Muse爆火引发中美AI竞争新趋势

摘要： Muse爆火，意味着AI竞争正在从“大模型会不会回答”转向“智能体能不能替人完成任务”。美国更可能走向开放互联网之上的通用Agent，中国则拥有超级平台、支付和服务生态优势。谁能成为人与数字世界之间的新入口，可能决定下一轮互联网价值重估。

最近，Meta推出的个人AI智能体 Muse 突然爆火。

它真正值得关注的地方，并不是又出现了一个Benchmark更高的大模型，而是它把过去几年AI行业一直讨论的一件事情，第一次比较完整地包装成了普通消费者可以直接使用的产品：

AI不只是和你聊天，而是开始真正替你做事。

Muse可以拥有自己的虚拟电脑、浏览器和长期记忆，可以连接用户授权的服务，并围绕一个目标持续工作。

比如安排旅行、购物、发送邮件，或者长期跟踪某件事情。

Meta把它视为走向“Personal Superintelligence（个人超级智能）”的一步。

如果说ChatGPT让我们第一次看到机器可以理解人类语言，那么今天Muse、Codex、Claude Code、千问、WorkBuddy这一批产品正在进一步证明：

机器不仅可以理解语言，也开始理解人的意图，并进入数字世界执行任务。

这可能是最近AI领域一个比“大模型再提高几分”更加重要的变化。

一、Muse真正代表的，是AI从“回答问题”走向“完成目标”

过去几年，我们使用AI的基本方式，是提出一个问题，然后得到一个答案。

无论ChatGPT、Claude还是千问，最初都建立在这种交互模式之上。

但Agent时代正在改变这个基本单位。

用户不再只是提出一个问题，而是交代一个目标。

例如，以前你问AI：

“帮我安排一次上海三天旅行。”

它通常会生成一份行程建议。

但在Agent模式下，它可能进一步读取你的日历，搜索航班和酒店，根据你的偏好制定行程，完成预订，把安排写回日历，并在航班发生变化以后主动调整。

这意味着AI的角色正在从 Information（信息） 走向 Action（行动）。

Muse之所以值得关注，就是因为它把一个真正的个人Agent所需要的核心组件，比较完整地放在了一起。

大模型负责理解和推理，长期记忆负责认识用户，浏览器和虚拟电脑负责进入数字世界，工具和账号负责执行任务，后台运行机制让它可以持续工作，而关键交易和不可逆操作仍然保留人类审批。

这种架构背后的逻辑其实很清楚：

过去是人拥有电脑，AI住在聊天框里；未来，AI自己也会拥有一个数字工作空间。

这也是为什么最近 Computer Use——让AI直接操作电脑，突然变得越来越重要。

只要AI能够看懂屏幕、操作浏览器、使用鼠标和键盘，它就不再局限于那些已经提供API的服务，而可以像人一样进入大量传统软件和网站。

不过，我认为真正成熟的Agent，并不会所有事情都依赖“看屏幕、点鼠标”。

更合理的方式应该是：

有API就直接调用API；有结构化数据就直接访问数据；没有接口的时候使用浏览器；最后才让Computer Use模拟人类操作。

所以，Computer Use很重要，但它更像是Agent的“最后一只手”，而不是整个系统的核心。

二、OpenAI、Meta、Anthropic和中国大厂，正在走向同一个目标，但路径并不相同

从表面上看，Muse、Codex、Claude Code、千问和WorkBuddy是完全不同的产品。

但如果再往下看，它们其实正在趋向同一个目标：

让AI不仅会思考，还能够真正进入数字环境，把事情做完。

Meta的方向最接近“个人Agent”。

它依托Facebook、Instagram、WhatsApp等庞大的用户体系，希望最终让AI长期理解用户，并参与日常生活。

所以，Muse更像是Meta“个人超级智能”战略的一次产品化尝试。

OpenAI的路线同样值得关注。

过去ChatGPT主要负责对话，Codex主要负责编程，但现在这种边界正在快速消失。

Codex已经开始从Coding Agent向General Agent发展，可以使用文件系统、终端、浏览器和电脑界面，甚至可以让多个Agent并行执行不同任务。

如果未来ChatGPT负责理解用户，Codex负责复杂任务执行，Computer Use负责进入那些没有API的软件，那么OpenAI实际上是在搭建一个相当完整的：

AI操作层。

Anthropic的Claude Code虽然最早也是一个开发者工具，但它代表的是另一条路线。

Claude Code的优势在于高度可编程，可以连接文件、数据库、Shell、MCP、浏览器和各种外部工具，因此更像是一个Agent编排平台。

它不一定首先面向所有普通消费者，却非常适合企业和专业用户自己搭建专业Agent。

中国的情况又不太一样。

今年以来，千问已经能够与淘宝、支付宝、飞猪、高德等服务逐步打通。

用户通过自然语言，就可以完成商品搜索、下单、支付、出行、旅行等操作。

这里的关键，不是千问比美国模型更擅长“点网页”，而是阿里的商品、支付、地图、旅行和物流，本来就已经存在于一个高度整合的生态中。

腾讯同样拥有自己的独特优势。

WorkBuddy正在强化桌面和办公Agent能力，而微信本身又拥有社交关系、支付、小程序、公众号、企业微信和大量商业服务。

如果未来AI真正成为用户的个人入口，那么微信拥有的并不只是流量，而是一个极其完整的用户数字生活环境。

所以，中美头部AI公司虽然都在走向Agent，但路径差异已经非常明显。

美国公司更强调让AI具备跨网站、跨软件、跨平台行动的能力；中国公司则更容易先把AI嵌入已经存在的超级平台和商业生态。

这两条路线现在很难说谁更优。

更多时候，它们只是过去二十年中美互联网不同发展路径，在AI时代的自然延伸。

三、中美互联网生态不同，可能让Agent时代走出两条不同道路

中国互联网一个非常重要的特点，是服务高度集中在少数超级平台中。

购物、支付、外卖、出行、娱乐和社交，大量需求都可以在几个大型生态里完成。

因此，在中国发展Agent有一个天然优势：

很多底层能力，其实已经被平台整合好了。

用户说一句：

“帮我订一张周末去上海的机票。”

AI不一定需要真的打开网页、填写表格、输入银行卡。

它完全可以直接调用平台内部已经结构化的机票、身份和支付服务。

这就是中国模式非常明显的优势。

一旦AI技术成熟，超级平台可以非常快地把新的AI能力推广给几亿用户。

因此，中国可能更容易出现一条：

Super App → Super Agent

的发展路线。

阿里可以把千问、淘宝、支付宝、高德和飞猪逐渐连接成一个AI入口；

腾讯也可能把AI和微信、小程序、支付、企业微信逐渐融合起来。

美国互联网则不一样。

除了Amazon、Walmart这样的大平台，大量品牌官网、独立商家、Shopify商店、航空公司、酒店和SaaS服务仍然各自存在。

过去，这种碎片化会给用户带来很高的操作成本。

用户需要不断搜索、打开网页、注册账号、比较价格、填写表单。

但是AI可能恰恰改变这个问题。

人怕复杂，Agent并不怕复杂。

一个真正成熟的Agent，可以同时访问几十个甚至上百个网站，自动比较价格、评价、库存和服务。

于是，美国互联网过去的“碎片化”，到了AI时代反而可能变成一种机会。

OpenAI、Meta、Google或者Anthropic，如果能够成为这些独立服务之上的统一操作层，就有可能重新定义互联网入口。

过去是：

用户 → Google → 网站。

未来可能变成：

用户 → Agent → 各种网站和服务。

所以我现在有一个越来越明确的判断：

AI能力还不够强的时候，中国式平台生态更有优势；如果AI未来变得非常强大和可靠，美国式开放生态的潜力可能逐渐释放。

原因其实很简单。

AI越弱，就越需要标准化平台帮助它解决交易、支付、信用和履约问题；

AI越强，它就越有能力自己驾驭复杂世界，对平台集中度的依赖反而下降。

这背后甚至可能出现一个更加深刻的变化。

过去二十年互联网的发展，是平台逐渐成为人与服务之间的中介。

人需要在淘宝、Amazon、Google、微信、美团之间不断切换。

未来则可能逐渐变成另外一种结构：

人只面对自己的Agent，Agent再去面对不同的平台和服务。

互联网可能由过去的 Platform-centric（平台中心），逐渐走向 Agent-centric（智能体中心）。

如果这一步真正发生，很多今天看起来非常牢固的互联网逻辑，都可能被重新讨论。

搜索入口值多少钱？

电商平台值多少钱？

广告值多少钱？

品牌官网还有多重要？

App还有多重要？

用户数据到底属于谁？

支付入口又会在哪里？

这些问题未来都可能重新回答。

四、从投资角度，真正值得研究的是谁能掌握Agent入口，以及谁能成为基础设施

如果把Agent看作下一轮互联网入口，那么投资上首先值得关注的，是那些有能力成为“用户第一入口”的公司。

Meta：从社交入口走向个人Agent

Meta拥有Facebook、Instagram、WhatsApp以及AI眼镜。

如果Muse未来真正进入这些产品，那么Meta拥有非常强的分发能力和用户关系。

Muse真正的想象空间，并不在于今天有多少人下载了一个新App，而在于未来它是否能够进入Meta几十亿用户已有的数字生活之中。

如果Meta的“个人超级智能”战略能够继续推进，它实际上是在尝试从“社交网络公司”进一步向“个人AI入口”演进。

Alphabet：最有能力自我颠覆的传统互联网巨头之一

Google面对Agent时代其实有些矛盾。

一方面，Agent很可能挑战传统搜索模式；

另一方面，Google自己又拥有Search、Chrome、Android、Gemini、YouTube、Maps、Gmail和庞大的购物数据。

因此，它也是最有能力完成自我颠覆的公司之一。

未来真正值得观察的，不只是Gemini模型本身，而是：

Gemini + Chrome + Android + Google各种服务，能否最终形成统一的Agent体系。

OpenAI：虽然没有上市，但仍然必须持续跟踪

OpenAI目前还不是公开上市公司，因此并不是可以直接投资的股票标的。

但从产业研究角度，它仍然是必须长期跟踪的公司。

ChatGPT已经拥有全球最强的原生AI入口之一，而Codex正在快速从编程Agent向通用执行Agent扩展。

OpenAI下一步怎么走，很可能会直接影响整个Agent行业未来的产品形态。

阿里巴巴：可能拥有中国最完整的Agent商业闭环之一

在中国，我尤其关注阿里和腾讯。

阿里的优势，是商业闭环非常完整。

Qwen、千问、阿里云、淘宝天猫、支付宝、高德、飞猪、即时零售，这些能力组合在一起，既能够支撑AI计算，也能够让Agent直接进入真实交易。

AI可以提高云计算需求，可以改变淘宝搜索，可以提升广告效率，也可能进一步成为新的交易入口。

所以未来研究阿里，不能只研究电商GMV、佣金率和云业务增速。

还需要增加一个新的问题：

千问能不能成为中国领先的个人Agent入口？

如果答案逐渐变得积极，这对应的是一套和传统电商完全不同的估值逻辑。

腾讯：微信可能是一个被低估的Agent入口

腾讯的特点与阿里不同。

微信可能是中国互联网最接近“个人数字身份”的入口之一。

它不仅拥有社交关系，还拥有支付、小程序、企业微信、公众号、视频号和大量商业服务。

如果未来AI Agent越来越依赖长期上下文，越来越需要理解一个人的关系、工作和数字生活，那么微信所拥有的环境就会非常有价值。

所以未来观察腾讯，一个非常重要的问题就是：

微信会不会真正Agent化？

如果答案是肯定的，腾讯拥有的就不只是一个模型，而是一整套个人Agent最难复制的数字环境。

还有两类“卖铲人”值得继续研究

第一类仍然是算力和云基础设施。

Agent和普通Chatbot有一个非常重要的不同：完成一个任务，可能需要几十次甚至上百次模型调用，还要不断搜索、规划、调用工具、反思和重新执行。

因此，一个Agent完成一次复杂任务所消耗的计算量，很可能远远超过一次普通ChatGPT问答。

如果Agent真正普及，推理计算需求可能出现第二轮增长，这对于芯片、云、数据中心、存储和网络仍然非常重要。

第二类，则是连接Agent和商家的商业基础设施。

例如Shopify就值得观察。

未来大量独立商家可能不再只等待消费者主动访问自己的网站，而是需要主动让ChatGPT、Gemini或者其他Agent读取自己的商品、库存、价格和订单信息。

如果Shopify能够成为大量商家连接不同Agent的统一商业基础设施，那么它并不需要押注最终哪一个Agent成为赢家，也有机会从整个趋势中受益。

从投资角度，我更愿意把Agent机会分成三个层次。

第一层，是谁掌握用户入口；

第二层，是谁拥有可以被Agent调用的商业生态；

第三层，是谁提供算力、云、支付、商品数据以及连接Agent与商业世界的基础设施。

真正值得研究的，并不是“哪家公司又发布了一个AI功能”，而是哪家公司能够在新的价值链中，占据越来越难被替代的位置。

结语：AI竞争正在进入第二阶段

过去三年，市场最关心的问题是：

谁的大模型更聪明？

接下来几年，更重要的问题可能变成：

谁能够让这种聪明真正转化为行动？

模型只是大脑。

一个真正的Agent还需要记忆、眼睛、手、工具、账号、支付、权限、信用以及商业生态。

Muse爆火真正告诉我们的，可能并不是Meta又做出了一个热门产品，而是一个新的时代正在逐渐变得清晰：

AI正在从“知识工具”走向“行动主体”。

中国拥有世界上非常强大的超级平台、支付、物流和本地服务体系，因此可能更快让Agent真正进入生活。

美国拥有更加开放、分散的互联网，以及OpenAI、Meta、Google、Anthropic、Shopify这样不同角色的创新者，因此可能更容易形成一个跨平台的Agent网络。

现在还远远不到判断最终胜负的时候。

但有一点已经越来越清楚：

未来最重要的互联网入口，很可能不再只是搜索框，也不再只是一个个App图标。

它可能是那个越来越了解你、能够代表你，并且真正替你完成事情的：

AI Agent。

从这个意义上说，Muse的爆火，也许只是这场新竞争真正开始的一个标志。

资料参考：Meta、OpenAI、Anthropic、Alibaba Cloud、Tencent、Google、Shopify等公司近期公开资料。

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本文作者：

高峰博士，数学博士，曾任公募基金基金经理、私募基金创始合伙人，长期从事投资、人工智能与企业数字化实践。近年来持续研究AI如何影响投资、企业成长与财富管理。

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