技术平权与大模型的机遇
技术平权意味着让更多人、更多企业都能享受技术带来的便利和机会，从而推动社会整体进步。移动支付和互联网的发展就是典型案例：前者让支付从金融机构专属变成人人可及，提升了经济活力；后者打破了信息壁垒，催生电商、在线教育等新业态，深刻改变了社会运行方式。
凯文·凯利在《必然》中指出，技术的未来不应只服务于少数人，而是让人人都能参与未来的创造。如今，大模型与生成式人工智能正承担起新的技术平权使命，尤其利好中小企业和个人：其通用性和自然语言交互大幅降低了使用门槛，而大模型平台与低代码工具的普及，更让十几岁的学生都能开发自己的智能助理。换言之，大模型让增长红利真正普惠化。
技术栈的演进与开发便利
要理解技术如何平权，技术栈是一个良好的切入点。技术栈指的是开发一个应用所需的工具与技术组合，就像盖房子需要水泥、木材、砖块、锤子、设计图纸等，不同材料和工具各司其职、协同配合。随着时代发展，技术栈不断演进，基础设施与开发平台的复杂性正在被逐步消解，让开发者从繁琐的底层配置中解放出来，更专注于业务逻辑和应用创新。这种变化，使得非专业开发者也能更容易参与其中，从而进一步推动了技术的普及与应用的加速。
操作系统的作用与变化
在过去几十年里，技术栈逐渐演进为芯片层、操作系统层和应用层三层架构，其中操作系统承担着屏蔽底层复杂性、抽象交互界面、简化开发的核心作用。从最初插拔电缆、布线板的原始编程，到汇编语言、高级语言和编译器的出现，再到云计算通过隐藏集群复杂性来实现弹性扩容，操作系统不断推动开发门槛降低、开发效率提升。而随着大模型的兴起，软件开发范式正在发生根本性转变：编程不再是专业程序员的专属技能，而是人人都可通过自然语言实现的面向需求的开发方式。这一变化意味着传统云计算操作系统虽仍重要，但已不再是舞台中心，未来亟需一个全新的操作系统来进一步颠覆开发模式，大幅降低应用开发的门槛。
传统IT的局限与企业痛点
在传统IT模式下，应用与操作系统、硬件之间紧密绑定，导致兼容性差、维护复杂且迁移成本高。例如，开发者常常需要同时准备安卓和iOS两个版本的团队，既增加人力，也造成浪费。服务器升级或宕机也会直接影响应用运行，使企业陷入被供应商捆绑的困境。结果就是企业只能将30%的精力用于业务创新，却不得不把70%的时间花在采购、部署和运维等繁琐工作上。这种局面让中小企业开发者压力更大，好比“神仙打仗，凡人遭殃”。
云原生的核心技术与价值、
云计算的出现改变了格局。通过虚拟化，服务器、存储和网络被整合为灵活的资源池，支撑了“容器+微服务+声明式API”的云原生开发模式。容器技术让应用与依赖环境一并打包，实现“一次开发，到处运行”；微服务将应用拆解成小模块，提升开发与维护效率；声明式API则让开发者专注“我想要的结果”，而非逐步指令。借助这些技术，企业能将精力重新分配——70%聚焦业务创新，30%才用于基础设施管理。随着中国云服务渗透率预计到2027年达到24%，企业数字化升级已成趋势。但同时，云平台复杂性仍是未来需要突破的障碍，也为人工智能原生的发展埋下了伏笔。
人工智能原生的时代需求
虽然云原生解决了硬件与操作系统的复杂性，但在大模型时代，开发者依然面临语言差异、芯片异构性等障碍，尤其是高度依赖GPU的场景。要屏蔽这种复杂性，就需要像手机行业的“交钥匙模式”一样，通过高度集成来降低开发门槛。联发科当年为手机厂商提供从芯片到系统的一体化方案，推动了智能手机的普及和降价。同样的思路，在大模型应用中也能奏效——打造一个新的操作系统，提升资源整合度，降低成本，加快人工智能原生应用的落地。
万源操作系统的三层架构
百度智能云提出的“万源”智能计算操作系统正是这种集成化思路的代表，它通过内核、外壳和工具三层结构，屏蔽了芯片差异和模型开发的复杂性。
- 内核层依托百舸AI异构计算平台和昆仑芯，支持大规模GPU/AI芯片集群，保证算力的灵活选择；同时提供涵盖通用到垂直场景的大模型服务，如ERNIE系列和语音、视觉等能力模型。
- 外壳层的千帆ModelBuilder，则帮助用户管理和精调模型，甚至只需调整提示词即可满足场景化需求，还能通过模型路由功能实现“性价比最优”的模型选择，推理成本可降低约30%。
- 工具层的AppBuilder和AgentBuilder则让应用开发变得像“搭积木”一样，一句话生成应用、工作流快速编排，甚至能一键发布或无缝集成到企业系统中。
从复杂到简单的演进
人工智能开发并非新鲜事，但大模型的出现带来了跨行业、跨场景的通用性，使人工智能真正具备了“模型即服务”（MaaS）的能力，取代了过去割裂低效的“烟囱式”开发模式。如今，开发一个应用只需通过提示词或少量数据精调，就能快速适配新场景，研发效率大幅提升，定制化开发从“最后一公里”缩短到“最后一百米”。
回顾技术演进，云原生解决了基础设施的复杂性，人工智能原生则屏蔽了开发平台的复杂性，两者共同推动了应用开发范式的转变，也将成为企业竞争的重要分水岭。未来，选择具备全栈服务能力的人工智能平台，将是企业快速创新、降低成本的关键，因为“减少复杂性，就是增加创造性”。