昆侖天工的賭注，把AI塞進每一個桌面Windows里

國際知名技術思想家凱文·凱利曾在《必然》中預言：“我們正在進入一個‘使用權’優于‘所有權’的時代，人工智能將成為我們租用的最重要服務之一?！?/p>

2026年第一個月， 這個判斷正在被快速兌現。

隨著Claude Cowork在科技圈的瘋狂刷屏，桌面Agent正從概念走向現實——它不是一個被動響應指令的 C hatbot ，而是嵌入操作系統的“協作”伙伴。

“嘿，幫我寫封郵件”，這句話可能來自2023年一個對AI充滿好奇的用戶，在聊天框中向ChatGPT提出的請求。

而今天，同樣的一句話更像是一條可執行指令：桌面Agent自動打開郵箱、分析上下文、起草郵件、嵌入最新數據附件，等待用戶的最終確認。

從“對話”到“執行”，AI Agent正在經歷一次質變。在這個節點， 昆侖天工也 推出了天工Skywork桌面版，它是一個桌面OS級的Agent，可以直接安裝到 W indows系統上，提供本地文件處理、Browser Use等功能。用戶只需要一句話，就可以快速完成基于本地的任務。

讓AI Agent從輔助性工具，走向生產力核心，桌面端的深度集成，正成為這一轉變的關鍵節點。當AI企業開始爭奪用戶筆記本里“C盤”的位置，這場桌面革命，改變的不只是我們使用電腦的方式，更可能重塑我們創造價值的方式。

01

從聊天框到桌面

下載安裝包后，我們決定從最耗時的“文件整理”任務開始嘗試。

作為媒體人，電腦桌面儲存大量稿件文檔，圖片和相關資料，不同領域還有系列稿件，圖片也由于系統的隨機命名，散落在電腦不同位置，很難整理。

當輸入“找到白鯨實驗室的芯片系列報道，找出文章內的插圖統一命名并新建文夾?！?/p>

不到一分鐘，Skywork桌面版就給出了結果。執行過程很快又準確，Skywork先是查找了有關芯片的桌面上稿件，就在我們以為它會直接把文檔中的圖片 導出時，它竟然還發出確認這些稿件是否來自于“白鯨實驗室”。

在理解用戶的意圖上，Skywork超出預料，不僅考慮的更全面，準確地抓住了用戶的身份，還有意識地做了版權規避。

試用前，以為Skywork桌面版只是能完成整理“文件格式”和查找的任務，但實際上，確認稿件是否來自“白鯨實驗室”時，它在理解內容。在快速閱讀文章內容并確認發布方后，才進行下一階段的任務。

這種理解建立在了語義層面上，即以“內容理解”為核心，包括圖片、視頻、表格、PPT、各類文檔文件，都能在統一語義層下被理解、歸類，以及用于任務執行。

就在頗有版權意識的確認結束后，Skywork才按照指令創建了新的文件夾，還對不同的圖片根據所屬的文章進行了統一命名。

而光是對文件的整理，顯然不能證明對打工人的了解程度。我們給Skywork桌面版設置更復雜的任務。

我們有做過杭州良渚AI小鎮的系列報道，但一直沒有發布相關的小紅書筆記。

在Skywork桌面版輸入“搜索關于良渚小鎮的內容進行分析，包括良渚小鎮不同時間階段的變化、人群聚集的原因等等，批量產出小紅書標題和文案到Excel”。

這還只是第一步，第二步是要把分析內容做成可視化圖表，然后再生成展示的視頻。面對這個復雜的任務，Skywork桌面版的發揮仍然穩定。

在快速的進行資料收集后，Skywork桌面版很快生成了相應的調研文檔。

作為用戶，表述即使模糊的情況下，也無需擔心，它會相應的給出細節確認，比如，發布數量、內容風格、目標群體等，自動幫你理清思路。

我們還驚喜地發現，Skywork桌面版擁有跨格式辦公的潛力，可以在Doc?Excel?Website之間來回流動，省去了打工人在不同格式資料里轉換的煩惱。

除了文字，Skywork桌面版還能制作包括圖片、音樂、播客、視頻在內的多模態內容。

（視頻內展示了部分生成的圖片和視頻）

測試下來，無論是時時的自我糾錯，來保證高質量內容，還是較快的輸出速度，都讓我們對國產桌面Agent的能力有了全新的認知。

02

昆侖天工的“不對稱競爭”：為什么是Windows+多模型？

在測試Skywork桌面版時，我們注意到，Skywork桌面版優先支持的是Windows系統。過去兩年，從Copilot到諸多明星AI原生應用，AI的創新應用不少是“macOS優先”甚至是“macOS獨占”。

相較于火熱的macOS生態，昆侖萬維選擇了反向切入。

這是源于最基礎的市場數據。根據市場調查機構 Statcounter公布的最新數據顯示，2025年12月Windows的全球市場份額約為95.41%（Windows11占50.73%、Windows10占44.68%、Windows7占3.83%），蘋果的macOS在同期的全球市場份額約為4.46%，Windows擁有絕對的用戶量優勢。

盡管Windows在全球桌面操作系統市場份額中長期穩定在75%以上，但這批用戶卻長期處在AI體驗的真空地帶。押注基本盤更廣闊的大眾市場，也能讓Skywork在早期擁有自己的辨識度。

另外，辦公場景Windows承載著最復雜、最傳統的企業工作流。除了打工人熟悉的Office套件，還有SAP、Oracle等ERP系統，工業設計領域的AutoCAD、SolidWorks，包括醫療、科研機構在內的專業分析平臺等等。

這些場景正是AI企業之前由于流程復雜且容錯率低而難以拿下的“硬骨頭”。Skywork的辨識度也不止于此。

出于競爭關系，如Claude Cowork為代表的硅谷的AI工具往往只能用自家研發的大模型，但Skywork桌面版提供了更豐富的選擇，如Claude 4.5模型擅長編程，Gemini 3擅長全模態理解和生成，無論是手動切換還是“Auto”模式，每個任務都有更合適的模型做支持，在Skills集成區域，也涵蓋了100+的高頻Skills。

比如Skywork生成的圖片，就是Gemini 3的風格呈現，而在生成視頻時，系統也能自動切換對應模型，這種流暢無需向AI下達指令的感受，或許才是桌面Agent能夠改變AI+工作的體驗的重要原因之一。

而 Skywork 桌面版選擇優先落地 Windows 系統，本身就是一個明確的信號。

這不僅是對用戶規模龐大的“沉默的大多數”的回應，更意味著它有機會深入到那些價值密度高、業務復雜、但進入壁壘同樣極高的產業場景之中。從企業內網、專業軟件，到本地數據與工作流。這些場景，往往并不追求炫技，卻最接近真實生產力，對Skywork而言，也提供了更大的想象空間。

需要注意的是，短短數月，Agent已經陷入了一場“功能軍備競賽”。

桌面Agent一個接一個出現，每一個都宣稱能處理更多文件格式、連接更全的工具鏈、更方便地生成更內容，但坐在電腦前的人們，無論是 W indows系統還是Mac OS系統，一個本質的需求始終沒變：AI不僅要能“看到”所有文件，也要能“看懂”工作。

誰能真正“看懂”打工人的工作，誰才能成功突圍。

03

昆侖天工在下一盤大棋

其實，桌面AI與網頁AI之間，是一場關于上下文理解的革命。這也是昆侖天工如今正涉入的核心。

傳統網頁AI的上下文局限在聊天記錄或上傳文件中，而桌面AI的上下文是用戶整個工作環境。使用桌面Agent時，一個簡單指令就能觸發復雜的任務鏈，比如，“基于這個文件夾里的所有資料，制作一份產品介紹PPT，并生成一個落地頁網站。”

隨后AI會自主完成一系列操作：①掃描文件夾內的所有文件，如文檔、表格、圖片等；②理解不同文件間的關聯和內容結構；③提取關鍵信息，組織邏輯框架；④生成符合品牌風格的PPT設計；⑤基于同一批素材創建響應式網站。

這種跨文件、跨格式、跨應用的連續任務執行能力，是網頁AI無法實現的。它意味著AI開始深度理解“項目”，理解打工人，AI的工作上下文也從“上傳的文件包”，擴展到了“整個授權工作環境”。

當前，幾乎所有頭部廠商不約而同地押注桌面端，也是因為它觸及了AI時代生產力的核心，即對“深度上下文”的壟斷性獲取。

Anthropic創始人Dario Amodei在2025年達沃斯開發者大會上就強調，深度上下文是AI從工具升級為思考伙伴（thinking partner）的關鍵，能夠讓AI越來越懂用戶、降低用戶適配成本。

當下模型算力的邊際收益遞減明顯，應該通過上下文工程、稀疏架構提升效率，并非單純堆算力，對用戶的理解比算法本身更稀缺。而桌面環境正提供了最真實的工作場景數據，用戶如何處理文件、如何組織項目、如何跨應用完成復雜的任務。

基于真實辦公場景做持續優化，不僅能讓昆侖天工有機會做出更貼合、更快捷“打工人”的產品，還能讓Skywork用更好的體驗留住用戶，最終成為用戶離不開的桌面AI助理。

當用戶習慣了使用桌面Agent調用AI工具來完成工作，桌面Agent就在無形中獲得了AI時代“應用商店”的位置。它決定了哪些AI能被優先使用，不同工具如何協作，數據如何流動。

一旦形成規模，Skywork桌面版可能演變為連接用戶與各種AI服務的中間層，獲得類似平臺的生態影響力。

更長期的想象空間在于商業模式。相較于賣API、賣訂閱的傳統商業化模式，桌面Agent可能讓AI公司開啟分成模式：當用戶不再需要單獨調用某個AI大模型或工具，通過桌面Agent就可以調用完成任務，用戶或不再為某個軟件單獨付費，而是在平臺內為效率提升的效果付費。

此時，作為桌面Agent的開發者，就可以以分成的形式與AI大模型廠商及Agent創企、甚至是更傳統的電腦端辦公工具形成合作。做渠道生意的規模效益，也比單一賣API有更大的想象空間。

不過，無論是何種場景下的AI，都還需要解決“個性化”的問題。想要在這場桌面Agent競賽中“跑出來”，Skywork們還有不少工作要做。

在真實環境中，打工人要承擔的“勞動”遠不止桌面的文件如此簡單。舉個例子，當用戶希望Skywork生成一個可用的策劃方案時，AI可以從通過訪問桌面“增長數據”Excel文件給出一個好看、可用的可視化網頁，甚至進一步生成演示視頻。

但用戶最關心的，也是最終影響用戶體驗的，或許是“如何說服老板”。

除此之外，桌面Agent還要根據用戶的歷史數據形成“個性化適應”，對不同用戶的工作模式、使用偏好有更深入的了解。

這種“實用AI”的理念，對用戶真實工作場景的理解，也將成為包括昆侖天工在內的AI企業的進化新方向。

撰寫｜周可

編輯｜八尺

「白鯨實驗室」原創文章

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