曾鸣最新演讲全文：下一个10年商业的底层设施变

　　百度游戏问答在这场时隔六年的公开演讲中，曾鸣教授提出了“技术变革如何驱动商业范式变化？企业战略如何跟进十年远见的变化？对未来十年商业变革根本判断是什么？”等系列新商业变革思考。

　　“AI最本质解决的是决策效率和成本。也就是机器能否取代人的问题，能否帮人做决策的问题。核心价值在于创造新的供给。”

　　“我们展望未来，机器或者人工智能，把人进一步从繁琐的、创造性的、无聊的脑力劳动里面解放出来。人的大部分时间可以用在开发自己的创造力上，去做真正有激情的事情。”

　　“未来原则上没有产品公司了，只有服务公司，产品只是解决那个场景下需求的一个服务的工具和载体。”

　　“战略要基于vision（视野）跟action（行动）的快速迭代和反馈来不断的修正。主动去做各种各样的尝试，来理解和检验你对未来的想象是不是正确。然后根据反馈来修正你的未来想象。这个非常重要。”

　　“在个体层面，我们讲到的对创造力人才的极大的需求。未来的人才既需要多维度的视角，又要有独特专长。特别是因为GPT出现，所谓的专业人士的位置，几乎都要被消灭。 ”

　　“传统的战略核心是减少不确定性，做比较确定性的规划，然后高效地执行。不确定性就是可能性，就是创造的机会。所以在今天，战略的本质是创造，是创新。在这个意义上，战略也不再是高管的事情。跟产品跟技术都紧密的结合在一起。 ”

　　在那段时间，正是互联网、移动互联网风起云涌的时候。所以，对于战略到底该怎么做？有一些不一样的感悟想跟大家分享。

　　看到互联网二十几年的发展，当时对于未来有很多的猜想，想跟大家分享。所以有了2017年的那一次公开课。那次战略公开课就两个主题。

　　因为在一个环境高速变化，非常复杂，又高度不确定的情况下，随着大势发展，取得势能是战略的第一要义，这个是非常关键的。

　　我们讲看十年，“看”就是Visioning（愿景），这个过程变得非常重要，越是艰难的时候，越要认真地看、努力地看。既要有“看十年”这样的决心，也要逐步培养看十年的能力。而这个Vision（视野），决定了你的格局和潜力。

　　Strategy（战略）是Vision（视野）和Action（行动）的反复迭代，这个话过去五六年大家听我讲过很多，今天我会对这个有一个升级，因为这几年有些更深的体会可以跟大家分享。

　　在线化、网络化和智能化构成了过去十年企业发展的主题。当时按七家公司的规模大小，各个纬度的进展情况，画了这张图。大部分的公司，在今天都还是全球最领先的公司。

　　它是基于云计算、大数据、算法，通过快速迭代形成了数据智能。所以，智能商业的两个核心构成，就是网络协同和数据智能。

　　当时我做了两个判断，一是未来商业是智能商业格局初步确定的阶段，第二个是未来是智能时代，是人脑跟机器智能的连接。稍微有些安慰的是，这两个判断基本上都对的，要不然今天就不好意思站在这了。

　　最重要的是这六年下来，对这个初步判断有了很多新的想法和感悟，所以今天的分享核心就是这两个主题的深入。

　　首先，智能时代的三大核心技术。我们现在拥有了AGI（通用人工智能），通用人工智能为我们带来了一场革命；区块链和Crypto（加密货币）经过了将近15年的酝酿跟发展，也在蓄势待发；XR和元宇宙。这是三个最核心的技术，这是我们今天演讲着重展开讨论的三个领域。

　　第二板块，跟大家分享一个方法论：怎么理解技术驱动商业变革的实际进程，通过这样一种方法论，可以理解未来三年，或者三五年最有可能出现什么？这是战略决策中非常关键的一个里程碑。

　　你要知道，除了看十年长期的Vision（视野）之外，三五年的目标到底怎么设定？这需要一个中期的判断。所以，第二个板块跟大家讲一下，这个中期判断怎么做？

　　最早在搜索阶段叫大数据，那时候还没有AI提法。大家知道，去年底到今年ChatGPT火了后，中国关于大模型的创业团队就有100多家，叫“百模大战”。

　　实际上，第二阶段的人脸识别，是深度学习第一次在视觉领域得到大规模应用，2014年就有上百家的视觉公司在创建。人脸识别，今天大家已经觉得无处不在的一个应用，比如，大家刷抖音背后的推荐引擎，也是基于AI技术。实际上，是这一轮AI用深度学习的方法第一次大规模应用。

　　大语言模型呢？这个叫Large Language Model。为什么说是通用AI的一场革命？它实际上是一个非常简单的算法，就是去预测一个字后面，最有可能出现的下一个字是什么。

　　在这个意义上，它看起来掌握了语言。大家知道在《人类简史》这本书上也提到，语言是人类最伟大的发明。

　　语言让我们可以沟通，语言的背后天然就蕴含着人类的智慧，而且人类海量的知识，1万年左右的知识，基本上都被最近二十年的IT通过文字、音频、视频给沉淀下来了。所以，你掌握了文字，掌握了语言，基本上就破解了人类到今天为止所有的知识。

　　我们今天还不太理解，大语言模型背后的运行机制到底是什么。它也许不像人一样在思考，但是在局部领域里，它表现出了像人一样的逻辑推理能力。这个对于我们未来就会产生非常根本性的影响。

　　过去三十年的发展，从互联网到无线互联网，到传感器，数字化转型，大数据计算等等。这些逐步增强了软件世界的能力边界，但是它本质上是在做加法，是叠加。

　　但是AGI、通用人工智能把这些串在一起，提高了所有软件的适配能力和自主能力，开始从量变到质变，发生了一个新的飞跃。比如说AGI能够自动编程，这样一下子让软件的能力有一个急剧的提升，这是一个质的变化。

　　在这个意义上，大家一般都认为，大语言模型是 AI时代第一个类iphone时刻，也是一个大变革的时代。

　　从另外角度来看，通用智能的时代也可以说成是机器人的时代，因为AI是大脑，它和各种硬件的结合就是各种机器人。比如说自动驾驶，自动驾驶的车，就是一个机器人，特别是未来的Robotax公司，本质上就是一个技术外包服务公司。从这个角度来理解，就会对技术，对商业，到底产生什么样的影响，有个更本质的体会。

　　大家一讲到机器人，都会想到波士顿Danymics各种各样很炫的机器人，但是波士顿Dynamiac发展了30年左右，很可能还不如特斯拉的人形机器人这两年所取得的速度和进展更快。这也是AI技术带来的在硬件方面的突破，我们可以看到机器人，在整个环境下，也会有飞速的发展。

　　除了大家讲的ChatGPT之外，我还想强调一下，另外两条AI、AGI的发展主线也非常重要。一个就是自动驾驶，自动驾驶的要求和ChatGPT不太一样，它要确保安全性，而且它本质上解决的是人和物理世界的互动。

　　但是自动驾驶要解决人和物理世界的互动，所以为什么自动驾驶的特斯拉公司，可以在机器人方面有那么多的积累，因为它本质上是要去感知外部世界。另外一个非常重要的领域是AI for Sicence(科学智能)，而且它更根本，至今为止AGI只能应用人类现有的知识，并不能创造新的知识。

　　但是AI for Sicence（科学智能）把AI用来做科学的发展。它很有可能创造完全不一样的格局，因为它可能会发现，甚至是新的化学方程式或者是新的物理定律，整个人工智能又会往前迈一大步。

　　但即使是今天，像Deepmind下面的Alpha-Fold对蛋白质的解析，合成生物学，其实过去几年非常新生的领域，也是AI驱动的。所以，有很多领域已经取得了很大的进展，只是不那么广为人知，但是这方面的积累，也会带来下一步的突破。刚才是一些背景知识，大家可能在不同的场合也听过，接下来的两页PPT是今天最重要的两页PPT之一。

　　互联网本质上处理的是海量数据，它解决的是信息流转和匹配的效率，让信息尽可能地流通匹配，不要有信息不对称而带来各种各样的摩擦。

　　举个简单的例子。在线教育过去所有的努力，都是想利用互联网提高老师的教学效率，这是一个非常典型的互联网案例，也取得了很大的进展。

　　但是AI时代的在线教育，是通过无限制的高质量老师供给，满足个性化的学习需要。原则上每学生都应该配一个自己的老师，而这只有AI老师才有满足。

　　同样的道理，全世界现在最大的问题之一，都是医疗成本太高，医生服务不够。如果有AI医生出现，整个人类的健康状况，会有一个质的飞跃。

　　过去五年，大家做数字化转型、做产业互联网、做线上化，为什么做的那么辛苦？本质原因就是：这些行业不是信息不对称的问题，是供给不足的问题。

　　比如说，大家所有做互联网医疗以及医疗服务转型。你解决所有的问题价值都非常有限，因为你解决不了最核心的问题，看病治疗那个瓶颈总是在那的，就那么些好医生，你怎么去做信息匹配都没用。所以这个是AI时代，带来一个全新的机会，是我们真正去创造新的供给，海量的供给会创造新的需求。

　　但AI时代，AI最本质的问题是处理海量知识，不再是数据，也不仅仅是信息，是通过对数据和信息的加工产生的知识，这个知识跟原有知识的结合去解决实际问题，所以他解决的是决策的效率与成本，也就是机器能否取代人。

　　到目前为止所有的决策都是人在做决策，机器如果能取代人做决策就是一个智能飞跃，其核心价值是创造新供给。

　　所以，AI时代最核心的能力是根据决策场景建立决策模型的能力，“场景”一词，非常重要，因为我们所有的决策都是基于一个特定场景的。

　　人很多时候的决策是下意识，甚至是潜意识的，你怎么将它显性化变成一个机器用它的逻辑去实现的决策，这是一个根本性的挑战。

　　所有的难度在这前面，特别对于AI应用企业来说，对于大模型的一些前沿公司来说，算法是一个很大的瓶颈，但对于AI应用来说最核心的就是建模能力，理解真实场景下的决策，这个难也是因为AGI的决策方法与人的决策方法不一样，所以你需要一个翻译。

　　这个模型有意思的地方，只要你建立了这个模型，形成一个闭环，它自己就能够不断地迭代、优化与生长，所以是一个“活”的AI系统。

　　在这个意义上，过去所有的发展都可以说是一个机器时代，再复杂的机械系统都是简单的系统，他们只能做确定性的执行，但再简单的认知系统都是复杂系统，所以AGI现在的在发展，处于一种类似生物的可有机生长的一套系统，这也会是一个根本性的发展。

　　我们怎么去拥抱自己带有某种能力，某种倾向，又有自我学习，自我成长的能力。这是AGI的本质，跟互联网时代不一样。互联网时代还是在解决相对确定性的信息匹配的问题，但是AI时代是打造认知系统的问题。这是今天第一个需要跟大家分享的观点。

　　总结一下，在2017年公开课的基础上，再做一个提升，时代驱动力是智能化，我把“智能化”提到更高高度，成为这个时代的主导。

　　互联网时代其实是在线化，软件化跟网络化，在线年最火的SaaS，网络化就是从pc互联网到移动互联网到IOT物联网的一系列的发展。它本质是连接，完成网络协同的基础设施。

　　每一个新时代，都建立在上一个时代的基础之上，所以在互联网时代继续发展，基础设施会变得越来越好的基础之上，我们可以看到，智能时代新的驱动力。一方面是智能化。这是我们刚才整个讲演都在讲智能化的发展，特别是通用人工智能，会越来越强大。我们不知道它最终会强大到什么样，我们只知道它会越来越强大。

　　1是人机交互能力的不断的提升，这是我们马上就要展开讲的XR线就是区块链和Crypto，带来我们全网协同的能力的提升。

　　从pc时代开始，今天最牛逼的几家公司之一微软，苹果。核心发明就一个GUI图形交互，然后产生了今天所有的互联网革命。

　　个人电脑到鼠标到键盘，本质上是键盘输入，到微软的全套的软件系统。然后到了移动互联网时代，主要是触摸屏的输入，也包括部分的语音输入。

　　2012年Oculus成立，2014年被Meta买了，虚拟眼镜VR；2014年GoogleGlass也出现了，2015年推出了一批产品；2016年，来到了虚拟现实的元年。那一年，发布了第一代Oculus Rift。索尼推出了VR眼镜。微软发布了Holowlens。还有一款叫PokemonGo的游戏。

　　2018年的Magic Leap是当时特别有希望的一家创业公司，得到了谷歌，阿里巴巴很多公司的支持。

　　2018年我去看Magic Leap，当时快要投产的下一代产品。我看完以后，当时特别的震撼，不是真假的问题，是将来分不清真假的问题。

　　它是完全可以迷惑你的眼睛，因为都是真实的光源，所以眼睛是没有办法判断，我看到的到底是真是假，它看到的就是成形的图像，然后给大脑输送信号。

　　第二个是，当时Magic Leap的Founder（创始人），就讲我们做的不是眼镜，我们做的是未来的人机交互。大家想想看，你只要眼睛动一动，看一看电脑就能执行你的命令，那不是快多了吗？也容易多了。

　　很可惜，最后的技术难关没有过去。所以Magic Leap后面转型做了ToB的公司，没有做成消费品的爆炸性的成长。

　　今年有两个重磅的发布，一个就是Apple的VisionPro，这是Apple第一次正式在这个领域发布产品，定义了很多新的标准，也给大家带来很多的期待。

　　第二个就是，上个礼拜Mate发布的Quest3，正好打的是中低端，苹果做的是高端，两家选的技术路线都基本一致，这就说明了行业标准再开始慢慢的浮现，然后又有高端又有低端。

　　附带说一句，Mate还推出了个AiGlass，也是为了人机交互的发展，它虽然不是一个虚拟眼镜的产品，但大家可以看到视觉交互又一次成为行业的焦点。

　　硬件的核心目的是完成人机交互的新的机缘，最早的PC计算是通过键盘来交互的。移动计算的手机是通过触摸屏，到了所谓的空间计算的时代，空间计算核心强调视觉跟感知。每个人的定义不一样，我们不用去计较细节。

　　我想总结一下，XR这个领域为什么对在座的每一位都很关键，它的技术背后的本质是什么？这也是一次人机交互的质的飞跃。以前我们跟机器，机器包括后面的AI，我们以前跟机器交互都需要主动的去操作机器，都是要我们去输入。

　　但是未来是机器主动的响应人，我们可能什么都不用做，它自然的感受到了，如果我们进化到脑机结合的时候，甚至它潜意识就知道我们想什么，它可能就去执行了。所以未来是机器感知人，它来主动行动的一个交互界面，所以这个是完全不一样的时代。

　　我们会看到，会有越来越多的各种各样的机器，将会把人体感官跟数字世界直接连接。我们现在是AR、VR眼镜，可以穿戴的设备，包括衣服、类似皮肤。距离是从远到近，贴近皮肤，再进入皮肤。植入芯片之类的肯定早晚都会发生。这些是十几二十年非常大的一个发展趋势。

　　这个趋势的商业意义是什么？是从XR、VR眼镜开始，我们开始了人类自身感知和注意力的数字化，人自身不再独立于数字世界之外。

　　为什么说元宇宙，大家曾经那么向往，就是因为那是一个纯粹的数字世界，不受物理规律的限制，而且在元宇宙里头能够实现极致的个性化，还有你非常丰富的生物特征，还有非常丰富的场景，可以有无穷无尽的服务。

　　但是XR，类似的设备，除了硬件设备之外，它同样需要软件和算力的提升，所以跟这匹配的是边缘计算，包括算法的微型化。所以，将来每一个边缘设备，它的感知，计算，思考，决策能力也会有一个质的飞跃。

　　所以这个技术和AI技术，也是相辅相成的，它实际上是提供了一个无限广阔的场景，让AI可以得到更广泛的应用。但它反过来又会促进AI技术的进步，因为没有AI技术的进步，它支撑不了更深一步，更复杂，更实时的技术要求，所以这两个是完全相辅相成的技术。

　　在区块链技术不断发展的基础之上，Crypto（加密货币）也随之发展。基本上可以分两大大阶段。

　　2008年中本聪发布的白皮书，产生了挖矿行业，从而出现了比特币。基于比特币脱胎出区块链技术。在此基础上，开发出来了以太坊。

　　2020年的夏天，出现了Defi（Decentralized），也就是去中心化的金融服务。基于区块链的技术以及过渡抵押概念，把风险降到可控的前提下，把所有简单的金融服务复刻了一遍。

　　第二，由于在线上发币变得非常的简单可靠，通过发Token（代币）的方式，可以产生一系列的新的激励机制的创新。

　　区块链是没有能够直接提高消费者体验的技术创新，导致目前没有好应用，用户也不够多。区块链体系应用无法展开。

　　因为区块链对于效率的提升创造的价值没那么大，导致与传统资产、金融融合不够彻底，所以它没有新的数字资产。没有数字资产，你有一套价值网络去降低数字资产的流转，那就没有意义。

　　比特币会继续走向共识，在支付方面发挥更大作用。在此基础之上，用支付网络去推动普惠金融的发展。

　　过去两年积累了很多Gamefi（游戏化金融）跟Socialfi（社交化金融）方面的创新，也许在接下来的半年一年，我们看能看到一些初步的成果。

　　我认为最有价值的突破，是通过AGI（通用智能）创造海量的新的数字资产。AGI第一个突破的领域就是AIGC，就是深层次AI，也就是创造海量的内容。明年的某个时刻，肯定会有非常好用的文字、语音转视频的工具出来。基本上从文字到语音到图片到视频，创作的门槛会急剧的下降，创造新的数字资产的空间会急剧的上升。

　　而且就像我们讲虚拟世界一样的，未来的这些数字资产，它会越来越走向主流，它的重要性会越来越大，这些资产有价值，大家就会重视，大家就会对它的流转交易，非常上心。所以在那个基础之上，新的数字资产，天然会去用新的价值网络的技术平台。

　　同时，我刚才讲到以太坊核心是智能合约，但未来机器跟机器之间的合作，它们的互动方式跟人是完全不一样的。它们需要有更多，更自动，更高效，更智能的合约直接完成。所以在这个领域里，区块链、Crypto有很大的发展空间，也是在这个意义上，我也把它当作AGI整个智能时代重要的组成部分。

　　无论是从刚才讲的Crypto的领域，对创造经济的呼吁。还是看AGI带来的价值，我觉得未来，我们将迎来一个创造者经济的时代。

　　另一方面，人借助机器智能的力量，有机会变得越来越有创造力。就像工业革命的早期，大家都非常恐惧，人不再能够以体力来获取价值了。但是过去的100年，出现了白领阶层，出现了知识工人，出现了软件工程师，他们靠自己的脑力活动，创造了过去100多年、200年的繁荣。

　　我能看到的相对美好的场景，由于机器或者人工智能把人从繁琐的、重复性的、无聊的脑力劳动里解放出来，人可以把大部分时间，用在开发自己的创造力上，去做自己真正有激情的，也能够做得更好的事情。这个可能是两个基本的动力。

　　在这个基础之上，对人跟人、人跟机器、机器跟机器之间的协同都提出了更高的要求。互联网时代，机器跟机器之间协同是靠API，就是应用之间要有一个约定的规范来互助，但是由于AGI的发展，未来所有的服务之间，是用自然语言来交互。

　　也就是说，机器会学得像人一样，直接来对话，机器跟机器之间就完成了协作，自然语言反而变成了人跟人、人跟机器、机器跟机器之间的沟通语言，对于智能合约就提出了更高的要求。

　　如果我们从一个更宏观的角度来看，刚才讲的这些内容，德鲁克可能是20世纪最伟大的商业思想家，他把工业革命划分成了三个历史阶段：

　　第一个阶段是生产力的革命，本质上是工厂取代了手工作坊，因为过去的手工作坊知识，都只能靠师傅带徒弟，人传人。但是有了工厂以后，就开始有了科学化管理。

　　第二个阶段，是100年前开始的管理革命，也就是说开始有了企业的概念。以前只有单个工厂，核心就是生产和销售，但是我们从管理开始，有了矩阵式管理、职能化管理、人力资源部门、战略规划部等等。

　　一百多年前成立的商学院，目的就是为管理革命输送批量化的高质量的管理人员。所以，MBA出来都是标准化的语言，这是管理革命。

　　第三个阶段，随着IT的发展，从六七十年代开始进入了软件革命，也就是IT革命的时代，软件工程师创造最大的价值。顺着刚才讲的AGI对人类结构化知识的替代，人必须走向创造力的发展。

　　所以，我把未来的第四个发展阶段，新的发展阶段，叫做创造力革命的阶段，人未来的价值就体现在创造力上。

　　我们将要迎来的是一个新的经济范式。智能时代的经济核心，我们把它叫做智能经济，从另外一个角度来理解，刚才讲的创造者经济。三个核心的支撑，就是我们刚才讨论的通用人工智能、Crypto、AR&VR。

　　当然，这三个发展阶段不一样，目前是AGI发展势头最猛，Crypto处于相对低谷正在酝酿的阶段，AR&VR可能还要三五年才会产生大规模销售的应用级产品。但是这几个的趋势是非常清楚的。

　　实际上，人类的发展核心依赖于两个，一个是人类网络的发展，就是我们讲到的语言、文字、文化、制度等等，都是所谓的软的制度性的东西。

　　还有一个是工具网络，从最早的火，到工具的使用，到农业化到物理的网络，到今天的物流网、通讯网、计算网，这都是物理的工具网络的发展，工具的网络促进了社会进步，促进了人类的发展，然后人类又发明出了更多的网络，发明了更多的工具，促进新一代的技术发展。

　　所谓，未来的进步就两个：第一个，对大脑开发，一步步的开展，就我们大脑开发比例还很低的。所以为什么创造力革命有可能？我们有可能开发出很多我们想象不到的能力。

　　基于这个，我们可以做一个判断，我们今天讨论是处于一个什么样的状态，从火的发现和应用，到工具的使用和发明，到农业经济才1万年左右，再到工业革命。第一次工业革命是机械动力，第二次革工业革命是电力，虽然有人把信息革命叫做第三次工业革命跟第四次工业革命。但是我觉得从概念的角度来说，把信息革命独立出来可能更清楚。

　　所以，我们有了第一次信息革命，就是电脑的发明。然后第二次信息革命，大概从70年代末到80年代初。开始有个人电脑，互联网的发明，到最后通讯网络跟计算网络的融合，形成了互联网过去20年的大爆炸。

　　我们过去的五年跟未来的五年，就是一个过渡期，从互联网时代走向智能时代，我个人倾向于把它叫做互联网3.0。

　　从互联网1.0的PC到2.0的移动，到3.0的未来。为了在概念上更清晰，我们可以把未来10年，甚至接下去20、30年，定义为智能时代的开端。

　　智能时代1.0，这就是我们今天所处的时代的机会，也是时代的挑战。我们今天不论什么位置，所有人只有一个共同的挑战：成为智能时代的原生物种，你才有机会发展，甚至才有机会生存下去。

　　有时候看十年好像还不那么难，大家讲未来都可以滔滔不绝。但是你怎么把十年的东西投射到未来的3-5年，这是最重要的。因为你的战略核心是围绕这3-5年来制定的。

　　我反复思考这个问题，这个问题这一次又被触动了，就是ChatGPT的爆火，也是最快一个达到上亿用户的一个应用，ChatGPT是不是就是明日之星？它是不是我们正在等待的Next Google？

　　这是我想回答的问题，经过反复思考，我觉得有一个概念可以跟大家分享，叫原生应用的出现，比如Native app（原生应用程序）。这个概念指什么呢？

　　首先，一场大的技术变革，它往往会带来几浪的商业变革。在这个过程当中，它获得滋养，技术本身也在进步，也在变得成熟。

　　所以，我们可以看到互联网，经历了第一浪PC互联网，我们可以把它认为商业化过程：从1993年Netscape上市；到2008年苹果的App store出现，开启了移动互联网，再到后来的物联网。

　　同样的AI也是如此，经历过大数据时代，再到AI 1.0再到现在的AI2.0、AGI1.0。所以，它是一浪接一浪，不断发展，直到技术走向成熟，然后再被新的技术所取代。

　　第一个是非常早期的发展，这个时候肯定会有泡沫。因为它让人看到了太多可能性了，但它实现这个可能性的进展，又远远低于大家的预期，让人心理落差很大。

　　为什么互联网泡沫记忆最深刻？因为在互联网泡沫之前，大家经历了工业时代100年的稳步发展，习惯了线性发展。

　　突然出现了互联网，一个指数级发展，是一个颠覆性的转型，所以那时候的互联网泡沫是最突然的。但是到了移动互联网，大家有了第一次PC互联网的经验，就没有那么high了。

　　所以，我们可以看到，这个大的技术进步都有大大小小的泡沫，然后进入渗透期，再到原生应用，最后它就变成了一个通用技术，几乎所有的行业都会用，变成一个基础设施。

　　另外一个很重要的观点，就是基础设施和应用是共同演化的。技术成熟到一定的程度，它能够创造全新的价值，但这个时候，它能真正带来海量的大众用户，变成了国民级的杀手应用，就像移动互联网时代的微信一样。最后，它自然而然的成为了新商业范式的领导者，追赶者就很难追上了。

　　谷歌是PC互联网的第一个原生应用。这是我自己的一个判定。当然可能有不同的争议，说不同程度的原生应用。你要说雅虎可能也可以算，Ebay可能也能算，但是就彻底的程度，肯定是这个谷歌是真正的PC时代的王者。

　　一个就是搜索框。谷歌那个极简的搜索框出来的时候，绝对是震撼。而且，所有全网的信息，你输入一个关键词，几秒钟就能返回来。这是以前不可能做到的，它是用户体验的一个极大突破。

　　这样一个突破需要底层技术的一个重大创新来支持。这就是所谓的云计算，或者从技术的角度讲，就是分布式计算。

　　它开创了一个计算的新时代，但同样重要的是它开创了一个商业模式，叫Pay for performance（按效果付费）。就是大家今天熟悉的精准营销。

　　把广告成本从一个不可衡量的指标，变成了可以精准度量的，我花多少钱得到了多少用户，而且是事后付费，你用这个客户点击了以后才收费。而且价格是市场定价，有人跟你抢价格就高没人跟你抢价格就低。

　　通过这样的市场定价，才能把海量的点击充分利用好。商业模式的巨大突破，才会出现一个巨大的虹吸现象，就是广告往线上走，线上广告往谷歌走。这才有了谷歌十几年的辉煌。大概有十年时间，硅谷所有人才都在谷歌，所有的创新都从谷歌发生，然后就是极高的利润率，非常高速的增长，到后面的搜索垄断。

　　第二个原生服务是Facebook（脸书），2004年成立，2012年上市。Facebook是非常典型的pc时代的原生应用。

　　但是它上市那一年，正好碰到移动互联网变得非常火爆。所以一上市股价就跌了40%。然后再逼着Facebook（脸书）快速进行移动互联网的转型。

　　2006年的推特，2007年的iphone苹果手机发布、2008年的App store发布、2009年开始出现SuperApp超级应用，也就是第一批原生应用。

　　紧接着，就是2009年的Whatsapp、微博、Uber，2010年的美团、Instagram，2011年的微信，2012年的头条，2013年的快手，2015年的拼多多，2016年的抖音。大家可以看到很密集。

　　第一个就是你有没有用最新的AI技术。通过自然语言对话，大语言模型解决了语言的问题。所以，你可以通过自然语言对话和未来的XR眼镜、可穿戴设备这些带来视觉空间的感知；你可以跟用户进行深入、持续的、互动和沟通。

　　第二个非常重要，就是刚刚讲到的，你破解了语言，就破解了人类知识的总和，可文字化知识的总和。也就是说，你可以随时调用全量的人类知识。

　　第三个是用到了一定的推理能力。也就是说它帮助你做决策了，你用那个技术，目的是为了产生用户体验质的飞跃。

　　接着就是在这个场景下，你需要什么样的专业知识、专业技能，你能不能够实时调用这些相应的知识和技能。

　　大语言模型解决了自然语言的对话，在任何场合的对话会变成一个非常主流的交互方式。但它没有办法进行语义对话。

　　在很多场合，它是最高效的。但ChatGPT的产品形态非常老旧，就回到了最原始的一个PC的网页，这中间肯定有很大的创新空间。新的用户入口可能未必出现，因为它的用户数已经明显缓慢下来。因为它就会简单的对话，像一个百科全书一样被用户查阅，构不成一个杀手级的应用。并且，新的商业模式也没有出现。

　　未来三年，我觉得大家最值得关注的是，哪一个创业团队也包括少数的巨头，有机会推出真正原生的应用。它会带来这个时代的井喷。

　　未来3~5年是孕育期，甚至在某个角落已经有个创业团队在做这样的事情了，我们会看到AI和Crypto原生的主流服务，很有可能横空出世，能够带来全新的用户体验。

　　它甚至会变成某种生态入口、平台基础设施。就类似苹果App store一样，催化一系列的杀手级的原生应用的出现。

　　就像我们刚看到2009年到2016年之间持续不断出现大的应用，未来5-10年，很可能原先的领先者会开始领跑，然后再出现个别的第二代更Native（本地）的原生应用。

　　AIGC对游戏的促进是显而易见的。GameFi在Crypto领域里面的应用也是VR游戏。所以，游戏肯定是重头应用。

　　元宇宙很可能是靠近十年后整合创新的大成者，它会是一个真正的、原生的超级应用，它会让数字生活真正成为我们生活中的一部分。

　　但是元宇宙需要这三个技术成熟，再进行一轮整合，所以肯定不是五年内的事情。这个可能就是我对未来的一个判断，供大家参考。

　　我们怎么看商业的具体变化。首先，我们看看智能商业的范式革命。它与2007年的定义没有太大的变化，只是变得更清楚。就是智能化，机器算法，AI取代人，然后持续的进化，做出越来越聪明的决定，这样才能大幅提高用户体验和商业效率。

　　取代的环节越多，角色越完整，创造的价值就越大。但是最终的目标，还是实时精准低成本的服务海量用户世界有名的赌场名字。

　　1.0的成功案例大家都非常熟悉了，从最早的淘宝购物到后面的抖音，短视频的浏览。到自动调度滴滴打车、美团外卖。

　　这一轮发展为什么会加速？是因为AI的突破让机器的能力有了一个质的飞跃。同时，越来越多的决策，将会被机器取代，而且会越来越智能。

　　因为决策肯定是基于某个场景做的，那么你的用户是谁？他在哪个场景下，面临什么样的挑战？然后，你要基于那个场景给出一个完整的解决方案，提供一个完整的服务，那才是智能化转型成功。

　　未来，原则上没有产品公司了，只有服务公司。产品只是解决那个场景下需求的一个服务的工具和载体。

　　是因为你必须基于那个场景做决策。调度所有的知识跟专业能力，给出在那个特定时点，特定人群，特定场景的最佳服务方案，一步到位，这就是智能化。

　　这是智能化时代的个性化，而且是在C2B（消费者到企业的电子商务模式）意义上的商业模式才真正成立。

　　因为消费者需要这个智能化的平台，直接整合所有可能的资源，给出它一个最个性化的，实时的解决方案。

　　在这个意义上，我们走向了广义的，广泛的On demand（按照需求）阶段。中间说的那个C2S的“S”就是那个AI Agent，就是AI代理。也就是会生长的AI系统，它在持续不断的学习生长，做出更好更智能的决策。

　　未来三年，可能我们就会看到原生的那个应用，带动整个生态的发展。人工智能技术会成为通用技术，赋能越来越多的行业完成智能化转型。

　　概念上我们很清楚，肯定是需要做智能，然后把这个智能飞轮转起来，一边是用户体验，一边是知识和数据。大家现在看到的创业PPT，基本上都开始画这个飞轮，我们就是要做智能化的驱动者。

　　但是真正的难点在于，这只是一个概念。我们处于这个生态非常早期，不知道未来会怎么展开，就像自动驾驶，我对这个领域跟了十年，越跟越不知道未来结局会怎样。

　　第二阶段的竞争会怎么展开？它实际上是一个高度复杂的系统，有太多的不确定性。所以你在智能生态的初期怎么去拥抱未来？

　　这就回到我的老本行，讲讲智能战略。跟2017年讲的时候有一个很大的变化，是特意强调了这个“想三年”。

　　就是“看十年、想三年、干一年”，“看十年”是Visioning（愿景），是远见。它是你所有战略决策的前提，你必须努力去理解未来可能的各种演化。

　　需要强调两点，一点就是我反复讲的，战略要基于Vision（视野）跟Action（行动）快速迭代和反馈来不断的修正。

　　你要主动去做各种各样的尝试来理解和检验，你对未来的想象是不是正确，然后根据反馈，来修正你对未来的这个想象。

　　我碰到任何新的输入，我都会问短期、长期、中期的影响是什么，它是一年的事情？三年的事情？还是十年的事情？所以，你要随时想到这件事情短期、中期、长期，是一个什么样的取舍。

　　给大家一个小小的建议，可以把这个框架用活，就是认真思考一下，你未来三年的目标到底是什么？能不能具体到某一种衡量指标？不是你传统的KPI，是某一个真正反应你创新业务本质的衡量指标。

　　但大部分人三年数字是惯性的线性推导，很少有把看十年的张力，带到三年的目标制定，然后再基于这三年目标倒推计划。如果只有一个线性推导的话，只能说明你增长的空间非常有限。

　　第二个很深的感悟就是智能战略的涌现和生长。它不再是一个强大的CEO拍脑袋的结果，它是短期、中期、长期利益的一个动态平衡。

　　它为什么叫智能，这个战略为什么智能，是在于你主动去拥抱不确定性，随着环境的变化而变化，智能战略是涌现和增长，是保持可能性，甚至是创造可能性，而不只是追求效率。

　　今天，我们没有一张详细的地图指明未来会是怎样，我们只能自己造指南针，这是智能战略跟传统战略最大的不同。

　　传统战略的核心是减少不确定性，用比较确定性的规划，然后高效执行。但是由于我们今天处于一个巨复杂的高度变化时代，不确定性就是可能性，就是创造的机会。所以在今天，战略的本质是创造，是创新。

　　在这个意义上，为什么战略也不再是高管的事情，因为它是创新，是创造，它跟产品、技术、用户和体验都紧密结合在一起，这些都是一体的。它不仅体现你的战略原则，还得像个智能体一样给你反馈，这是我们看到战略未来可能的样子。

　　因为环境要求组织能够持续涌现出好的战略决策跟创新。这里持续很重要，在今天这个环境下，你做对一次，一点用都没有，因为你是在进入一个持续的淘汰赛。

　　我们现在的目标可能是亚运会，但是大部分的同学可能都在市运会的选拔赛当中，这前面还有好几步，所以你这一轮对了没有用，它只是给你买了一张门票，候选资格参加下一轮的竞赛。

　　所以你需要建立一个组织，能够持续的产出高质量的创新和决策。这个意义上，跟AI时代的脉络是完全一致的，就是简单、可复制工作的重要性直线下降。

　　高效执行对组织未来依然非常重要，但是高效执行会越来越多由AI系统来完成。重要的是需要一些高端人才来建立这个高效执行的系统，组织的重心会越来越演化成创造独特的价值。

　　所以在个体层面，就会带来对创造力人才的极大需求，未来的人才，既需要多纬度的视角，又有独特专长。特别是AGI的出现，窄义上的专业人士的位置几乎又要一次被消灭。

　　我们工业革命，是从通用能力向窄的专业化能力收缩的过程，就是分工加强的合作，合作推动了专业化分工。

　　但如果我们回到一个新的时代，这个起点的话，我们再进入一个新的通用能力构建的时代，最有创造力的人是有通感能力的人。所以我们需要有通用能力人，但是又能够理解专长、调用专长。

　　组织的锐度，或者说组织的冲击力，组织的生命力，在于快速突破开放型问题的能力，这是未来组织的核心能力。因为你要持续不断的突破，持续不断的创造。

　　我目前能看到的一些雏形，推断未来创造新工作的最佳组织形式，可能是非常紧耦合的特种兵小团队，小到十几个人的创业团队就够了。

　　上一轮移动互联网创业，大概没三五十个人，基本上撑不开一个摊子。但这一轮创业十个人左右就差不多够了，包括大家很熟悉的Midjourney案例，也就十几个人，在非常短的时间内做的非常大。

　　但是紧耦合的这个团队，肯定是要有相应的基础能力匹配和支持，这一点非常重要，所以这个相对松耦合。可以快速调动组织内部的能力，再加上比较广泛的开放外部网络协同，大概是这么三层结构，从紧到松。

　　回到我们讲的智能商业，这个网络协同是最核心的一个概念，组织内部也一样。从里到外，我们一定要变成一个网络型的组织。

　　工业时代的管理核心是科层制，我们一定要打破核层制，才能走向一个网络化的组织形态。这就要求我们要有全新的组织原则的指导。

　　100年前管理革命之后，我们讲管理，到现在还是很多人在学习管理。基础的管理当然需要，但它终究只是基础。

　　到了德鲁克讲的知识革命的时代，软件工程师的时代。一个好的软件工程师可能抵1000个一般的、平庸的工程师。一个工程师坐在那一天，你不知道他是在干活还是在偷懒。也就没办法根据产出来衡量，应该给他什么样的奖励？

　　到了最近十年，特别这五六年以来，很多不合理性，已经充分暴露。是因为大多数时候，你做的并不是一个激励的模式。我在2017年的时候就讲到，我们越来越需要赋能，它有动力，动机。更多的时候，我们到了马斯洛的倒数第二高的层面，就是自我成就，自我驱动。

　　这个时候他需要的不是激励，这样的优秀人才到哪都能找到工作，也不缺钱，他需要的是赋能，需要的是帮忙。

　　就是企业内部最核心的员工，能不能够一起参与战略讨论？然后动态的随着外部环境的反馈和变化，不断的调整战略，让战略涌现出来，我们需要的是让组织形成一个共识。

　　所以每一个原则，都建立在上一个原则打下了一个好的基础之上。这也是个组织原则的演化，我们正在从IT互联网时代走向智能时代，也正在从激励走向赋能和共创。

　　市值一个还不错的试金石，大家今天看这张图可能会百感交集。它有太多的信息在这里面，因为我们看一下过去差不多15年16年。最牛逼的几家公司，它们的演进可以给我们很多的激励。

　　谷歌、facebook、阿里巴巴、腾讯大概都在二三十倍的增长，在一个很高的基数上有二三十倍的增长。从百亿美金变成了大几千亿美金的公司。

　　所以往往需要三年，你大概心里有数，五年你能跟别人讲明白，你要做啥东西。我没有看到例外，这十年包括从2014年开始跟着湖畔的同学成长。

　　你为什么愿意牺牲短期利益来追求长期利益？是因为你有更大的追求，你有使命，有愿景，有价值观。你想改造这个世界，你想让这个世界变得更美好一些，你有一些想带给别人的不同的东西。

　　而且在这个中间最关键的就是会有那个基于信念的、冒险的逾越，英文叫“Leap of faith（信念一跃）”。

　　最终，Vision（视野）也好，Mision也好，你是不是有个Faith（信仰）、Believe（相信）这件事情。Believe（相信）你自己，那个时候是你唯一可依靠的。当然最后还得祝大家好运！

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