Два шляхи AI: конкуренція вхідних точок у хмарі чи рідні застосунки на стороні користувача?

Нещодавно побачив, що Alibaba випустила додаток Tongyi Qianwen, офіційно вступивши у війну додатків на C-сторони. Сем Альтман раніше також неодноразово висловлював свою одержимість "супердодатками", постійно додаючи різноманітні соціальні функції до ChatGPT.

У наративі великих компаній майбутній AI-додаток, здається, приречений стати копією сучасних супердодатків інтернету — стати єдиним входом, об'єднуючи безліч функцій.

Але чи дійсно майбутнє застосувань ШІ зосередиться виключно на цьому шляху? Чи існує можливість інших шляхів?

Якщо ми відвернемо увагу від універсальних AI Chat програм і поглянемо на такі інструменти програмування, як Cursor, Windsurf, інтегруючи різні MCP інструменти, можливо, ми зможемо поглянути в суть і відчути зовсім інший пульс AI рідних додатків (AI Native App).

Зниклий рів з безпеки для всіх

Поточна екосистема застосувань штучного інтелекту, якщо використовувати біологічний організм як метафору, може бути розділена на три ролі:

* Мозок (постачальник LLM моделі): забезпечує міркування, прийняття рішень та базові знання.
* Тіло (постачальник клієнта): надає користувацький інтерфейс (UI/GUI), контекстне середовище (Context) та пам'ять.
* Руки та ноги (постачальник інструментів та послуг): надають конкретні можливості, такі як пошук, календар, бронювання, оплата тощо MCP інструменти.

В ідеальних умовах клієнт (тіло) з'єднує мозок і руки-ноги, допомагаючи користувачеві вирішувати проблеми.

У епоху Інтернету бар'єри для застосунків виникають з двох речей: інтерфейсу (UI) та інтерфейсу програмування додатків (API). Користувачі можуть виконувати певні послуги лише через конкретний інтерфейс. Але коли потреби можна виразити природною мовою, Prompt стає новим інтерфейсом, бар'єри API починають зникати. "Кордони" між застосунками починають ставати нестабільними.

Це призводить до того, що кожна роль в екосистемі відчуває надзвичайну нестачу безпеки:

* Постачальники LLM бояться стати «трубопроводом»: якщо вони лише роблять API, для користувача це непомітно. Сьогодні користувач використовує Claude 4.5, завтра переходить на GPT 5.1 або GLM-4.6, постачальники моделей можуть бути замінені дешевшими обчислювальними потужностями в будь-який момент. Щоб не стати «трубопроводом», їм потрібно виходити на клієнтську частину (тіло), щоб затримати користувачів у своїх додатках.
* Клієнти бояться бути "зажатими за шию": тобто так званої тривоги "обгортки". Якщо основний "мозок" знаходиться в руках інших, його можуть в будь-який момент відключити або підвищити ціну. Тож ті, хто займається розробкою застосунків, теж починають самостійно створювати моделі, намагаючись отримати власний "мозок".
* Інструментальні компанії бояться "невидимості": наприклад, якщо місцева платформа рекомендацій для життя стане інструментом MCP, користувачі будуть спілкуватися безпосередньо з AI для отримання запитів, ця платформа остаточно перетвориться на постачальника базового API, її первісна цінність інтерфейсу та рекламні доходи безпосередньо зруйнуються. Тож вони також не хочуть цього, намагаються втиснути функції AI у свої додатки, намагаючись утримати користувачів.

Результатом цього "загального занепокоєння" є теперішні безладдя: усі займаються стеком, всі намагаються повністю контролювати свій мозок, тіло, руки та ноги.

Шлях перший: Хмурий Левіафан (супер вхід)

Щоб вирішити цю тривогу, великі компанії пропонують рішення, яке дуже відповідає їхній звичній логіці: відтворення історії супердодатків Інтернету.

З точки зору виробників моделей, збирання мозку та рук і ніг краще не проводити на стороні клієнта, оскільки в такому випадку контроль буде в руках користувача. Вони хочуть, щоб клієнт повернувся до режиму «тонкого клієнта» (Thin Client) - залишивши лише можливість отримувати голосові або текстові команди.

У цій архітектурі:

Мозок у хмарах: рішення та міркування повністю контролюються постачальником.
Руки та ноги в хмарах: через Function Calling або Plugin підключення до бекенду великих компаній.
Пам'ять в хмарах: дані, уподобання та історія користувача повністю завантажені.

Таким чином, можна ідеально відтворити логіку супердодатків і бути ще більш страшними, ніж інтернет-супердодатки. Оскільки в епоху Інтернету супердодатки, хоч і монополізують трафік, але кількість даних між сервісами все ж ізольована. А в "AI супердодатках" виробники не лише контролюють вхід, а й через моделі контролюють усю середню логіку прийняття рішень.

Це ідеальний «хмарний Левіафан», який має вкрай високу ефективність, але користувачі в цій системі не мають жодної конфіденційності та вибору, вони лише об'єкти для годівлі алгоритмів.

Шлях два: AI рідні додатки — інтеграція на стороні користувача

Але також є інша можливість, що ця тенденція вже чітко проявилася в галузі програмування.

Подивіться на теперішній AI редактор (IDE): основа на стороні користувача, кодова база (Codebase) локально, вся бізнес-логіка та контекст також локально.

Мозок є модульним: ви можете налаштувати різні моделі в IDE, навіть якщо IDE не підтримує налаштування, додавання шару проксі-інтерфейсу також вирішить цю проблему.
Руки та ноги стандартизовані: поява таких протоколів, як MCP, перетворила інструменти, такі як бази даних, Git, термінал, на стандартні LEGO-цеглинки.

У такій архітектурі додаток не є стіною, що утримує користувачів великих компаній, а є "екзоскелетом", який носить на собі користувач.

У цьому режимі інтеграція відбувається на стороні клієнта. Додаток упорядковує локальні дані користувача (Контекст), за потреби викликає "мозок" у хмарі або локально для роздумів, а потім командує стандартизованими "руками і ногами" для виконання.

Основні дані та логіка залишаються на стороні користувача. Принаймні, ваші дані не будуть у руках одного постачальника; принаймні, коли якась модель стає менш розумною, ви можете замінити її на більш розумний варіант.

Звичайно, цей шлях не є простим, найбільший виклик полягає у відсутності інфраструктури: якщо немає застосунків великих компаній, що реалізують централізовану аутентифікацію (Auth) в хмарі, то з'єднати ідентичності, платежі та побудувати стійку бізнес-модель на стороні клієнта є величезним викликом, і наразі не видно чіткої дороги.

Але я вірю, що децентралізований ID у сфері криптовалют (DID) та платіжні мережі можуть зіграти важливу роль тут, забезпечуючи основу для довіри та розрахунків у цій децентралізованій AI-колаборації. Цю тему ми обговоримо детальніше в наступній статті.

Майбутня гра

Теперішній технологічний розвиток перебуває на роздоріжжі: з одного боку, великі компанії намагаються «стягнути» всі свої можливості під своїми API, створюючи закриту екосистему; з іншого боку, розробники використовують такі технології, як MCP, Local LLM тощо, намагаючись побудувати «декупльовану» відкриту екосистему.

Майбутнє залежить від гри між користувачами, постачальниками та розробниками в даний момент. Вибір кожного насправді голосує за ці два майбутні.