑市場競爭優勢的具體形態。
生成式AI就是新的作業系統。
生成式AI：新的作業系統技術棧
作業系統的作用，在於為硬體和軟體之間提供基本接口。同樣的，生成式AI如今正在以並行作業系統的形式出現，負責協調大規模計算基礎設施與複雜應用程序之間的交互，而這些應用程序則被逐步改造為AI智能體這一全新形式。此番轉變並不是簡單的自動化或者增量式改進，而是對數字技術棧的根本性重構——從硬體到軟體，AI將集成至其中每個層級。
傳統計算技術棧由底層硬體、作業系統核心、實用程序、shell以及為最終用戶服務的應用程序共同組成。每一層對於建立支持數字交互的整體環境都意義重大、不可或缺。
然而，生成式AI正在引入一股顛覆性變化：
硬體層：硬體層傳統上由英特爾、ARM和SPARC主導，如今正不斷發展以滿足AI工作負載的需求。英偉達、Groq、Cerebras、Graphcore以及SambaNova等公司正在開發並交付下一代硬體，著力研究AI專用處理器。這些AI加速器負責為AI模型所需的核心基礎設施及複雜計算提供動力。
基礎設施提供商：在傳統模式當中，戴爾、HPE和IBM等OEM廠商構成了企業基礎設施的支柱，提供伺服器、存儲及網路解決方案以運行由作業系統驅動的應用程序。現如今，亞馬遜雲科技、微軟Azure以及Google Cloud等雲平台則引領著AI技術棧，提供針對生成式AI進行優化的基礎設施及服務。與PC和伺服器市場類似，除了超大規模企業之外，還有其他參與者也在提供多種多樣的生成式AI即服務。它們的可擴展性和靈活性對於支持需要大量處理能力的AI模型至關重要。
AI模型生態系統：傳統的作業系統核心負責管理內存和進程等底層功能。而在生成式AI技術棧中，Llama、Gemma、Mistral及Phi等語言模型充當這一核心，使系統能夠生成與人類表達習慣相似的文本、圖像甚至代碼。Apple Intelligence和微軟Copilot PC就是生成式AI在作業系統中充當不可或缺的組成部分的早期案例。正如核心對於作業系統的功能至關重要，這些模型也成為AI系統的構建基石。
核心實用程序與框架：與核心作業系統實用程序相對應，AI工具（如嵌入模型、向量資料庫及編排框架，包括LangChain和LlamaIndex）如今成為新的關鍵組件。它們簡化了複雜工作流程的處理方式，使得智能體能夠檢索知識並有效執行任務。這些框架還為開發人員和組織提供了構建、訓練及部署AI智能體的「shell」。
智能體：新的應用程序
在傳統技術棧中，應用程序構建在作業系統之上，負責執行特定任務並為用戶提供價值。在生成式AI技術棧中，AI智能體承擔起了這些應用程序的角色，但其能力又遠遠超過了傳統軟體。AI智能體具有自主性，能夠與環境交互、從數據中學習，並執行從客戶服務到軟體開發的多領域任務。
對於高層管理者而言，AI智能體的興起帶來了新的戰略機遇。這些智能體可以充當個性化助理，簡化工作流程與管理運營，甚至根據數據驅動的洞察做出決策。與大多數操作都離不開人為干預的傳統軟體不同，AI代理能夠自主運行，不斷學習和改進。這種轉變對於運營效率和客戶參與度都具有重大影響。
以客戶支持為例。過去，企業依靠腳本聊天機器人與人工客服的組合來處理客戶查詢。如今，由生成式AI模型驅動的AI智能體不僅能夠理解和回答各種自然語言形式的問題，還可以預測客戶需求並在問題出現之前將其解決。這種更高的完善度使得公司能夠在提升客戶體驗的同時，降低運營成本。
對於高層管理者們的戰略意義
對於高層管理者來說，從傳統作業系統驅動型應用程序向著生成式AI技術棧的轉變，代表的不僅僅是技術層面的演進，更是企業運營、創新與競爭方式的戰略升級。
要想引領這一轉變，領導者們應當考慮以下幾點：
擁抱新技術棧：應用生成式AI並將其作為並行技術棧已經不再只是可選項，而是一種必要手段。如果無法將這些技術整合到運營流程當中，組織很可能將落後於那些成功達成這一目標的競爭對手。早期採用者已經體驗到了生成式AI帶來的決策能力增強、運營效率提高以及客戶體驗改善等優勢。
重新定義IT基礎設施：過渡到AI驅動的硬體和基於雲的基礎設施，要求我們重新評估自己的IT架構。傳統伺服器和本地數據中心可能不再適合AI工作負載。相反，組織需要專門的AI硬體和雲平台來提供生成式AI系統所需要的可擴展性與靈活性。
依託AI智能體實現自動化：AI智能體不僅僅是種高級應用程序，同時也是能夠跨職能處理複雜任務的自主系統。通過在營銷、運營和財務部門部署這些智能體，企業可以降低運營成本，同時改善決策與服務交付能力。
投資人才與培訓：雖然生成式AI具有巨大潛力，但也需要搭配專業技能方可起效。高層管理者必須確保其團隊具備使用AI模型、嵌入及智能體的能力。投資AI培訓並引入具有AI開發專業知識的人才，將成為保持競爭優勢的關鍵所在。
培育創新文化：作為新的作業系統技術棧，生成式AI的興起為創新提供了前所未有的廣闊機會。鼓勵嘗試AI的公司將獲得先發優勢，更有能力開發出新的產品、服務與商業模式。高層管理者也應專注於引導並營造能夠支持AI驅動探索的創新文化。
展望未來
生成式AI向著並行作業系統技術棧的演變已經在推進當中。隨著這項技術的發展成熟，我們將見證AI模型、智能體以及基礎設施的進一步發展。對於高層管理者來說，這種轉變既帶來了挑戰、也象徵著新的機遇。誰能積極擁抱這一全新技術棧，誰就有望在所處行業中占據領先地位、釋放新的效率極限、提高客戶參與度並創造出更具創新性的產品和服務。
在未來幾年，AI智能體很可能會變得與傳統應用程序一樣無處不在，而有效運用它們並發揮其專長的企業將獲得顯著的競爭優勢。生成式AI正在塑造新的未來，而關於把握其潛力的市場參與者必將在這個前所未有的數字時代蓬勃發展、繁榮興盛。
