你，終將被它改變！

商業思維

筆記君說：

絕大數人，都低估了AI的力量。

最開始，AI只能做一些指令性工作，隨着大模型的發展，它逐漸有了智慧，能夠理解語言，甚至比你自己更懂你。

那麼，我們如何抓住AI發展的機會？未來，AI會有哪些發展潛力？

今天這篇文章，我們就來聊聊這件事。

一、絕大數人，低估了AI的力量

一般而言，創新機會的出現有兩個重要條件：

第一，來自於政策的管制。在由政策管制所帶來的失衡中，重建秩序，就是一種創新。

第二，來自於技術的突變。因爲技術的突變，對原有秩序的打破，就會給企業、組織、個人，帶來大量的全新機會。

不言而喻， AI 就是那個打破舊秩序的，一種革命性的力量。

在 2023 年初，標誌性的事件是ChatGPT 3.5到ChatGPT 4.0 的過渡，大家對AI有了全新理解。緊隨其後，在整個AI產業中，發生了一連串的井噴式現象。

今年年初時，以Sora爲代表的應用，掀起了一股熱潮。還有基於公共平臺或文本，就能構造出自己的數字人。

以及有的人具有特別好的音樂天賦，但是從來沒有學過五線譜，居然也可以藉助AI工具，生成自己的歌曲。

這些文生 3D 模型、數字人、Suon AI等一系列的新品，讓人們發現自己在寫文章、畫畫、做視頻等方面，有着無限的可能。

1.AI，遠遠不只是解決效率的問題

AI 除了AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)，即人工智能生成內容之外，還能幹什麼？

舉個例子，秘塔AI搜索，它是在搜索技術領域利用 AI 大模型進行創新的一個案例。

一般搜索引擎的痛點，就是作爲一種商業模式帶有廣告，即用戶在甄別信息時，需要花費很多的時間。

比如你要做一份行業戰略，傳統的搜索是先拆解所屬行業、戰略問題、競爭因素、組織能力等一系列關鍵詞。

搜出這些關鍵詞後，選擇那些在廣告中偶爾出現的內容，然後仔細閱讀，同時做小抄。

接着，再把分散在若干篇文章當中的觀點，給整合起來成爲你想要給老闆看的，結論性的報告。

而秘塔的操作是這樣的：

因此，秘塔打的廣告都是，“沒有廣告，直達結果”。

這就是一種創新，在AI App的應用市場中，流量前三的居然不是一家AI技術企業，而整合了AI底層的能力，圍繞着用戶的需求解決問題。

過去大家用 AI來做圖、作文、寫報告，總是想利用新工具，來解決原有的效率問題。

比如給老闆做 PPT 有點慢， 讓AI先幫你做一遍總結；某會議紀要總結的不太好，就做成提示詞模板，讓AI幫你快速形成會議紀要。

但是，技術革命帶來的能力，遠遠不只是解決效率的問題，而是更廣闊的商業空間。

2.人類從不會在歷史中汲取教訓

非常不幸的是，人們總是低估商業空間的潛在價值。三五年之後，回頭再體會這句話，你一定會發現，歷史上一再出現的，在未來還會重現。

1998 年的時間節點，也許大家不太清楚，但 2000年是被人熟知的互聯網的重要歷史時刻，即第一次互聯網泡沫的破裂。

在 1998年，正像今天AI產業一樣，所有的技術供應商業、運營商，都在熱火朝天的做着互聯網的生意，忙着鋪設光纜，建網站，覺得互聯網要改變這個世界了。

而諾貝爾經濟學獎得主米爾頓·弗裡德曼在1998 年時卻如同潑了一瓢冷水般的說，互聯網增長將急劇放緩，因爲人們會發現，互聯網的網絡價值公式是錯的。

他還說，因爲大多數人在網上無話可說，到 2015 年左右，人們會發現互聯網對經濟的影響，並不比傳真機大。

然而，今天我們已經不再用傳真機。2015 年已經幾乎是移動互聯網的成熟時代，可以說整個世界的商業和生活，都已經被重塑了。

同樣的話題，其實也是一個道理。2007 年 iPhone的出現，標誌着移動互聯的開始。

當時微軟的 CEO 鮑爾默，也講了一句很有意思的話，他說這個手機是不是世界上最貴的手機？它有補貼嗎？

他的結論就是，iPhone對商業用戶沒有任何吸引力，因爲沒有鍵盤，所以註定無法成爲一個好的郵件收發工具。

當時，最好的手機是奧巴馬爲之代言的，Blackberry全鍵盤手機，那纔是商務人士用的手機。

今天看，都已經被啪啪打臉。

世界上一些最聰明的頭腦，當面對新技術浪潮時，往往都會低估對未來商業社會重塑的力量的宏大性。

所以，歷史學家經常告訴我們，人類從歷史中汲取的唯一教訓就是，人類從來不會從歷史中吸取教訓！

二、AI帶來了新的商業範式

1.AI是封裝好的認知能力

布萊恩·阿瑟在《技術的本質》裡講了一句話，技術的本質就是對自然編程，對現象捕捉，並且駕馭這些現象，爲我們的目的服務。

稍微換個場景來理解，第一次產業革命，稱之爲叫工業革命，以瓦特改良蒸汽機作爲核心的標誌性事件。

人類第一次知道了如何把熱力轉換成動力的知識，然後，用了一堆鐵塊、活塞、連桿，把這種熱能轉換成動能的機制，封裝在一個鐵疙瘩裡面，稱之爲蒸汽機。

蒸汽機的出現，本質上就是對自然現象的編程，變成了一個通用的組件。可以把它安插到工業生產中的任何地方，從而發揮其作用。

比如，放到磨坊裡，就是代替水流來推動石墨進行旋轉的動力；如果在它兩邊加上兩排輪子，就變成了火車。

所以，第一次工業革命，幾乎就是以這樣的邏輯進行騰飛的。

同樣第二次的產業革命，也是因爲電氣化，因爲我們駕馭了電和磁的現象，讓電機這種更靈活的動力機制，能夠在更多的地方去應用，來提升整個社會的能源利用的效率，從而催生了經濟的大發展。

如果按照同樣的邏輯推理，能不能把數字能源，通過人工智能通用技術，成爲數字驅動的認知引擎。

正如之前提到的秘塔，兩次調用了引擎，第一次解構你的意圖，第二次重組你要的答案，就是一種認知引擎。這種認知引擎，以通用的自然語言進行調度。

其實，語言就是一種生產工具，在遠古的時候，自然語言就是用來生產的。在那個時候，文字和語言幾乎都還沒有完全發明，卻有很多有意義的口號，呼叫部落的人，對野生獵物進行圍獵，以此完成生產。

隨着農牧文明之後，人類開發了大量的專業語言。有人研究農業，有人研究軍事，有人研究治國，直到今天我們研究的物理、化學、數學、生物等等。

事實上，就是用了專業分工的方法，讓一部分人在一個特定的領域當中，擴展人類知識的邊界，從而一步一步走到今天的社會。

然而知識大爆炸的模式，在今天又成爲阻礙人類進一步發展的障礙。所謂隔行如隔山，各行各業所產生的知識，其實並不能被共享。

例如我沒有學過金融學，當面對金融問題時，就有天然的障礙。我不懂得醫學，所以就要完全聽醫生的安排和判斷。

舉個通俗易懂的例子，我有一位在微軟工作的朋友，因爲頭痛在上海的三甲醫院，掛了一個600塊的專家號。

就診時那個專家還帶了三個規培生或是博士生，看過CT片後，發現她的腦子中間長了個東西，讓再去拍一張深度的核磁共振。

女生遇到這種問題，一定是很慌的，就無助的問專家走後那三位還沒離開的學生，她該怎麼辦？

這些至少都受了 10 年以上醫學訓練的，規培生或是博士生卻面面相覷了一會，然後憋出了三個字“別摔倒”，我朋友當時聽了就很崩潰。

幸好她是微軟的，在第一時間拿到了 GPT內測版本，之後就把檢查的所有結果輸到機器裡。

後來，她給我看了機器出的結論，寫得非常詳細，分析並談到注意事項，而且每個注意事項當中都有相關的參考文獻。

而且還做了一個讓人吃驚的性質判斷，說長的那個東西大概率是良性的，事後證明確實是良性的。

這個實例說明，一切基於專業分工的知識壁壘，將會被打破，用自然語言調度認知引擎發揮生產力的時代即將到來。

如今這個階段，確實需要用更好的全人類積累的知識財富，爲我們所調用，在生產與生活中發揮作用。

2.推動商業範式轉移

AI 將會使認知虛擬化，每個人的頭上，每個人組織頭上，都會有一個認知的虛擬認知引擎。

如同引發工業革命與蒸汽機動力引擎一樣，用自然語言作爲結果，調用認知引擎，正在推動着工商業邁向一個新的高度，最直接的用處就是帶來範式轉移。

範式轉移，就是人們對周圍世界觀和認知的根本性轉變，涉及到支配性思維、基本假設和實踐的轉變。

今天大家都說馬斯克很厲害，按照今天 AI進化的速度，未來讓馬斯克幫你管公司，有沒有可能呢？

再試問，假如蘇格拉底來做CEO，過去只是一個假設，今天看到的那個可能的未來，就是範式轉移。

人是有思維慣性的，實行起來還是非常難。

我很喜歡的一位科幻作家，寫《銀河系漫遊指南》的道格拉斯·亞當斯，他的“科技三定律”有點戲謔的成分，但是細細體會後，還是相當的有道理。

就像問我們單位的那些年輕人，爲啥不去線下購物，他們反問我，爲什麼要去線下購物？

因爲他們一出生，就身處於互聯網電商時代。而在我與他們年齡相仿時，覺得電子商務只是個高科技。

所謂的進步就是重建均衡，其中最關鍵的點就是觀念的上升；均衡會被打破，就是因爲政策的管制和技術的突變。

從應用的本質上講，人工智能就是一個用自然語言調度的認知引擎。

三、AI的階段性價值

1.短期價值

今天主要的大模型廠商，都能解決和實施一些小功能，比如知識管理、流程自動化、客戶交互的優化。

這些應用就是用自然語言調度認知引擎，在複雜的APP內部的功能結構和內容中，圍繞客戶的需求來解決問題。

在花費一定的成本之後，真正做到把簡單留給客戶，把複雜留給自己。

例如，混沌的某位同學自己做了一個平臺，旨爲淘寶電商管理私域用戶，還可以解決過往的客服水平、質量、情緒效率低下等問題。

水平會比絕大部分的人工客服高，最關鍵還不會跳槽。

能夠主動去和用戶進行溝通，用大模型來理解對話框中用戶的情緒。

能夠垂直上下，對所有對話記錄進行不間斷的分析，來判別用戶購買的意向，形成商單機會。

以上都是傳統客服解決不了的，通過這個方式做，還省掉很多人工成本。

用 AI 處理問題的短期價值就是，對複雜信息的整理、複雜意圖的理解、複雜任務的協同，以及內部價值鏈的協同等。

2.中期價值

年初OpenAI發佈的Sora模型，震驚了所有人。它可以根據文本指令，創建出逼真且富有想象力的視頻。

當 Sora 出來之後，很多人都認爲它會提升影視製作的效率，這是一個事實。

但是，有一個觀點認爲 AI 不只是降本增效，而是探索更多全新內容的可能性。

在內容行業，效率從來就不是真問題（全國每年要拍 7000多部電視劇，請問你看過幾部？）。做好的內容，與用戶互動才還是真問題。

今天是一個從搜索時代，過渡到個性化推薦的時代。但新一代用戶的期待，並非只是你做好了推薦給我，讓我看而已。

而是希望對內容有更強、更多、更好地參與感。所以，隨着 AI 的進化，我們必將從一個個性化推進的時代，走向個性化生成的時代。

基於成熟的數字化基礎基建和 AI 的能力，在營銷領域，可以通過對複雜數據的分析、複雜場景的洞察、複雜市場的洞察，提升市場資源配置效率問題。

“百貨商店之父”約翰·沃納梅克，有句名言：“我知道我花在廣告上的錢有一半是浪費的，問題是我不知道浪費的是哪一半。”

今天的技術就在解決這個問題，只有戳中用戶當前的熱點和痛點，圍繞它制定策略，纔有可能用較少的資金撬動更大的效果。

除了營銷領域，也可以遷移到比較硬核的生產製造業，除了用圖像識別的方式做質檢之外，還可以解決一些具體的問題。

例如萬事利集團，是杭州的一家生產製造業公司，主要做國內的絲綢文化創意產業。

當AI出來之後，他們馬上跟浙江大學合作，研究絲綢印花的大模型。學習絲巾的構圖比例，研究絲巾的套色邏輯，幫助快速生成絲綢面料的圖案，來解決設計工時的問題。

絲巾這個品類，可不是看上去好看就行，而是得上身搭配，穿在身上好不好看才重要。

因此，他們建立了 3D虛擬試穿。不同的模特，不同的身形，搭配不同的絲巾，讓用戶直觀看到美與協調性。

而且絲巾還要搭配場景穿戴，做數字化的構建。不同的人羣有不同的需求點，是公務風還是旅遊風，都有一定的屬性，需要在不同的場景中用不同的絲巾突出主題。

以上的操作在邏輯上很能被理解，也是正常跟着時代潮流前進的步伐。讓人爲之驚歎的是，他們十年前做的兩個重要決定。

一個決定是，在十年前定戰略的時候，堅定的把自己定義成一家禮品公司，而不是一家絲綢服裝面料公司。

也正因爲是一家禮品公司，送禮的核心就是要送出與衆不同的心意。做這麼多圖案、花色的絲巾，就想讓用戶送出獨一無二的專屬心意。

他們把這個問題的邏輯推演到極致，得出的結論就是如果送禮送的是心意，那當然送給你想送的那個人的東西，最好是世界上僅此一件。

如果用戶能參與設計，就可以確保用戶的心意的表達，能得到極致的體現。那麼既然AI的大模型可以幫設計師畫畫了，爲何不把這種能力，封裝到小程序裡，推給用戶參與呢？

通過引導程序，讓用戶用提示詞的方式，生成獨一無二的絲巾，確認後會在5至7天內，拿到想要的成品。這就是製造業中的一種思考，與用戶連起來，讓用戶參與制造。

另一個決定是，十年如一日的完成數字化建設。持續完善前後臺數據的結果，就是擁有整個一套敏捷和柔性的數字化生產系統。

這給我們的啓示是，一開始是從提升設計效率開始的，但是真正的亮點在於用 AIGC （Artificial Intelligence Generated Content）驅動了 UGC（User Generated Content） 參與產品的定製，用戶的共創強化了用戶對品牌的心智粘性。

而且他們覺得，既然是一種數據資產，加之本身就是一種藝術表達，有沒有可能成爲數字藏品呢？

把它變成一種數字資產，來提升產業價值和創作維度。所以他們也做了自己的數字收藏品系列，還有萬事利的數字藝術博物館。

一家傳統的企業，從最早的生產製造開始，到今天利用技術能力在不斷迭代、不斷進步。利用AI的能力，用AIGC來驅動UGC，來完成C to M 的用戶定製生產。

因此，AI的中期核心價值是，可以幫我們進行一些商業模式的創新。

3.長期價值

從長期價值和戰略的角度，需要關注的是二維走向三維。

互聯網開始 3D 化，一定會帶來數字人貨場的重大的變革。

具身智能，即人形機器人正在大爆發中，未來是空間智能與四元社會交織的一種新的載體。

機器人要理解我們的空間，需要和我們互動來解決我們人的問題，它需要大量的空間數據進行AI 的訓練，使得 AI 更好的服務於人。

在此基礎之上，我們將會進入一個所謂的四元社會。

以前我們是人和物理世界的二元社會，未來必將是一個人、物理世界、數字世界以及機器人的四元社會。

未來利用人工智能的步驟，從感知到洞察，從洞察到理解，從理解到行動。感知是基於我們用傳感器、用數字世界，把互聯網 3D 化之後，能夠看到更多的東西。

看到之後，就會從中洞察到過去所洞察不到的機會，從洞察中形成機器人對這個世界的理解，從理解變成行動以驅動商業的進步，就是空間智能的概念。

機器人的爆發，就是給機器的四肢，裝上了 AI認知引擎的大腦。

過去，機器人的走路都要通過複雜的算法實現，而今天用機器學習，是通過大量的語料，比如人怎麼行動、怎麼走、怎麼避障、怎麼拿東西，以及拿蘋果和拿鉛球時的用力。

通過數據訓練，一旦學會了之後，可以瞬間共享給所有類似的機器人，就比人高效太多了。

今年世界人工智能大會中的一場演講，有提到對未來機會的思考。

1）機器人硬件平臺。例如各種各樣的人形機器人、輪軌機器人，各種各樣的異形的機器人。

2）機器人操作系統。通過硬件調用的操作系統，叫大模型神經系統，加上電子元器件和機械設備互動的問題。

3）機器人應用商店。買回去的機器人僅是通用組件，例如通用機器給你做大衆飯菜，但當你想吃川菜時，就可以去機器人應用商店裡下載川菜師傅大禮包。

在此回顧一下，美國經濟學家、未來學家、“數字時代”三大思想家之一的喬治·吉爾德講的，“財富就是知識，增長就是學習，貨幣就是時間，信息就是意外”。

信息經濟學裡講，在數字世界裡，主觀性和偶發性就是這個世界的本質。信息帶來的意外，是對元素重組的機會，打破均衡再建均衡的機會。

所以對組織的要求是，必須具備組織靈活適配性，能夠抓住那些偶然的信息所帶來的意外機會。

鮑勇劍教授也提出一個理論，他說未來的企業，戰略模糊、戰術清晰，要學會去擁抱那些有意義的偶然。

克里斯坦森說“技術無法預測，但是代辦任務可以預測”。只要企業始終聚焦於發現客戶的代辦任務，就能預測技術會來自於哪裡，創新不會超越人類本身。

代辦任務就是，因爲我要生活進步，我要更好地成爲了我自己，所以要把這些產品和技術拉到我的生活當中，以解決我的問題。

永遠不要以人的方式，去考慮機器的感受和機器的思維方式。要用人的意圖，但是要用機器的方式和機器溝通，鍛鍊自己用AI處理問題的能力。

通過使用AI，在信息爆炸的時代，要學會提出好問題，就是未來的常態。

*文章爲作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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