國內(nèi)AI領域內(nèi)，一場圍繞MCP的暗戰(zhàn)悄然顯現(xiàn)。

不會再有百模大戰(zhàn)那樣聲勢浩大的泡沫、更關注AI是否落地好用的長期價值，再談生態(tài)壁壘，這些都是MCP入局者的共識。

科技巨頭們?nèi)缃竦哪θ琳?，比起在這片“新戰(zhàn)場”搶占先機，更大的目標是攜手幫助AI應用加速進化。

而被看作是智能體“萬能插頭”的MCP，不但依托框架化思維，成為多模態(tài)應用與各方數(shù)據(jù)源深度融合的紐帶，更能真正意義打造開放生態(tài)、讓每個企業(yè)、開發(fā)者都能打造自己的應用，給用戶提供高質(zhì)量、個性化的交付，大幅提升AI生產(chǎn)力。

基于此，4月25日，Create2025百度AI開發(fā)者大會上，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏宣布，百度文庫與百度網(wǎng)盤聯(lián)合推出“滄舟OS”，這也是全球首個內(nèi)容領域的操作系統(tǒng)，將AI的能力沉淀到了系統(tǒng)級技術底座，在OS的特性和MCP的價值基礎之上，真正實現(xiàn)從深度思考走向到深度交付。

如果說數(shù)據(jù)是AI時代的能源，模型是生產(chǎn)力引擎，OS系統(tǒng)就像是一個“超級工廠”，將技術、數(shù)據(jù)、工具和端到端的交付需求連接起來，讓用戶進一步感受到大模型時代AI正在朝“無所不能、無處不在”的方向邁進。

AI的正確方向，是“無所不能、無處不在”

2024年被稱為AI應用的元年。很多AI應用生產(chǎn)的多模態(tài)內(nèi)容已經(jīng)基本“可用”，大多數(shù)用戶也告別觀望，開始尋找符合自身需求的AI交付場景。

然而“可用”并不是最終目標，AI時代仍需邁向更進一步的階段——用戶需要更“實用”、更“好用”的AI，這該如何實現(xiàn)？

在回答這個問題之前，值得思考的是，AI應用還“不夠好用”的痛點是什么。

首先，大模型已經(jīng)非常普及，也全面進入了深度思考階段。AI可以為我們出謀劃策，但做到真正能干活、能實現(xiàn)交付的案例還是鳳毛麟角。

縱觀市面上的AI應用，大部分仍然匱乏上下文語境貫通和跨平臺調(diào)用能力。在封閉環(huán)境下，非?？简炗脩舳噍唽υ挼哪托暮汀吧筛怕省?。品控參差不齊，也會讓用戶不敢把它用到更專業(yè)復雜的交付場景中。

其次，從ChatGPT到DeepSeek，用戶輸入prompt的門檻已經(jīng)大幅簡化，但還是依賴用戶自身的邏輯表達和資料整理，造成了很多輸入負擔和輸入成本。

再次，在沒有多模態(tài)輸入和輸出的成熟解決方案之前，AI只能“聰明”地思考，但不能“干活”。用戶受限于不同AI應用的單點功能對素材模態(tài)處理的局限，往往需要不斷地切換應用、更換平臺，輸入、輸出的思路也被頻繁打斷。Manus等AI Agent的能力上限，就明顯受到了這方面的制約。

在這些明確的挑戰(zhàn)下，提升模型能力不再直接對等AI交付能力的躍遷。百度文庫和百度網(wǎng)盤也已經(jīng)意識到，用戶需求并不是學習如何使用AI，而是在“不學習AI、不精準掌握提示詞結(jié)構(gòu)”的前提下就能穩(wěn)定得到高質(zhì)量交付結(jié)果。而且是能在任何時間、任何地點、任何終端，輸入任何指令或多模態(tài)文件，都能端到端地迅速生成多模態(tài)格式的內(nèi)容，這才符合大眾對AI“聰明能干”的心理預期。

正是在這個從量變到質(zhì)變的關鍵節(jié)點，“滄舟OS”給出了正確的方向：讓AI朝著“無所不能、無處不在”邁進。

好的系統(tǒng)，需要端到端的高質(zhì)量交付

在MCP的“連接”價值體系下，想要讓每一個應用場景都實現(xiàn)端到端的交付，技術、工具、服務，每個鏈條上的價值創(chuàng)新都是必不可缺的。

所以，端到端的交付，意味著一站式系統(tǒng)級的完整生成體驗。就像有了Windows系統(tǒng)以后，用戶不再需要參與編碼就能讓計算機干活一樣，想要讓百度文庫、百度網(wǎng)盤龐大的用戶群體“平等”地用AI干活，同樣需要一套AI原生的操作系統(tǒng)。

比如，百度文庫和百度網(wǎng)盤去年發(fā)布的自由畫布，就是一個改變Chatbot交互方式的、多模態(tài)理解生成、多任務并行協(xié)作的操作系統(tǒng)，就是為了降低AI門檻而生，可以說是“滄舟OS”的一個Beta版。

李彥宏在Create2025上介紹道：“自由畫布多個模型組合使用的能力，現(xiàn)在已經(jīng)沉淀為一個完整的技術底座——滄舟OS。這是一個為內(nèi)容而生的操作系統(tǒng)?！?/p>

“滄舟OS”解決問題的思路更加簡單直接：讓AI實現(xiàn)系統(tǒng)級的進化。也就是說，用戶把全模態(tài)的材料和指令輸入這套系統(tǒng)，通過更加自由的交互和操作，直接生產(chǎn)出全模態(tài)、可交付的內(nèi)容，這不再是單一的工程化思路，而是一個端到端的系統(tǒng)。

而端到端的系統(tǒng)，至少要滿足三點：一是讓用戶沒有輸入的門檻，二是需要工具鏈和上下文記憶完整且開放，三則是多模態(tài)混合輸入輸出的內(nèi)容精準豐富。

這樣的操作場景一旦被驗證，就會迅速挑戰(zhàn)和迭代現(xiàn)有的OS生產(chǎn)力體系。而想要超過傳統(tǒng)定義的操作系統(tǒng)，AI時代的操作系統(tǒng)，需要在三件事情上有突破：內(nèi)容更個性、交互更便捷、工具更全面。

“滄舟OS”的三層架構(gòu)也與之一一對應。

在底座基建上，“滄舟OS”構(gòu)建了“三大庫”。這也是基于百度文庫和百度網(wǎng)盤積淀多年的文庫公域知識庫、網(wǎng)盤用戶授權的私域知識庫和用戶的記憶庫，以及對知識強大的加工和知識提取能力。讓用戶在任務中沒有門檻地獲取和調(diào)用知識數(shù)據(jù)。

公私域知識庫之所以是百度文庫和網(wǎng)盤的壁壘，是因為文庫積累的海量知識可以幫助推理，多模態(tài)輸出結(jié)果更專業(yè)可信，網(wǎng)盤知識則讓生成內(nèi)容更符合用戶個性化的需求和靈感。

在中樞系統(tǒng)上，想要彌合效率場景的“斷層”，輸入與輸出、生產(chǎn)與協(xié)作必須是高度集成且易操作的，這也是今后所有OS系統(tǒng)和AI終端都會發(fā)力的場景。“滄舟OS”因此構(gòu)建了“三大器”，不僅擁有百度文庫、百度網(wǎng)盤自研的集成AI能力的閱讀器、編輯器、播放器，還能通過“調(diào)度中樞”，通過交互組件、意圖模型和傳輸基建等，結(jié)合用戶記憶和畫像數(shù)據(jù)、充分理解用戶意圖，實現(xiàn)多模型、多智能體的并行協(xié)作和高效調(diào)度。

在應用服務上，回歸操作系統(tǒng)自身的屬性，“滄舟OS”基于MCP協(xié)議，集成了文庫、網(wǎng)盤數(shù)百項AI Agent，生成模態(tài)涵蓋了圖片、圖表、文檔、音頻、視頻等各種類格式的素材、全面覆蓋學習辦公、生活娛樂等多元化實用場景，還擁有靈活擴展的能力。

與PC、移動端操作系統(tǒng)相比，“滄舟OS”很好地體現(xiàn)了AI OS的價值特性，讓數(shù)據(jù)的個性化和MoE帶來的模型多元性和精確性流動到各個場景、各個終端中，探索真正的“無處不在”。

同時，“滄舟OS”結(jié)合著龐大的公私域知識數(shù)據(jù)，以及數(shù)百個已經(jīng)被用戶長期驗證過的AI能力，滿足用戶通用又細分的需求場景，才有機會朝向“無所不能”邁進。

聰明能干活，是驗證AI的唯一方式

李彥宏在Create2025上公開發(fā)布：百度文庫AI功能的付費用戶已經(jīng)超過4000萬，月活用戶達到了9700萬，成為了真正的“超級生產(chǎn)力”。

那么，在有了一套“OS”系統(tǒng)之后，如何讓這套系統(tǒng)為如此大規(guī)模的用戶賦能？

基于“滄舟OS”，百度文庫、百度網(wǎng)盤推出了兩個全新能力，“GenFlow超能搭子”“AI筆記”，這兩個能力也體現(xiàn)出，在AI OS系統(tǒng)之上，AI功能的體驗、AI的交互界面也可以像水一樣柔性而有力地流動，在不同的應用形態(tài)中去探索AI“無所不能、無處不在”的可能性。

比如，百度文庫APP的GenFlow超能搭子，在人機協(xié)作的原理上是WorkFlow的全面迭代。WorkFlow一般用于指代一切都規(guī)定好的工作流，是寫死的，非機動性的；而GenFlow的邏輯則是通過AI的思考規(guī)劃，自主調(diào)用各種模型和PPT、文檔、腦圖、海報等Agent，最終輸出多模態(tài)內(nèi)容。

在很多“意想不到”的場景上，GenFlow都表現(xiàn)出了對于簡單口語化訴求的深度理解，活干得又快又漂亮，讓用戶本來只是抱著試一試的心態(tài)，驚喜地發(fā)現(xiàn)得到的東西竟然能直接用于交付。

比如在GenFlow輸入“我五一要在海南舉辦婚禮，幫我做一個圖文并茂的婚禮策劃和婚禮邀請函”，這樣一個簡單的口語化指令，但對于AI來說，它的復雜性在于——理解需求的工作流：一個完整的婚禮策劃不但需要有實用的方案、大量的用戶偏好和定制化內(nèi)容，還涉及邀請函等物料的制作。

可以看到，GenFlow聰明地結(jié)合當?shù)氐牧曀住龅睾蜁r間的特性，通過多輪對話和回顧歷史記錄來主動確認用戶的喜好、預算、流程等，并通過模型推理解析需要用哪些多模態(tài)輸出方式呈現(xiàn)給用戶，這些是GenFlow“像人一樣思考”的推理過程。到了多模態(tài)輸出這一層，則會調(diào)用PPT工具、海報設計工具等，幾分鐘內(nèi)即可同時生成高質(zhì)量的婚禮策劃PPT和邀請函海報，且生成的內(nèi)容用戶都可以在操作系統(tǒng)里直接編輯。

同時，相對于市面上的多智能體協(xié)作產(chǎn)品，GenFlow超能搭子不僅是立等可用的“現(xiàn)貨”，也能實現(xiàn)分鐘級交付，在生成質(zhì)量上穩(wěn)定性更高，還克服了同類產(chǎn)品無法多輪對話調(diào)優(yōu)的缺陷。

第二個是百度網(wǎng)盤的AI筆記，這也是目前市場上第一個多模態(tài)AI筆記產(chǎn)品，而百度網(wǎng)盤思考的原點，是探索究竟什么是一個“好的筆記”。用戶對于筆記的需求，無非就是要求信息全面、準確、知識呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)化、邏輯完整，重點知識可沉淀、再利用，以及筆記和學習資料能夠進行深度融合，便于多次回顧、復習。

而現(xiàn)在用戶的學習資料大多是視頻、圖像、文本等多種模態(tài)，現(xiàn)在市面上的筆記產(chǎn)品很難同時滿足用戶的上述需求，百度網(wǎng)盤充分發(fā)現(xiàn)了這一痛點，對用戶的私域?qū)W習知識庫進行了充分激活，也讓學習內(nèi)容和筆記實現(xiàn)了絲滑聯(lián)動。

比如在觀看網(wǎng)盤中存儲的學習視頻時，用戶即可在網(wǎng)盤的播放界面?zhèn)冗厵谥?，通過AI筆記能力自動生成全面、清晰、結(jié)構(gòu)化的多模態(tài)AI筆記，并與視頻內(nèi)容完全關聯(lián)。用戶還可一鍵生成AI思維導圖、概覽視頻結(jié)構(gòu)，并可基于視頻內(nèi)容AI出題，測試知識掌握程度。未來，用戶還可以在筆記中自主添加教材、資料等其他知識內(nèi)容，還能基于知識進行AI全網(wǎng)搜索，從而生成更加詳實、完整的AI筆記。

這兩個能力其實只是百度文庫、網(wǎng)盤海量能力的冰山一角，隨著更多企業(yè)MCP化、加入滄舟OS等系統(tǒng)生態(tài)，構(gòu)建自己的AI應用、Agent，更多的單點能力也會隨之迸發(fā)出來。

能力之外，開放生態(tài)的長期價值

而讓更多的企業(yè)和開發(fā)者加入進來，也是整個AI行業(yè)能夠把“做大的蛋糕”賣出去的關鍵。

所以，為了讓生態(tài)和應用發(fā)揮最大價值，百度文庫、百度網(wǎng)盤基于“滄舟OS”，率先將MCP充分運用到產(chǎn)品與生態(tài)的鏈接上，構(gòu)建MCP Server-Client-Host三層體系，將文庫、網(wǎng)盤的能力通過MCP Server形式開放，供更多企業(yè)和開發(fā)者使用。

從百度文庫和網(wǎng)盤迅速把自身Server工具化也可以看出，現(xiàn)在基于MCP協(xié)議做架構(gòu)創(chuàng)新的AI領域，比起激戰(zhàn)，更像是一種競合關系。

企業(yè)端的應用合作，不會只發(fā)生在數(shù)字世界。比如，三星作為硬件廠商，已經(jīng)在擁抱MCP在內(nèi)容消費端的價值。

目前，三星手機也在接入百度文庫網(wǎng)盤文件上傳、下載、檢索、內(nèi)容理解等多個MCP Server。接入以后，三星用戶在手機的語音助手界面就可以直接實現(xiàn)文件上傳網(wǎng)盤備份、云端分享、文檔摘要總結(jié)和內(nèi)容問答等功能。

另一方面，這些Server也在豐富三星手機系統(tǒng)的云存儲能力，解決硬件自身針對大文件、多文件批量備份和分享的痛點。舉個例子，圖片影音文件“即看即存”、文件批量交付，以后就有機會在三星手機上輕松實現(xiàn)了。

同時，在IoT設備上，百度網(wǎng)盤也和牛聽聽達成了合作，牛聽聽是超600萬高知家庭使用的兒童智能硬件頭部品牌，百度網(wǎng)盤已經(jīng)成為牛聽聽最受歡迎的第三方應用。

這些場景足夠簡單實際，能讓普通人覺得AI聰明會干活，所以也是當下AI應用最迫切的需求場景切入點。

也就是說，只要解決的問題夠多、夠深，就能引起用戶心智的快速認知和足夠重視。所以，比起先發(fā)優(yōu)勢，比別的產(chǎn)品聰明好用才是AI最大的壁壘。而聰明好用，也是驗證AI未來商業(yè)化空間的先決條件。

從滄舟OS的發(fā)布時間，可以看出百度文庫和百度網(wǎng)盤對于AI領域的判斷邏輯，也是站在用戶亟須讓AI聰明、能干活的內(nèi)容創(chuàng)作需求，而非把技術突破強塞給市場去消化。

對此，開發(fā)者更能夠感受到，未來不會有任何一家模型和一個AI應用能覆蓋所有長尾需求。在每一個細分賽道誰能跑出來，目前還都尚未可知，但生態(tài)和系統(tǒng)的“展卷”卻是必不可缺的。

2025年，我們都同意的一個觀點是，好的AI應該主動思考，主動去判斷自己怎么樣才能像人一樣工作，而不是讓人通過新一輪的學習和培訓去貼合AI的需求，本末倒置。為了省時提效而花大量時間學習如何提效，這是一個反直覺的矛盾。

而這個矛盾，模型本身的能力是解決不了的。只有從底層系統(tǒng)去發(fā)力，一層層簡化開發(fā)、適配場景、組裝應用，才能讓AI同時擁有大腦、四肢和器官，從終端用戶的口中來驗證AI應用的iPhone時刻。

好的操作系統(tǒng)像水一樣，水既是生存能源，也是航行方式，AI的想象空間也是如此。往小了看，它能為任何一個普通人提供知識和生產(chǎn)力；往大了說，它也會逐漸貫穿到一家企業(yè)、一個產(chǎn)業(yè)的生命周期中去，成為一種無所不能、無處不在的新質(zhì)“元素”。