应用程序大模型化之路——从12306畅想看预设模式颠覆与数据觉醒（上）
梁敬彬梁敬弘兄弟出品
应用程序大模型化之路——从12306未来畅想看预设模式颠覆与AI就绪的数据觉醒（原文链接）
0.惊雷破云烟，热数开新篇（引言）
从PolarDB开发者大会归来，阿里数据库掌舵人飞刀的演讲令我深感通透。台上，他没有堆砌那些玄奥的未来概念，而是务实地将焦点锁定在了当下的关键路径：AI 就绪（AI Ready）。
这一主张的背后，是一种技术清醒：“当前主流大模型，本质上只吞噬冷数据和温数据；而真正承载业务价值的热数据，却始终被挡在模型门外。”
如此犀利的洞察，精准剖开了当下AI落地最大的痛点。那一刻，仿佛一道闪电击穿了思维的迷雾，一个前所未有的概念在我脑海中轰然炸响——应用程序大模型化。
我为什么忽然提出这个概念？因为传统的应用程序是基于预设的，而人类的需求是非预设的。用有限的代码去穷尽无限的意图，注定失败。只有让应用程序本身完成大模型化，从执行指令进化为理解意图，才能走出困境。
但我也必须坦诚地告诉大家：这条路，目前全世界都还没走通。为什么？因为大模型有先天的智力缺陷——它无法实时更新参数，无法真正理解世界模型。而飞刀强调的AI就绪数据库，正是填补这一缺陷、让应用程序大模型化从空想落地的关键基石。
今天，站在2026年的路口，我想为大家复盘并预演一场应用程序从僵化预设到大模型化觉醒的五阶段颠覆性进化。
1. 预设死胡同，众生困牢笼（一阶段：确定性逻辑的预设时代）
我们先回望大多数人目前所处的原点，我将其定义为确定性逻辑的预设期。
在这个阶段，软件开发的底层逻辑是确定性。程序员就像是一个翻译官，把产品经理的需求翻译成计算机能听懂的 if-else、when-then、for-loop…
以12306为例，当你打开APP时，你看到的每一个按钮、每一个输入框，都是程序员预设好的。 你想买票？好，系统预设了你必须输入出发地、目的地、时间。 你想选座？好，系统预设了你只能选A/B/C/D/F。
但是，美好生活，怎能被预设？
我妈每次让我帮她买票，她的需求从来不是冷冰冰的GXX次几等座，而是充满了生活气息的诉求： “我要去北京看孙女。别让我太早出发，我早上要遛弯。但我也不想太晚到。我腿脚不好，别让我买那种离厕所和开水间特别远的位置。还有，上次坐车旁边那个大小伙子一直在打呼噜，吵死我了…”
在第一阶段的架构里，面对妈妈的这段话，系统是崩溃的。 程序员会摊手说：梁老师，这需求没法做啊！数据库里没有安静这个字段，也没有遛弯时间、厕所位置等等参数。我们只能预设几种通用的筛选条件，没法这么随心所欲啊！
用我提出的应用程序大模型化标准来衡量，第一阶段的得分是：0分！人被关进了代码编织的笼子里，在预设的世界里转悠，没有踏进应用程序大模型化的门槛。
2. 马车换胶胎，旧瓶装新酒（二阶段：AI辅助编码的预设时代）
时间来到2024年左右，大模型开始爆发，很多企业宣称进入了AI时代。但我认为，这只是增加了AI辅助编码的预设期。
在这个阶段，最大的变化发生在开发端。 以前写一套车票查询逻辑，我可能需要敲一天代码。现在，有了GitHub Copilot，有了各种AI编程助手，我只需要写一行注释：//生成高铁查询接口，支持按时间排序，AI刷地一下就帮我生成了完美的函数，甚至连单元测试都写好了。
效率暴增，成本骤降。 以前需要10个人的开发小组，现在2个人带着AI助手就能替代。于是我们看到了大量的裁员，看到了程序员群体的焦虑。
但是，请大家冷静思考一下：对于用户端来说，APP变了吗？ 完全没有。界面还是那个界面，按钮还是那个按钮，逻辑还是那个预设的逻辑。 AI在这个阶段，仅仅是帮程序员更快地造出了那个预设的笼子。它并没有打破笼子，只是让造笼子的成本降低了。
这就像是给马车换上了特种橡胶轮胎，马跑得更轻松了，车夫更省力了，但对于乘客来说，它依然是一辆颠簸的马车，而不是汽车。
这就是为什么我说应用程序大模型化很难。绝大多数人只看到了用AI写代码这一层表象，却没看到底层逻辑的停滞。如果不解决数据感知的根本问题，那我们永远走不出预设的怪圈。
很遗憾，即便在这个所谓的AI时代，该阶段应用程序大模型化依然没有发生。不过好歹开发效率大幅提升，就不打0分了，给个20分吧。
未完待续…
应用程序大模型化之路——从12306畅想看预设模式颠覆与数据觉醒（中）
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