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你不妨把手機想像成一座大樓。平時我們安裝的AI應用，就像訪客，只能在大堂裡活動。但豆包助手不一樣，它拿到了一把萬能鑰匙，可以自由進出所有房間，可以操作房間裡的裝置。
比如，你對它說“幫我在招聘軟體上找產品經理的工作，然後投簡歷”。它會自己打開招聘軟體，篩選崗位，然後一個一個投簡歷。有人測試過，10分鐘能投30份簡歷。
再比如，你說“幫我點個外賣，要少糖少辣，餐具分開裝”。它會自己打開外賣軟體，選餐廳，選菜品，在備註裡寫上你的要求，然後你下單支付。
這就是所謂的“系統級權限”。
但問題是，華為、小米、OPPO、vivo、榮耀，那家沒有自己的AI團隊？它們會把系統的核心權限，交給一個外部公司嗎？不太可能。
因此，字節跳動要想讓自家的AI具備“系統級權限”，大機率上就只能自己造手機，至少是作為聯合製造方參與手機製造。這回的豆包手機，就是字節和中興合作的。
那麼，這條路走得通嗎？
我從卓克老師那看到一個觀點，很難。為什麼？
首先，技術水平不夠。現在的大語言模型理解不了人需求的多樣性，錯誤率太高。10次任務出3到4次錯，錯誤率大概30%到40%。
注意，假如是作為聊天助手，這個錯誤率好像也能忍忍。但是，作為一款負責執行的消費級應用，這個錯誤率幾乎是災難性的。比如，你讓AI幫你點外賣，結果它點錯了餐廳，你還會繼續用嗎？
一般來說，消費級產品的可靠性，至少要達到95%以上，使用者才會覺得“可以用”。要達到99%以上，使用者才會覺得“好用”。從“能用”到“好用”，是一道鴻溝。卓克老師認為，這需要下一代全新原理的模型才能解決。
其次，很多App廠商都會抵制。
你想想，假設你打開電商應用，想買個手機殼。但看到其他感興趣的東西，你也會點進去看看，可能順手加購。
但假如用AI助手操作呢？你說“幫我買個手機殼”，AI直接搜尋，直接下單。不看推薦，不看廣告，不看其他商品。你的停留時長，從10分鐘變成10秒。瀏覽頁面從十幾個變成1個。電商平台的廣告收入、推薦轉化、交叉銷售，全都沒了。
比如，網上傳言，微信團隊封禁了搭載豆包助手的手機，使用者啟動助手後微信會自動退出登錄。微信官方回應說，沒有做任何特別動作，可能是助手觸發了原有的安全風控措施。
但不管是主動封禁還是被動觸發，結果都是，AI助手在微信上用不了。而微信，是中國使用者使用頻率最高的App之一。假如微信不支援，豆包手機助手的價值恐怕就要大打折扣。
當然，關於目前的消息，估計你已經看到很多了。因此接下來，咱們換個角度。
你看，即使現在的“AI助手”會出現問題，即使現在的手機算力，還不足以支撐一些大模型的本地部署。但是，這些都是技術問題，將來或許可以解決。AI的錯誤率會繼續降低，大模型的本地部署門檻也會降低。
因此，我們姑且假設，未來早晚會出現大量搭載“系統級AI助手”的手機。那麼到時候，這些AI手機和之前的各大App之間，會如何共存呢？會出現那些可能性呢？
關於這個問題，我們或許可以參考“博弈論”的視角。從短期到長期，行業也許會經歷幾個不同的階段。
第一，先說短期。行業也許會進入“囚徒困境”的博弈。
假設，有10個購物平台。AI助手來了，要求接入。這時，每個平台也許都會想，“假如我開放了，AI會把使用者直接帶到商品頁面。使用者不看廣告，不瀏覽其他商品。我的流量損失會很大。”
所以，抵制更“安全”。假如所有平台都這麼想，結果就是，大家都抵制。
這就是囚徒困境的經典場景，每個人都選擇對自己最安全的策略。但這個均衡，非常不穩定。
為什麼？你看，假如9個平台抵制，1個平台開放，會發生什麼？那個開放的平台，會獲得AI助手帶來的全部購買需求。比如，你對AI說“幫我買個手機殼”。AI去查詢各個平台，發現9個都不讓它操作，只有1個開放。那麼它會把所有訂單都導向那個開放的平台。
那個平台在AI管道裡的市場份額，可能從10%，直接跳到100%。而且，這個優勢會越來越大。因為AI會學習，會記住“那個平台最好用”，下次會優先推薦它。
而那9個抵制的平台呢？它們會發現，自己的流量在快速流失。它們會被迫跟進，也開放介面。
這就是連鎖反應。所以，“大家都抵制”這個均衡，看起來穩定，其實非常脆弱。只要有一個平台率先開放，整個局面就會被瓦解。
當然，也可能出現分化。微信、淘寶之類的大平台有資本抵制，還可能會做自己的AI手機。但不管是那種結果，有一點也許是確定的，命運的齒輪已經開始轉動了，它不會因為當前的某款手機不好用就停下。
第二，再說中長期。行業也許會進入一個“演化博弈”的階段。
簡單說，就是在一個生態系統中，不同的策略會相互競爭，市場會自然選擇出最適應環境的策略。
比如，在AI助手這個新環境下，會不會出現一種全新的“AI原生App”？
現在的App，介面是給人看的。精美的圖片、吸引人的視訊、精心設計的互動。這些都是為了吸引“人”的注意力。但AI不需要這些。AI需要的是：結構化的資料、清晰的邏輯、標準化的介面。
這樣的苗頭已經出現了。
比如，有家公司叫Stripe。它是一個支付服務平台，據說估值大幾百億美元。但它沒有複雜的介面，開發者只需要一行程式碼，就能呼叫它的支付功能。
據說，80%的美國消費者都用過Stripe，只是絕大多數人根本不知道。因為它是“藏”在各個網站和App背後的。你在亞馬遜、優步、Shopify上支付，背後可能就是Stripe在處理。
這就是一個典型的“給機器用的服務”。它不需要吸引人的注意力，它只需要提供標準化的介面，讓其他系統可以呼叫。
再比如，亞馬遜的子公司Alexa，你對著它的AI產品說“幫我買衛生紙”，它就能幫你下單。亞馬遜現在還要求，商家不能只填商品名稱和價格，還要填寫所有屬性：顏色、材料、容量、尺寸、技術規格。而且，這些屬性要用“日常對話語言”來描述，因為使用者可能會問“那個微波爐功率最大”，AI需要能理解並回答。
再比如，最近有個概念叫“無頭電商”。什麼叫無頭電商？就是前端和後端完全分離。後端通過API提供所有電商功能，包括商品管理、訂單處理、物流等。前端可以是任何裝置：App、智能手錶、車載系統。所有資料都是高度結構化的，任何裝置都可以通過API呼叫。
你看，這些都是“AI原生”的苗頭。
它們的共同特點是：不是給人看的，是給機器用的。介面不重要，資料結構才重要。
從這個角度看，假如有人專門做一個“給AI用的購物平台”，會怎樣？這個平台可能沒有漂亮的介面，甚至沒有介面。所有商品資訊都是結構化的，AI可以直接讀取，可以秒級完成交易。
將來傳統App和AI原生App，最終的結果，也許不是“一方消滅另一方”，而是“共存”。就像線上購物和線下購物一樣。也許有些場景適合AI原生App，比如買菜、點外賣，也有些場景適合傳統App，比如買衣服、買家具，對這類商品來說，“逛”是個必備環節，使用者是不想讓AI代勞的。
未來假如AI手機普及，會有那些人參與呢？可能是手機廠商，比如蘋果、華為、小米。它們控制作業系統，可以內建AI助手。
也有可能是做AI的公司，比如字節、百度、OpenAI。它們有AI能力，關鍵是能不能說服手機廠商預裝自己的AI助手。
還有可能是超級App，比如微信。微信有最多的使用者和最高的使用頻次。假如微信內建AI助手，使用者可能根本不需要系統級的AI助手。就像微信小程序，創造了一個新的App生態。
這背後的可能性還有很多，我們就不展開了。
最後也強調一句，今天的很多內容，都只是基於現有資訊，借助“博弈論”這個工具所做的推演。未來的事誰都不敢百分百確定。
但是不管未來如何，我們或許都可以說，命運的齒輪已經開始轉動了。它會帶來很多摩擦，也會催生更多的機會。 (羅輯思維)