曾鳴教授“看十年”公開課演講全文：智能商業大爆發，下一個10年商業底層設施變了！

2017年，我講了第一次“看十年”公開課，那一次公開課有兩個主題：
第一主題是重新定義戰略，因為在一個環境高速變化、非常復雜又高度不確定的情況下，隨著大勢發展，取得勢能是戰略的第一要義。“看十年”的“看”就是Vision，越是艱難的時候越要認真地“看”、努力地“看”，既要有看十年的決心，也要逐步培養看十年的能力，因為這個Vision決定了你的格局和潛力，而Strategy是Vision和Action的反復迭代。

第二個主題是關于智能商業的大變革，在線化、網絡化與智能化構成了過去十年企業發展的主題。

當時提到智能商業有兩個核心，我稱為DNA雙螺旋，一個是網絡協同，大規模多角色實時互動，協同效率越高，產生的價值越大。第二是數據智能，本質是機器取代人做決策，它是基于云計算、大數據算法通過快速迭代形成了數據智能。
當時我做了兩個判斷：一是未來十年是智能商業格局初步確定的階段；二，未來是智能時代，是人腦與機器智能的連接。
這六年下來我對這個初步判斷有了很多新的想法和感悟，所以今天的分享核心就是這兩個主題的深入。
我們會分為三個主題展開：
第一部分是智能時代真正的到來，因為我們擁有了AGI通用人工智能的這一場革命，因為區塊鏈和Crypto經過15年的醞釀發展也在蓄勢待發，XR與元宇宙這是三個最核心的技術，
第二部分，與大家分享一個方法論，怎么理解技術驅動商業變革的實際進程，通過這樣一種方法論，可以理解未來三五年最有可能出現什么，這是戰略決策當中非常關鍵的里程碑。
第三部分，關于智能商業的一些新思考。

01 智能時代的真正到來

1、人工智能（AI）對未來商業的影響

這張圖是人工智能在過去20年的大發展，其實最早在搜索階段稱為大數據，那時還沒有AI的提法，第二階段的人臉識別的時候是深度學習第一次得到大規模應用，2014年有上百家的視覺公司當時在創業，另外大家天天刷抖音背后的推薦引擎也是基于AI的技術。
未來AI技術將沿著三大方向發展：

Chat-GPT/AGI

大語言模型（LLM，Large Language Model）。為什么說是通用AI的一場革命？這是非常簡單的算法，就是去預測一個字后面最有可能出現的下一個字是什么，當它預測率準確度足夠高、足夠有用，在這個意義上它看起來就像掌握了語言。
《人類簡史》一書中提到：語言是人類最偉大的發明。語言讓我們可以溝通，語言背后天然就蘊含著人類的智慧，因為人類一萬年積累的海量的知識基本都被文字、語言以及最近20年的視頻給沉淀下來了，所以掌握了文字和語言基本就破解了人類到今天為止所有的知識。
我們今天還不太理解大語言模型背后的運行機制是什么，它也許不像人一樣在思考，但它表現出了像人一樣的邏輯推理能力，這對未來就會產生根本性的影響。
過去30年的發展，從互聯網到無線互聯網，到傳感器，數字化轉型，大數據計算等，這些逐步拓寬了軟件世界的能力邊界，但其本質是在做加法，是疊加，但AGI通用人工智能將這些串在一起提高了所有軟件的適配能力和自主能力，開始從量變到質變，發生一個新的飛躍。比如AGI可以自動編程，一下讓軟件能力就有了一個急劇提升，這是一個質的變化，在這個意義上，大家一般認為大語言模型是AI時代的第一個類iPhone的時刻，也是一個大變革的時代。

AI與硬件的結合，以自動駕駛為例

接下來從另外一個角度來看，通用智能的時代也可以說成是機器人的時代，因為AI是大腦，它與各種硬件的結合就是各種機器人，比如自動駕駛的車就是一個機器人。未來的Robotaxi公司本質上就是一個司機外包服務公司。
大家一講到機器人就會想到BostonDynamics各種各樣的很炫的機器人，但BostonDynamics發展了30年左右很可能還不如特斯拉人形機器人兩年所取得的速度和進展更快，這也是AI帶來的在硬件方面的突破，所以我們可以看到機器人在整個環境之下也會有一個飛速的發展。
ChatGPT是人的大腦的行為，自動駕駛的要求和ChatGPT不太一樣，它要確保安全性，且本質上解決的是人與物理世界的互動。為什么特斯拉公司可以在機器人方面有那么多的積累，因為它本質上是要去感知外部世界。

AI for Science

另外一個非常重要的且更根本的領域是AI for Science。到目前為止AGI只能應用人類現有的知識，并不能創造新知識，但AI for Science將AI用來做科學的發展，它很有可能創造完全不一樣的格局，比如它可能會發現新的化學方程式或新的物理定律，整個人工智能又會往前邁一大步。今天像DeepMind下面的AlphaFold蛋白質解析取得了很大的進展，這樣非常新生的領域也是AI驅動的，只是不那么廣為人知，但這方面的積累也會帶來下一步的突破。

AI與互聯網時代的差別

既然講我們是從互聯網時代到了智能時代，到了AI時代，互聯網跟AI到底有什么本質的差別？

AI的核心價值在于創造新供給
互聯網本質上處理的是海量數據，它解決的是信息流轉和匹配的效率，核心價值在于解決信息不對稱的問題，讓信息盡可能地流通匹配，減少信息不對稱而帶來各種各樣的摩擦。但AI時代，AI最本質解決的問題是處理海量知識，不再是數據，也不僅僅是信息，是通過對數據和信息的加工產生的知識，這個知識跟原有知識的結合去解決實際問題，所以AI解決的是決策的效率與成本。
機器能否取代人？到目前為止所有的決策都是人在做決策，機器如果能取代人做決策就是一個智能飛躍，其核心價值是創造新供給，這也是我最近一年感受比較深的。
我們在實踐中看到的，最早用AGI服務的都是用不起人的服務，因為人的服務是很貴的，AGI服務首先是提供新供給。
舉兩個簡單的例子。在線教育，過去的努力都是想利用互聯網的手段提高高質量老師的教學效率，這是一個非常典型的互聯網的努力，而AI時代的在線教育是通過無限制的高質量的老師供給滿足個性化的學習需要，原則上每一個學生都應該配一個自己的老師，而這只有AI老師才有可能滿足。
同樣的道理，全世界現在最大的問題之一是醫療成本太高，醫生服務不夠，如果有AI醫生出現，那大家的健康狀況會有一個質的飛躍。
AI本質上是解決供給不足的問題。過去五年，大家做數字化轉型，做在線，做產業互聯網，為什么做得那么辛苦？本質原因是這些行業的本質問題不是信息不對稱，而是供給不足。比如所有做互聯網醫院，做醫療服務轉型的，你解決所有的問題價值都非常有限，因為你解決不了最核心的問題，看病、治療，那個瓶頸總是在那里，就那么一些好醫生，怎么做信息匹配都沒用，所以這是AI時代帶來的全新機會，我們真正去創造新的供給，海量供給會創造新的需求。

AI時代最核心的能力是建立決策模型
第二個差別在于，AI時代最核心的能力是根據決策場景建立決策模型的能力。我們所有的決策都是基于一個特定場景的。人很多時候的決策是下意識，甚至是潛意識的，怎么將這些人很自發的方式完成的決策顯性化變成一個機器用它的邏輯去實現的決策，這是一個根本性的挑戰，特別對于大模型的一些前沿公司來說，算法是一個很大的瓶頸，但對于AI應用來說最核心的就是建模能力，理解真實場景下的決策，這個難也是因為AGI的決策方法與人的決策方法不一樣，所以你需要一個翻譯。
這個模型有意思的地方，只要你建立了這個模型，形成一個閉環，它自己就能夠不斷地迭代、優化與生長，所以是一個“活”的AI系統。
在這個意義上，過去所有的發展都可以說是一個機器時代，再復雜的機械系統都是簡單的系統，他們只能做確定性的執行，但再簡單的認知系統都是復雜系統，
AGI的本質是自己帶有某種能力（不能說意識）某種傾向，又能夠自我學習、自我成長。與互聯網時代還是不同，互聯網時代還是在解決相對確定性的信息匹配問題，但AI時代是打造認知系統的問題，這是今天第一個重要的需要跟大家分享的觀點。
每一個時代都建立在上一個時代的基礎之上，智能時代依托于互聯網時代的繼續發展以及越來越好的基礎設施之上。但支撐智能時代的發展還有兩個平臺性的基礎技術，一是人機交互能力的不斷提升。二是區塊鏈與Crypto帶來的協作全網協同能力的提升。

2、人機交互-XR

接下來我們就展開第二個技術的深入討論，AR到VR到XR的人機交互的發展過程。

從PC時代開始，大家可以想到最牛的幾家公司之一，微軟、蘋果的核心發明就一個，GUI圖形交互產生了今天所有的互聯網革命，從個人電腦到鼠標到鍵盤，本質上是鍵盤輸入，到了移動互聯網時代主要是觸摸屏的輸入，也包括部分語音輸入。

回到硬件的核心目的是什么，就是完成人機交互的新紀元。
從最早的PC計算是通過鍵盤Keyboard來交互，到移動互聯網時代通過觸摸屏交互，到了所謂空間計算的時代，核心是強調視覺和感知。
過去十年，2012年Oculus成立，第四年被Meta買了，即虛擬眼鏡、VR。2014年Google Glass也出現了，2015年推出了一批產品。2016年，當時大家非常興奮，將它稱為虛擬現實的元年，因為那一年第一代Oculus Rift發布了，推出了自己的VR眼鏡，微軟發布了HoloLens，還有當時特別火的那個游戲叫pokemon go，這是當時第一個基于虛擬現實火了的游戲，但后面很快就沉寂了一段時間，像大家都很熟悉的高科技的發展軌跡，中間有一個階段性的懸崖。2019年，2022年大家都在努力，Magic Leap是在當時看起來非常有希望的創業公司，得到Google、阿里巴巴很多公司的支持。
我是2018年看Magic Leap當時快要投產的下一代產品，看完以后非常震撼，不是真假的問題，而是將來分不清真假的問題，那個效果是完全可以迷惑你的眼睛的，因為它給你眼睛的都是真實的光源，眼睛無法判斷看到的到底是所謂的真還是所謂的假，它看到的就是成型的圖像，給大腦輸送信號，這是第一感覺。
當時Magic Leap的Founder給我們講的PPT第一頁就說我們做的不是眼鏡，我們做的是未來的人機交互。大家想想看你只要眼睛動一動、看一看，電腦就能執行你的命令，那快多了，也容易多了，但很可惜，他們最后的技術難關沒有過去，最終Magic Leap轉型成為2B公司，沒有做成消費品的爆炸性成長。
今年有兩個重磅發布，一個是Apple的VisionPro，這是Apple正式在這個領域發布產品，定義了很多新的標準，也給大家帶來很多的期待。第二是上周Meta發布的Quest3，正好打的是中低端，蘋果做的是高端，兩家的技術路線基本一致，說明行業標準在慢慢浮現，有高端又有低端，Meta還推出了AI Glass，雖然它不是一個虛擬眼鏡的產品，但大家可以看到視覺交互又一次成為行業的焦點。

XR領域為什么對于在座的每一位都很關鍵，背后的技術與本質是什么？這也是一次人機交互的質的飛躍。以前我們跟機器（包括AI）交互都需要主動地去操作機器，都要我們去輸入，但未來是機器主動地響應人，我們什么都不用做，它自然地感受到了。
如果我們進化到腦機結合時，甚至機器通過潛意識知道我們想什么，它就去執行了。所以未來是一個機器感知人、主動行動的一個交互界面，那將是完全不一樣的時代。
我們會看到越來越多的各種各樣的機器將人體感官與數字世界直接連接，由遠及近，從AR/VR眼鏡，可穿戴設備，包括衣服、類似皮膚，再進入皮膚，植入式芯片早晚會發生。
這個趨勢的商業意義是什么？從XR、VR眼鏡開始，我們開始了人類自身感知與注意力的數字化，人自身不再獨立于數字世界之外，我們正在變成Digital?Native。我們可能是最后一代完整的人，將來可能都是Digital?Native數字原生的人，成為數字世界的一部分，所以這是非常重要的。
為什么大家非常向往元宇宙？因為那是一個純粹的數字世界，不受物理規律的限制，且在元宇宙當中能實現極致個性化，還有你非常豐富的生物特征和場景，可以有無窮無盡的服務。
除了硬件設備之外，它同樣需要軟件和算力的提升，與此匹配的是邊緣計算，包括算法的微型化，所以將來每一個邊緣設備的感知、計算、思考、決策能力也會有一個質的飛躍，所以這個技術和AI技術也是相輔相成的，它實際是提供了一個無限廣闊的場景讓AI可得到更廣泛的應用，但它反過來又會促進AI技術的進步，因為沒有AI技術的進步，它支撐不了更深一步、更復雜、更實時的計算要求，所以這兩個是完全相輔相成的技術。

3、區塊鏈與Crypto

第三個技術領域的發展，區塊鏈與Crypto（加密貨幣）。
區塊鏈技術為何與Crypto緊密結合？因為有了第一個加密貨幣比特幣。2008年中本聰發布了白皮書，然后產生了挖礦行業，出現了比特幣，得到了足夠多人的共識。現在比特幣擁有幾億人的共識，幾億人交易購買過比特幣，這是一個挺有意思的基于技術、算法大家形成的信任與共識。

基于比特幣脫胎出了區塊鏈技術，在此基礎上開發出了以太坊，以太坊成了智能合約的一個通用技術平臺。以太坊也經歷了三輪的發展，第一輪發展是ICO（Initial Coin Offering），這是2017年特別火的發幣，發幣就是第一個智能合約，怎么在線上自動發幣，形成了一套規則與體系。在此基礎上2020年的夏天出現了Defi（Decentralized），這是去中心化的金融服務，實際區塊鏈的技術將簡單的金融服務基本上全部都重新做了一遍，基于過度抵押的概念在風險可控的情況下將所有簡單的金融服務復刻了一遍，這也是了不起的成就。
基于Defi的積累，2021年開始出現了GameFi（鏈游，游戲化金融），有不少朋友也玩過GameFi的游戲，包括STEPN跑鞋都屬于GameFi的游戲，還有NFT的圖像。每一個產品背后都基于一種類型的智能合約，所以上面的應用就促進了以太坊一輪又一輪的發展，當然以太坊本身也在進行擴容，進行Layer1到Layer2的分層發展，特別是過去2022年這個行業出現了太多的負面的爆雷現象，加上這一年市場也沒有新的東西，大家很困惑這個行業有沒有未來，即使是很堅定的信仰者也開始動搖Crypto有沒有未來？

要回答這個問題，我們還是要先回答區塊鏈的本質是什么，區塊鏈的本質是一個價值網絡，它不是一個信息網絡，其核心目的是：讓數字資產可更有效地流轉。
另外一個附帶的產品，由于在線上發幣變得非常簡單可靠，所以通過發Token（代幣）的方式可以產生一系列新的激勵機制的創新，所以這個是區塊鏈的兩個核心突破，本質上是生產關系的突破，這是我們第一次比較明確地一開始就沖著生產關系去的一個技術創新。
這個帶來很大的挑戰是它本身不是生產力的工具，所以很難帶來用戶體驗的提升，所以區塊鏈一直在等有沒有好的應用。等到有好的應用達到上億的用戶，才能夠將整套體系展開。
從這個角度來說區塊鏈所面臨的根本挑戰就是沒有能夠直接提高消費者體驗的技術創新。第二點，他們本來指望將傳統資產，比如各種各樣的資產在線化，這個進展也不順利，因為它提高的效率、創造的價值沒那么大，同時也有足夠大的傳統利益和既得體系在阻擋，所以這個轉型也不成功，再加上沒有新應用，當沒有新的數字資產，卻只有一套價值網絡去降低數字資產的流轉效率，那就沒有意義，那是無根之木。
下一步，這個領域里邊會有怎樣的發展？比特幣會作為一個“另類資產”，某種意義上就像“數字黃金”一樣繼續走向更大的共識，或者比特幣能夠在支付方面發揮更大的作用，再基于這個支付網絡去推動普惠金融的發展，這是一條順著金融主干道的創新之路。
至于新應用的發展，過去兩年積累了很多GameFi（游戲化金融）、SocialFi（社交化金融）方面的創新，繼續接下來的半年一年可以看到初步的成果。但我自己認為最有價值的突破是通過AGI創造海量的新的數字資產。

AGI第一個突破的領域就是AIGC（生成式AI），創造海量的內容，明年的某個時刻一定會有非常好用的文字語音轉視頻的工具出來，從文字到語音到圖片到視頻，創作的門檻會急劇下降，創造新的數字資產的空間會急劇上升。
未來的數字資產會越來越走向主流，其重要性會越來越大，這些資產有價值，大家就會重視，大家就會對它的流轉、交易會非常地上心，所以在那個基礎之上，新的數字資產天然會去用新的價值網絡的技術平臺。同時，以太坊的核心是智能合約，未來跟機器之間的合作，它們需要有更多、更自動、更高效、更智能的合約直接完成，所以在這個領域之中區塊鏈、Crypto有很大的發展空間，也是在這個意義上，我將它當做AGI整個智能時代重要的組成部分。

4、創造者經濟

所以，無論是從剛才講的Crypto領域對于創造經濟的呼吁，還是看AGI帶來的價值，我覺得未來我們將迎來一個創造者經濟的時代，一方面AGI會逐步取代結構化的人類知識，并且變得越來越智能；另一方面，人借助機器智能的力量有機會變得越來越有創造力。就像工業革命的早期，大家都非常恐懼人不再能夠以體力來獲取價值，能否靠腦力生存，但過去一百年出現了白領階層、知識工人、軟件工程師，靠自己的腦力活動創造了兩百年的繁榮。
由于機器或人工智能將人從繁瑣的重復性的無聊的腦力勞動中解放出來，人可以將大部分的時間用在開發自己的創造力上，做自己真正有激情的、也能夠做得更好的事情，這就會對人與人、人與機器、機器與機器之間的協同都提出了更高的要求。
互聯網時代，機器跟機器之間協同是靠API，應用之間要有一個約定的規范來互助。由于AGI的發展，未來所有的服務之間是用自然語言來交互的，也就是機器會學得像人一樣直接對話，機器跟機器之間完成了協作，所以自然語言反而變成了人與人、人與機器、機器與機器之間的溝通語言，對智能合約就提出了更高的要求。

如果我們從一個更宏觀的角度來看，剛才講的這些內容，德魯克是20世紀最偉大的商業思想家，他將工業時代劃分成了三個歷史階段。
階段一，生產力革命，本質上是工廠取代了手工作坊，由于傳統上過去手工作坊知識都只能靠師傅帶徒弟，人傳人，但有了工廠以后就開始有了科學化管理。
階段二，一百年前開始的管理革命，開始有了企業的概念，此前只有單個工廠，核心就是生產與賣，管理上開始有了矩陣式管理、職能化管理、人力資源部門、戰略規劃部等，商學院就是那時候出現的，目的是為管理革命輸送海量的可批量化輸出的、標準化的高質量管理人員。
階段三，隨著IT的發展，從六七十年代開始進入了軟件革命，也就是IT革命的時代，那時軟件工程師創造最大的價值。
我將未來第四個新的發展階段稱為創造力革命的階段，人未來的價值就體現在創造力上。

我們將要迎來一個新的經濟范式，智能時代的經濟，核心我們可以稱為“智能經濟”，從另外一個角度理解就是“創造者經濟”，三個核心的支撐就是通用人工智能、Crypto、AR/VR。當然這三個發展階段不一樣，目前是AGI發展勢頭最猛，Crypto處于一個相對低谷，正在醞釀的階段，AR/VR還要三五年才會產生大規模銷售的應用級產品，但這幾個趨勢是非常清楚的。

5、從人類文明演進的脈絡看“智能時代”

再從“智能經濟”跳出來從一個更廣大的角度來看人類文明的演進，實際上人類的發展核心依賴于兩個：一是人類網絡的發展，即語言、文字、文化、制度，等等，這是所謂的軟的制度性的東西；二是人一直在創造著工具網絡，從最早的火到工具的使用，到農業化，到物理的網絡，到今天的物流網、通訊網、計算網，這都是物理的工具網絡的發展。
工具的網絡促進了社會進步和人類的發展，人類又發明出了更多的工具，促進了新一代技術的發展，所以技術進步與社會進步通過這兩個網絡產生了一個質的飛躍，一輪一輪的發展。
如果大家從生物學的角度來說，人類的進步就依靠兩點：一是對大腦的開發，大腦開發比例還很低，有可能開發出我們想象不到的能力；二是目前看起來更重要的群體智慧的涌現，即通過社會協同創造更大的價值，且加速度發展。
所以，技術變革推動的工具網絡的進步，是人類文明發展的主線。
我們可以將接下去的二三十年定義為智能時代的開端，智能時代1.0，這就是我們今天所處時代的機會，也是時代的挑戰。我們今天不論處于什么位置，所有人只有一個共同的挑戰，成為智能時代的原生物種，你才有機會發展，甚至才有機會生存下去。

02 技術如何驅動商業變革的進程？?

戰略是圍繞三到五年來制定的，那么以上“看十年”的預判投射到未來三五年應該怎么看？ChatGPT的爆火又一次觸動了我，它是不是我們正在等待的Next Google，這是我想回答的問題。
有一個概念可以與大家分享，叫“原生應用/原生服務”，Native APP，這個概念是指什么？我們看一下通用技術驅動商業變革的基本規律，首先一場大的技術變革往往會帶來幾浪的商業變革，過程中它獲得滋養，技術本身也在進步。

1、技術變革驅動商業變革的規律

所以我們可以看到互聯網經歷了第一浪PC互聯網，我們可以將它稱為商業化從1993年Netscape上市到2008年蘋果App Store出現開啟了移動互聯網，再到后來的物聯網，同樣的AI我們經歷過大數據時代，再到AI1.0，再到現在的AI2.0是AGI1.0，所以它往往是一浪接一浪的不斷發展的，直到技術走向成熟，然后再被新技術所取代。

從另外一個角度我將技術變革帶動的商業變革劃分成四個階段，第一是非常早期的發展，這時肯定會有泡沫，因為它讓人看到了太多可能性，但實現可能性的進展又遠低于預期，所以這是一個激動人心的時候，但這個泡沫早晚都會破滅，互聯網泡沫是大家記憶最深刻的一次。

那之前大家經歷了工業時代一百年的穩步發展，大家習慣了線性發展，突然出現了互聯網一個指數級發展，所以那次泡沫是最突然的、顛覆式的轉型。到了移動互聯網的時候大家有了第一次PC互聯網的經驗就沒有那么害怕了。
泡沫之后進入早期的滲透期，再到原生應用，它就會變成一個通用技術，所有行業都會用，變成了一個基礎設施，都是這樣的四個階段，就像互聯網已經成為整個社會的基礎設施一樣。

2、原生應用/原生服務

另外一個重要觀點，基礎設施與應用是共同演化的。原生應用通常發生在一場技術革命的第三個階段，它們需要時間去孕育，技術要成熟到一定的程度，要能夠創造全新的價值，這時候它能帶來真正海量的大眾用戶，變成國民級的殺手應用，就像移動互聯網時代的微信一樣，最后自然而然地成為了新商業范式的領導者，因為追趕者很難追上它。

舉一個例子大家就可以更好地理解這個概念了，Google是PC互聯網的第一個原生應用，Google極簡搜索框非常震撼，你輸入一個關鍵詞，幾秒鐘就能返回結果，這是以前無法做到的，是用戶體驗的極大突破。但這樣一個突破，需要底層技術的重大創新來支持，就是分布式計算。今天AI計算都是基于分布式計算發展而來的，所以它開創了一個計算的新時代，但同樣重要的是開創了一個商業模式，叫Pay for Performance，即大家今天熟悉的精準營銷，將廣告成本從一個不可衡量的指標變成一個更精準度量的，我花多少錢得到了多少用戶，且是事后付費，客戶點擊了以后才收費，價格是市場定價，有人跟你搶，價格就高，沒人跟你搶價格就低，通過這樣的市場定價才能將海量的點擊都充分地利用好，這是一個商業模式的巨大突破，所以會出現一個巨大的虹吸現象，廣告往線上走，線上廣告往Google走，才有了Google十幾年的輝煌。
有十年時間，硅谷所有的人才都在Google，所有創新都從Google發生，極高的利潤率，非常高速的增長，到后面搜索的壟斷，這是非常典型的原生服務創造了一個新的時代。
從這個角度來看，這是剛才提到的三個時代，可以看看技術帶來的原生服務的出現，剛才提到的Google是PC互聯網的原生服務，1998年成立，2004年上市。

第二個原生服務是Facebook（臉書），2004年成立，2012年上市，Facebook是非常典型的PC時代的原生應用，但上市那一年正好遇到移動互聯網開始變得非常火爆，所以一上市股價就跌到了40%，逼著Facebook快速地進行移動互聯網的轉型。
2008年APP store發布，2009年出現Super APP超級應用，也是第一批原生應用，大家可以看到很密集，2009年的Whatsapp、微博、Uber；2010年的美團、Instagram；2011年的微信，2012年的頭條，2013年的快手，2015年的拼多多，2016年的抖音，很多人今天被抖音和拼多多定義了我們的生活，這是真正移動互聯網的王者，最原生的應用。

3、原生服務產生的先決條件

所以大家可以從歷史來看原生服務需要滿足什么樣的條件才能產生，所以這是另外兩頁非常重要的PPT，對于做AGI的同學會有很大的幫助，衡量你到底有沒有真正走在最前沿。

第一，你有沒有用到最新的AI技術：
1.通過自然語言對話和未來的XR眼鏡、可穿戴設備帶來的視覺空間的感知，你可以跟用戶進行深入、持續的互動與溝通，“永遠在線”。
2.破解了語言就破解了人類知識的總和，你可以隨時調用全量的人類知識，這是所有被訓練的模型所完成的事。
3.用到了一定的推理能力，即它幫助你做決策。

第二，你用技術的目的是為了產生用戶體驗質的飛躍：
1.它怎么從場景決策重新定義產品？
2.你能否很好地調用大語言模型，利用好通用知識？
3.在這個場景下你需要什么樣的專業知識、專業技能，你能否實時調用相應的知識和技能？
4.創新的交互，成熟的硬件可以更好地承載背后的技術。

從這個角度來看Chat-GPT可能是一個半成品，它的確創造了一個新的人機對話方式，但Chat-GPT的產品形態的確非常老舊，用戶數已經明顯地緩慢下來了。簡單的對話，查一些字典，百科全書一樣查閱，包括簡單的寫作、輔助功能，構不成一個殺手級應用，新的商業模式也未出現。

從這幾個角度來判定，ChatGPT只是吹響了號角，并不是一個真正的原生應用。未來三年，我覺得最值得關注的就是哪一個創業團隊，也許少數巨頭也有機會推出那個真正原生的應用，它會帶來這個時代的井噴。
這樣一個主流服務的出現，會帶動海量原生創新服務的涌現，它甚至會變成某種生態、入口、平臺、基礎設施，類似于蘋果的App Store，催化一系列的殺手級原生應用的出現，就像我們看到2009年到2016年之間持續不斷地出現大應用，五至十年很可能原先的領先者會開始領跑，然后再出現個別的第二代的更Native的原生應用，大概十年到十五年左右智能時代的第一批領先者就可基本確定其領導地位了。
未來三年就看原生服務是誰，誰與生態最緊密，誰有最大的發展空間。
游戲或許是主要的突破口，AIGC對游戲的促進是顯而易見的，GameFi在Crypto中的應用，VR游戲，所以游戲肯定是一個重頭應用，但元宇宙很可能是靠近十年后的整合創新的大成者，它會是一個真正的原生的超級應用，它會讓數字生活真正成為我們生活中的一部分，但元宇宙需要這三個技術的成熟，再進行一輪整合，所以肯定不是五年內的事。

03? 智能商業的范式革命????????

我們怎么看商業的具體變化呢？

首先，智能商業的范式革命，這與2007年的定義沒有太大的變化，只是變得更清楚，智能化就是機器算法，AI取代人，持續地進化，做出越來越聰明的決定，這樣才能大幅提高用戶體驗和商業效率。
取代的環節越多，決策越完整，你創造的價值就越大，但最終的目標還是實時、精準、低成本地服務海量用戶。
1.0的成功案例大家非常熟悉了，從最早的淘寶購物到后面的抖音短視頻的瀏覽，到自動調度，滴滴打車、美團外賣，這一輪發展為何會加速？是因為AGI的突破讓機器的能力有了一個質的飛躍，同時越來越多的決策將會被機器取代，且會越來越智能。

這是一張非常重要的PPT，大家以后在實戰中會反復應用到，你怎么做智能化，過去的十五年大家做數字化轉型做得非常辛苦，我后來意識到一個本質問題：技術創造的價值不夠。我們是在為智能化做鋪墊。
下一步怎么完成智能化的突破？核心在于場景，因為決策肯定是基于某個場景做的，你的用戶是誰？他在哪個場景下，面臨什么樣的挑戰，你要基于那個場景給出一個完整的解決方案，調用某些標準化的產品或服務模塊，提供一套完整的服務，那才是智能化轉型成功。
未來原則上沒有產品公司了，只有服務公司，產品只是解決那個場景下需求的一個服務工具與載體。
我們以前一直想象場景電商，我今天才明白場景電商現在才有可能做，因為你必須基于那個場景做決策，調度所有的知識與專業能力給出在那個特定時點、特定人群、特定場景的最佳服務方案，一步到位，這就是智能化。這是智能化時代的個性化，且是在這個意義上C2B的商業模式才真正成立，或者更完整地表達用戶驅動的商業模式。
C2B更完整的表達是C2S2B，“S”就是智能化平臺，因為消費者需要一個智能化平臺直接整合所有可能的資源給出他一個更個性化的實時解決方案，中間的“C2S”的“S”就是AI Agent，它就是那個活的生長的AI系統，它在持續不斷地生長，做出更好更智能的決策。
2023年到2033年，我們從今天來看未來十年，就是商業2.0孕育與爆發的十年，且未來三年可以看到原生應用在帶動整個生態的發展，人工智能技術會成為通用技術，賦能越來越多的行業完成智能化轉型。
轉型的關鍵在于機器能否取代人做決策，背后的核心能力是基于場景建立決策模型的能力，建立一個活的能學習、能生長的AI系統——AI Agent，智能商業會成為主流的商業范式。

智能時代要求未來的企業具備什么樣的能力，概念上我們很清楚，肯定是需要做智能，將智能飛輪轉起來，這邊是用戶體驗，那邊是知識和數據，但真正的難點在于這只是一張概念，我們處于生態非常早期，不知道未來如何展開；第二競爭會如何展開，其實這是一個高度復雜的系統，有太多的不確定性，所以你在智能生態的初期怎么去擁抱未來，這就回到老本行，講講智能戰略。

04? 智能戰略與智能組織的未來????

這與2017年講的時候有很大的變化，特意強調了“想三年”，看十年、想三年、干一年。
“看十年”是Vision（遠見），通過今天的討論大家都很明白，這樣一個遠見的價值是所有戰略決策的前提，你必須去努力理解未來可能的各種演化。
“想三年”是戰略，以終為始，以Vision為基礎，確立你的定位和發展路徑。
“干一年”是計劃，怎么保證落地的執行。
需要強調兩點：
1、戰略要基于Vision與Action的快速迭代與反饋來不斷地修正，你要主動地去做各種各樣的嘗試來理解和檢驗你對未來的想象是否正確，再根據反饋來修正你對未來的想象；
2、看十年、想三年、干一年，不是三件事，它是一件事的三個角度，我遇到任何新的輸入都會問短期、長期、中期的影響是什么，這是一年的事，三年的事，還是十年的事？所以不是想十年的時候就干十年，干一年的時候就干一年，而是你隨時要想到這件事的短期、中期、長期是什么樣的取舍，這就是戰略的功夫，你要去訓練自己，同時看三個角度的能力，這是非常關鍵的。
怎么活用這個框架？我的建議是認真看一下你的三年目標到底是什么，甚至能否具體到某一個衡量指標，非傳統KPI，是某一個真正反映你的創新業務本質的衡量指標。大部分企業三年的數字是慣性的線性推導，很少有將看十年的張力帶到看三年目標的制定，再基于三年目標倒推你明年該干什么，今年該干什么。正好到了每年做戰略的時候，你可以認真想一下，我們三年的目標是否清楚。不清楚是巨大的機會；不確定也是巨大的機會，說明我有巨大的成長空間，你可以去創造未來。如果只是一個線性推導的話，只能說明你的增長空間非常有限。
另外很深的感悟是智能戰略是涌現與生長，它不再是一個強大的CEO拍腦袋的結果，它是短期、中期、長期利益的一個動態平衡。
為什么它叫“智能戰略”？“智能”是在于你主動地去擁抱不確定性，隨著環境的變化而變化，智能戰略是涌現與增長，是保持可能性，甚至是創造可能性，而不是追求效率。
今天我們沒有一張詳細的地圖告訴我們未來會是怎樣的，我們只能自己造指南針，這是智能戰略與傳統戰略最大的不同，傳統戰略核心是減少不確定性，確定性的規劃，然后高效地執行。
在今天，戰略的本質是創造、創新，它與產品、技術、用戶體驗都緊密地結合在一起，要像組織、智能體一樣給你反饋你做得對不對。

智能組織的未來

這樣的戰略就要求完全不同的組織來實現。最早戰略都是CEO的英明決策，過去五六年大家發現每個公司沒有三五個聯創都搞不定，現在大家很快會發現即使十幾個真正牛的高管團結一致也搞不定，你越來越需要整個組織變得Vision驅動、戰略驅動、未來驅動。

智能組織未來會變成什么樣？環境要求組織能持續涌現出好的戰略決策與創新，“持續”很重要。
在這個意義上與AI時代的脈絡是完全一致的，簡單可復制工作重要性直線下降，高效執行對組織未來依然非常重要，但高效執行越來越多地由AI系統來完成，重要的、難的是靠高端人才來建立高效執行系統，但同時組織的重心會越來越演化成創造獨特價值，在個體層面就會帶來對創造力人才的極大需求。但由于AGI的出現，窄義的“專業人士”的位置幾乎被消滅，所以未來的人才既需要多維度的視角，又有獨特專長。
過去工業革命是從通識通用能力向專業化的窄能力的收縮，分工加強了合作，合作推動了專業化分工，但我們如果進入到一個新的時代，新的通用能力構建的時代，我們需要有通用能力，但又能理解專長、調用專長的人。

組織的銳度或組織的沖擊力、組織的生命力在于快速突破開放性問題的能力，這是未來組織的核心能力，因為你要持續不斷地突破，不斷地創造，所以富有創造力的人與機器的協同是未來主流的工作狀態。
我們目前能看到的一些雛形來推斷未來創造性工作的最佳組織形式是非常緊耦合的特種兵小團隊，八到十幾個人，大家這一輪創業已經很明顯地感覺到十來個人的創業團隊就夠了。相較于上一輪移動互聯網創業沒有三五十個人基本上撐不開一個攤子，但這一輪攤子十個人左右就差不多了，像Midjourney就是十幾個人在非常短的時間內獲得非常大的成功。但緊耦合團隊一定需要相應的基礎能力的匹配與支持的，可以快速調動的組織內部的能力，再加上比較廣泛的開放的組織外部的網絡協同，這是從緊至松的三層結構。

智能商業中“網絡協同”還是一個最核心的概念，組織內部也一樣，從里到外我們一定要變成一個網絡型組織。工業時代的管理核心是科層制，我們一定要打破科層制，走向網絡化的組織形態，這樣的智能組織要求全新的組織原則的指導。
100年前管理革命開始的時候我們強調的是管理，我們用100年的時間學習管理，今天很多創業者還在學管理，基礎的管理當然需要，但它也只是基礎。
到了德魯克講的知識革命的時代、軟件工程師的時代，一個好的軟件工程師可以抵1000個一般的工程師，整個組織原則從管理走向了激勵，因為你無法通過產出來衡量應該給他什么樣的獎勵，于是將激勵前置了，這是股權。股權制度從70年代開始伴隨著整個互聯網革命，但大家可以看到這十年中股權制度很多的不合理性已充分暴露，是因為越來越多的時候你不是依靠一個激勵模式。
在2017年我就提到賦能越來越重要，他有動力與動機，更多的是我們在個體層面到了馬斯洛的倒數第二高的層面（自我成就、自我驅動），這時需要的不是激勵，這樣的優秀人才到哪都能找到工作，也不缺錢，他需要的是賦能、幫忙，你給他提供一個平臺，讓他可以有更大的發揮空間，所以賦能在很長一段時間內是組織非常重要的基礎能力。
過去幾年，我看到在戰略制定和執行層面，共創變成了非常重要的機制。因為我們需要的是讓組織形成一個共識，又能不斷修正的體系。企業內部最核心的員工能否一起參與戰略討論，動態地隨著外部環境的反饋與變化不斷地調整戰略，讓戰略涌現出來變得非常重要。
共創當然有前提，你需要合適的人、需要共享，所以每一個原則都建立在上一個原則打下了好的基礎之上，這也是一個組織原則的演化，我們正在從IT互聯網時代走向智能時代，也正在從激勵走向賦能與共創。

05 總結

今天大家看這張圖可能會百感交集。
2007到2017年真是互聯網時代，Google、Facebook、阿里巴巴、騰訊都在20-30倍的增長，從百億美金變成了大幾千億美金的公司，但你看2017到2023年這六年中，前面幾家公司都是3倍左右的增長，而英偉達與特斯拉是20-30倍的增長。英偉達與特斯拉就是智能時代的先行者，他們已經開始了30倍的增長。
2033年誰會排在這個單子上？

十年大成，你要趕上一個大時代，真正跟著這個趨勢發展，沒有十年真成不了勢。我們需要初心與堅持。
大家老問我，看十年，怎么看？一是我們今天講的，你要努力地看，堅持地。第二，你為什么會看十年，背后是什么，你為什么愿意犧牲短期利益來追求長期利益？那是因為你有更大的追求，你有使命，你有愿景，你有價值觀，你想改造這個世界，你想讓這個世界變得更美好一些，你有一些想帶給別人的不同的東西。
如果你沒有這樣的發心，你的格局自然打不開，你自然不可能高瞻遠矚，也不可能得道者多助，你能夠用最好的先進技術解決這個時代的問題，這才是真正的企業家精神，這才是大成的基礎。
所有大成的公司都是時代的企業，這句話真沒錯，但時代的企業兩個根本點：第一，你得真正地跟上這個時代大勢的發展。第二，你得有這樣的發心配得上這個時代所要求的能力和胸懷。