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      AI幫你叫車點外賣!谷歌Gemini將成所有超級App的噩夢

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      抓住風口

      本期要點:當手機AI能幫你干活了,誰先慌了?

      你好,我是王煜全,這里是王煜全要聞評論。

      如果有一天,用戶不再需要主動打開App就能完成交易,這個App還能收 廣告費嗎?

      而最近,這個趨勢已經開啟。

      2月25日,在三星Galaxy S26系列新機的發布會上,大家關注的不是攝像頭,也不是屏幕,真正令人驚喜(或叫做 驚嚇)的是一段簡單的演示。用戶對著手機說“幫我叫個Uber去機場”,手機就在后臺自動打開應用、讀取當前位置、選擇車型、估價,整個過程無需切換App,只需用戶最后確認支付。


      這個演示背后,靠的是谷歌深度集成到系統層的Gemini模型,從而實現多步驟后臺任務的自動化。據谷歌官方博客稱,該功能將以beta形式率先在美國和韓國的S26系列上線,覆蓋打車、外賣、購物等高頻場景。

      此外,S26系列所搭載的高通驍龍芯片,端側推理能力得到了顯著提升,將為多步驟代理執行提供算力基礎,從而減少云端依賴,提升隱私的保護,加快響應速度。

      如果你只是把這場發布會當作又一次旗艦手機的更新,就可能錯過它的標志性意義,也就是手機操作系統的一次范式轉變。Gemini的這種能力,在形式上類似于此前在中興努比亞手機上集成的豆包手機助手,只不過,Gemini嵌入在Android系統框架中,將隨著Android擴散到全球。

      在我們看來,很快的,手機就將不再只是通訊和娛樂工具,而將成為你的隨身助手。這意味著,價值分配的權力也正從超級App的入口遷移到系統級的行為智能Agent。

      行為智能

      首先,我們要再次指出,未來的關鍵AI模型,未必是參數最大的大語言模型(LLM),而是執行成功率最高的模型,也就是大行為模型(LBM)。

      在去年前哨大會上,我們曾提出,不同于預測下一個token的大語言模型,大行為模型輸入的是用戶意圖,輸出的是具體動作,比如手機上的點擊、滑動、確認支付等等。

      大行為模型可以是基于LLM架構,但專注于行為領域,所以可以說是領域智能的一種。

      S26搭載的Gemini正體現了這種差異。它把用戶的叫車需求拆解為讀取位置、打開Uber、選擇車型、估價、確認支付的步驟。這是一條基于用戶意圖的動作鏈,而不是文本鏈。

      而且整個過程在后臺沙盒運行,用戶可以監控或中斷,也可以同時用手機做別的事,確實能給用戶帶來很大便利,節省大量時間,也許還能幫你省錢,讓你用了就回不去。


      不過,要注意的是,LLM架構有個天然缺陷,就是有一定概率出現幻覺。

      在AI問答中,幻覺的影響也僅限于單次互動。但當任務變成幾個甚至十幾個連續動作時,哪怕幻覺概率只有1%,也會不斷累積,最終變成一個大概率事件。

      特別是,我們發現,對比ChatGPT、Claude以及Grok,Gemini的幻覺率偏高,經 常出現一本正經胡說八道的情況。甚至哪怕你不斷反問和糾正,它還會上演犟嘴的戲碼,或是編出一大堆“佐證”材料。

      未來Gemini如何降低手機系統上的錯誤率,將是一個值得觀察的點,畢竟給用戶叫了個車,結果送錯了地方,可是既虧錢又浪費時間,還讓自己顏面掃地的事情。

      此外,這里還有另一個懸念——Gemini是否會借此開發一個聚焦于執行的大行為模型。

      三星和谷歌有望通過手機的端側AI構建行為數據的收集和反饋閉環,理論上他們有這個潛力。

      要知道,真正有商業價值的行為數據應當能反映出用戶真實的決策路徑。手機上每一次成功或失敗的執行,都會為模型的優化提供反饋。

      所以,我們也反復強調,如果你也致力于投入到行為智能的潮流中,就要考慮,你的應用或產品所積累的是文本數據還是行為數據,以及能否獲得反饋以優化模型。這將產生決定性區別。

      攪局者

      不過,從產業層面看,更重要的變化在于,超級App的壟斷邏輯正在松動。

      過去十年,微信、淘寶、亞馬遜、Facebook等超級App依靠封閉數據壁壘與支付閉環形成壟斷。用戶必須進入應用中,在平臺內完成交易全過程,而平臺則依靠這種壟斷地位賺取傭金與廣告收入。

      但要注意的是,如果系統級Agent成為主流,這個邏輯將發生改變。

      就像三星所演示的,手機端的Agent可以自動總結聊天記錄,并為不同人點不同的披薩。這個過程中,超級App只是服務的提供者。那它們還能控制搜索排序嗎?廣告位還值錢嗎?還能偷偷對用戶大數據殺熟嗎?顯然都不能了。

      它們甚至還要為了優先被AI調用,而被系統商、也就是谷歌抽取傭金。那么最終,利潤必定將會大幅降低。

      更悲催的是,一旦用戶行為都在系統層完成,超級App可能難以獲得用戶的完整行為鏈,也就無法對推薦算法和行為模型進行優化迭代,徹底被系統級Agent所壓制。

      這就是我們說的,要對峙引起國外專家普遍焦慮的技術封建主義,靠的是代表每個用戶的用戶側應用的崛起。


      當然,在中國市場,情況也許會更復雜,留給超級App的掙扎時間也會更多一些。

      由于Gemini在中國不可用,三星等安卓手機廠商需要接入通義千問、豆包等本地模型,或是要像小米和華為那樣自研模型。

      但一方面,這些模型的表現如何也還有待驗證。

      另一方面,手機廠商與超級App圍繞入口的博弈也會進入白熱化。

      阿里巴巴已在用通義千問打通生態內的各個應用,試圖通過AI圈下更大的地盤,他們大概率不會愿意輕易幫手機廠商打造系統級Agent。而豆包手機助手,則早已經被多方超級App盯上,有被聯合封殺的危險。

      但是,當全球應用生態都走向開放的時候,中國超級App系統的崩潰還會遠嗎?

      因此,對于應用開發者而言,前路已經比較明確了。

      如果AI Agent成為主流入口,而你的應用無法被調用,就可能被邊緣化。但如果你率先被系統調用,并讓用戶體會到了行為智能的便利和優惠,就將形成用戶依賴,從而獲得先發優勢。

      當然,你也有第三條路,開發用戶側Agent,成為真正的攪局者——站在用戶利益一側,幫用戶橫向比價、做出適合他們的選擇,幫用戶對抗平臺和系統AI。

      最終,該擔心的還是中國的超級App們,但他們究竟在擔心什么?是怕失去廣告位的收入,還是怕被用戶拋棄?

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