Tim O'Reilly：AI 的杀手级应用在哪里

O'Reilly Radar· Tim O’Reilly·2026-11-11 23:43· 2 小时前AI 评分63

AI 的“杀手级应用”在哪里？

AI 导读

Tim O'Reilly 撰文提出 AI 的杀手级应用可能尚未出现，ChatGPT、Claude、Gemini 相当于浏览器时代的浏览器，Claude Code、Codex、Cursor 等编程智能体只是这个时代的 BASIC 和基础设施。

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如今大多数 AI 创业者和社交媒体爱好者都很年轻。AI 是他们亲身经历的第一场技术革命。他们不记得 20 世纪 70 年代末拥有自己的电脑是多么令人难以置信地兴奋，而不是费尽心思去争取使用那些在昔日被称为“玻璃房”的庞大机器的时间——那是一间空调房，从外面你可以看到九轨磁带被读取、冰箱大小的磁盘驱动器在旋转。输入和输出依靠高速电传打字机（没有屏幕）和磁带（更早则是打孔卡）。他们大多也不像我一样记得，编写汇编语言程序时要将数据从一个计算机寄存器移到另一个寄存器，指定要对其执行的算术或逻辑运算，然后指定将结果保存在哪里。

他们看着今天的 AI，惊叹于现在几乎任何人都能生成代码。他们没有意识到，当你能够使用像 BASIC 这样的解释型编程语言来编写自己的应用，而不是用汇编语言编写时，那种感觉也是一样的。他们也不记得 Dan Bricklin 在 1979 年用 BASIC 编写了第一版 VisiCalc。他与 Bob Frankston 合作创业，后者为 Apple II 用 6502 汇编语言重写了它。Dan 能够用 BASIC 表达这个想法；Bob 随后编写了一个紧凑、高效的版本以便广泛分发。人们蜂拥购买电脑，以便使用 VisiCalc，所有人都预测 VisiCalc“电子表格”会让所有会计失业。它是第一个被称为“杀手级应用”的程序。杀手级应用并不是编程本身的民主化，而是 Dan 和 Bob 用它做的事情。在随之而来的创业热潮中，数据库、图形、文字处理和其他商业应用走出了玻璃房，正如 Bill Gates 所说，“来到每一张办公桌上，进入每一个家庭。”

我们在万维网上也看到了同样的从惊叹到创新再到普及的飞跃。1993 年，O’Reilly 在贸易展上向人们演示 GNN——第一个商业网站时，与会者不敢相信点击一个链接就能弹出数千英里外另一台电脑上的图像或文档。他们不理解软件应用（网页浏览器）与它作为框架所呈现的、带有可点击超链接的网络连接文档之间的区别。他们不理解网页是一种用任何人都能理解的简单标记语言编写的新型软件。网页是一种文档，却在许多方面看起来和表现得像一种程序，这让人难以理解。而当人们真正理解时，他们认为这可能就是编程的终结。

1993年，所有人都认为网页浏览器本身就是杀手级应用，而马克·安德森——Mosaic（最受欢迎的网页浏览器，后来演变为网景）的年轻创造者——将取代比尔·盖茨成为计算领域的新王者。他们没有意识到，网络上真正的杀手级应用并非网页浏览器和网页服务器，而是“堆栈上层”的应用——利用网络所催生的新编程范式构建的应用。那些应用并非我们以往所熟知的软件。它们是由数据库和应用支撑的网站，提供此前不可能实现的服务。我记得当一位朋友告诉我她刚买了第一台电脑就是为了在亚马逊上购物时，我把亚马逊视为2005年相当于VisiCalc的存在。再一次，杀手级应用并非新能力本身，而是开发者用它做了什么。

什么造就了杀手级应用？我认为汤姆·斯托帕德在他的剧作《罗森克兰茨与吉尔登斯特恩已死》中一语中的：

一个人在从一个地方到另一个地方的旅途中，在一个无名、无特征、无人口、无意义的第三地停留，看见一头独角兽穿过他的路径然后消失。这本身就令人吃惊，但各种神秘遭遇都有先例，或者不那么极端地说，可以选择将其归因于幻想；直到——“我的天，”第二个人说，“我一定是在做梦，我以为我看见了一头独角兽。”此时，增加了一个维度，使这一体验变得前所未有的令人警觉。第三位目击者，你明白，没有增加更多维度，只是把它摊得更薄，第四位摊得更薄，目击者越多，它就变得越薄、越合理，直到它薄如现实——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，通向一个未曾梦想过的可能性，但它如此改变了范式，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将其还原为他们已经知道的东西。突破性的企业家看得更深、走得更远。

1995年和1996年，几乎所有人都把未来视为微软与网景之间的对决——谁将拥有网页服务器和网页浏览器，以及网络是否会取代桌面成为新平台。微软赢得了浏览器大战，但事实证明，其重要性远低于任何人的预期。价值流向了在浏览器之上构建的公司，那些弄清了网络使什么成为可能的公司。

在我看来，当前将AI模型提供商相互对立的叙事听起来很像微软对网景。这是平台战争，是对那一层的争夺——那一层将成为构建革命性未来的共同经验。ChatGPT、Claude和Gemini是这个时代的浏览器。这并非小事。但浏览器实际上并不是网络的杀手级应用。网景只赚了一阵子的钱。亚马逊、谷歌以及其他网站的爆发，才使网络成为人们离不开的东西。

Claude Code、Codex、Cursor 以及其他编程智能体或许就是这个时代的 BASIC，或者类似于当年让数据库驱动的 Web 应用成为可能的那些工具和框架。它们是基础设施。重要的基础设施，而且是未来真正到来之前必须就位的基础设施。但仍然只是基础设施。发明者往往要花几十年让它成熟，而 O'Reilly 往往要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，它促成了智能体编程的突破。又或者 Hermes、Dots、Muse 或其他某个个人智能体会是。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，看起来更像是新的赋能平台取得的进展，而不太像新一代应用。

个人智能体或许会成为一个突破性的品类，但在我看来，它们现在就像亚马逊做对之前的早期电子商务。¹ 要让亚马逊行得通，Web 必须变得足够安全，让人们可以在线使用信用卡。应用当时在等待缺失的机制。要让谷歌的经济模式运转起来，必须发明按点击付费广告。我怀疑我们正处于类似的时刻，等待关键部件被摆上桌面，好让开发者完成拼图中属于自己的那一块。要让 AI 智能体在现实世界中代表我们行动，它们需要自己的对等物：支付方式、证明自己代表谁行事的方式、被问责的方式，以及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《智能体经济缺失的机制》一文中论证过，这些机制中有许多尚不存在。也许杀手级应用正在等待 https 和按点击付费的对等物。

简而言之，当你听 AI 对话时，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些生产力去构建什么，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位置？

让我们把时间线排一排，看看能否从中得到一些有用的信息。

CP/M（Control Program for Microcomputers，微型计算机控制程序），第一个广泛流行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。微软于同年 6 月为其发布了 BASIC 解释器。不久之后，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 月问世，操作系统为微软的 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 成为商业必需品。

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 本身早在 1970 年代就已在 Xerox PARC 被发明出来，但直到 Steve Jobs 打造出他那“极其伟大”的 Mac，世界才真正拥抱了它。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 将其用于 Word（1983）、Excel（1985）和 PowerPoint（1987）等应用，以及用于操作系统和编程环境，这使它在那时成为计算世界的霸主。

所以你可以看到一个粗略的时间线。从后来成为新平台的第一个版本问世，到第一个杀手级应用出现，大约用了四到五年。（如果从 Apple II 的推出算起，则是两年，VisiCalc 最初就是为这个平台编写的。）然后是 10 年的发明、竞争和 refinement，随后是相当快速的整合和市场力量的积累。

让我们对网络做同样的时间线。电子邮件和在线论坛很可能是最早的互联网杀手级应用，但它们实际上是前几代研究网络的遗留物。这些应用自 1970 年代以来一直在演进，尽管 CompuServe 和 AOL 在 80 年代已开始将它们带给普通公众。然而，当 Tim Berners-Lee 在 1989 年 3 月首次写下后来成为万维网的提案时，世界才真正改变。它于 1991 年 8 月向世界发布。这就是新平台，也是后来成为新编程范式的起点。

直到 1993 年，在物理实验室和少数大学之外，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，只有大约 200 个网站。）1993 年，国家超级计算应用中心 NCSA 发布了 Mosaic，我们推出了 GNN，这是第一个商业网站。Netscape 于 1994 年底发布了其浏览器，这是 Mosaic 的后续产品。Yahoo! 也在那一年推出，Amazon、eBay 和 Altavista 搜索引擎于 1995 年推出，MapQuest 于 1996 年推出，Google 于 1998 年推出，Wikipedia 于 2001 年推出。

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。（我认为 2004 年的 Gmail、2005 年的 Google Maps、2006 年的 Google Docs 和 2008 年的 Chrome，相当于 Microsoft 在 Windows 之上发布 Office，是网络整合阶段的开始。）

移动端的时间线也并无不同。2007 年的 iPhone，2008 年的 Android。杀手级社交应用 Facebook 和 Twitter 大约在同一时期从网络上起步，但在接下来的几年里才真正在移动端发展壮大。Uber、Lyft 和按需经济这些“只可能发生在移动端”的杀手级应用直到 2011/2012 年才到来。

很多人似乎认为 AI 的发展速度远超以往的技术革命。但如果你把时间线对齐，AI 的推进速度其实与以往时代大致相当。把 2017 年 6 月发表的 transformer 论文“Attention Is All You Need”视为 AI 版的 Tim Berners-Lee 1989 年提案，把 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 的首次发布视为 AI 版的 Mosaic。从发明到爆发的时间间隔大致相同：Web 用了五年，AI 用了五年半。这仅仅是平台就位。AI 原生的“杀手级应用”尚未到来，但应该很快了。（另外，请避免那种玩笑，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，但不在我此处论证的主线上。）

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。亚马逊即将上市。Hotmail 刚满一岁。Google 还是斯坦福大学一个名为 BackRub 的研究项目。SixDegrees 已经开启了社交网络，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惊人应用类别吧。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，并交付着真实的价值。我不确定自己在 AI 中看到了同等的时间到价值。AI 直到 2025 年才走到 Claude Code，也就是它的 Microsoft Basic 等价物！从某些衡量标准看，AI 的进展更慢，而不是更快。有更多变化需要消化，开发者仍在艰难应对工具链，并发展所需的新知识。

为什么有这么多钱，却这么慢？

四大超大规模云厂商今年资本支出预计将达到约 7000 亿美元，几乎是 2025 年支出的两倍。这比 1990 年代投入 Web 的资本多出几个数量级。如果资本和能力是限制因素，你会以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降低而非提高其发现突破的效率。从 Uber 和 Lyft 时代开始，大型风投在竞赛伊始就把赢家封圣，挤出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，泡沫依赖群体思维而繁荣。

而这种群体思维的一部分，是关于价值将在哪里被捕获，而不是它将在哪里被创造。这几乎总是向后看的。在铁路热潮期间，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。与之并行的电信基础设施建设才是资金花掉的地方。仅 2000 年一年，美国运营商就在资本上花费了约 970 亿美元。

根据FDIC 的一项分析，到 2002 年，已铺设的光纤中实际投入使用的只有 2% 到 5%。超过 60 家电信公司破产。一旦电信泡沫时期的数据中心和暗光纤能以极低价格买到，它们就催生了一代新应用，比如流媒体视频。YouTube 成立于 2005 年，即泡沫破裂之后，靠的是别人在倒闭前付过钱的廉价带宽。有一些有远见的公司（想想 Google、Amazon）在富足时代到来之前就已创立，但更多的公司是在泡沫破裂之后才成立的。

卡洛塔·佩雷斯的著作《技术革命与金融资本》记录了自运河时代以来每一次技术革命的这一模式。金融资本涌入新基础设施的建设，泡沫形成并破裂，随后的部署期——技术真正重塑经济的阶段——是由不同的人在被崩溃遗留下来的东西之上建立起来的。如果这就是我们在周期中所处的位置，那么杀手级应用的缺席就根本不是谜题。

当前的数据中心建设和在前沿 AI 上的巨额投资可能并不是未来。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，我们将建造什么。

帮我补全这幅图景

我看到几种可能。要么我们仍处于早期，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 的进展比其拥趸所宣称的要慢，尽管有那么多资本，因为资本和模型能力并不是限制因素。但也有可能杀手级应用已经出现，而我没有听说，因为 AI 的讨论如此聚焦于 AI 能力，没有人讲述他们用它取得了什么成就——除了构建更好的开发者工具之外。

我想知道是哪一种。杀手级应用我们一看便知。Amazon 曾是一家书店，其藏书比任何实体书店都多。Wikipedia 是一部完全由志愿者撰写的百科全书，在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，以及如何前往任何其他地方。如果你知道某个 AI 应用——不是聊天机器人或智能体编程环境本身——能以那种规模改变普通人能做的事，或者某个企业做某件事比它所取代的企业便宜一个数量级或好一个数量级，我想听一听。请在下面的 Google 表单中告诉我你在构建什么，并且只在说明它让你能为他人产出什么这一语境下描述你使用的工具。如果你是使用 AI 的软件开发者，你正在产出什么在 AI 之前不可想象的东西？

你在构建什么？

脚注

1. CommerceNet 于 1994 年演示了第一笔在线加密信用卡交易，而 Netscape 在同年推出 HTTPS（超文本传输安全协议）并在 Netscape 浏览器中提供该协议，使这一理念成为主流。这使得在网页上输入信用卡号变得安全。︎

来源：O'Reilly Radar · oreilly.com