五源袁野：关于AI的一些观察 ｜5Y View

科技创新具有周期性，每当一轮新的技术革命诞生，随之而来会开启一轮超大趋势的创新周期。超大趋势，即具有普适性和持久性，不是仅适用于特定行业，不是仅短暂的爆发。

超大趋势的形成通常伴随三个要素：

1.持续性的新技术突破，既有平台的创新乏力。

2.一批跨界创业者进入，新人和老兵同场竞争。

3.激发新的用户需求，创造新的商业模式。

当前，AI领域正经历着类似的变革——基于Mobile平台的创新乏力，以LLM为代表的模型算法创新持续涌现，底层计算芯片和云服务能力持续提升。过去十年，学术界和产业界已经积累了一定数量的AI人才，这一波创新浪潮又吸引了更多新人加入。跨界新人往往带有全新视角和无畏精神，更敢于挑战“规则”，突破“边界”，而行业老兵的专业经验和商业常识，对将技术转化为商业的执行力至关重要。两种思维和能力的碰撞与交汇，为创新的持续发酵提供了组织环境。ChatGPT可能是过去一年应用商店中少有的大用户量的创新品类，在社交、购物、娱乐以外开创了效率为先的用户需求，在商业模式的探索上也和搜索、信息流产品完全不同。

“过度”投资的必然与价值

经济学家Carlota Perez对技术革命的长期研究中，通常将科技创新分为两个周期、四个阶段。如果借鉴这个模式，目前AI处在第一阶段——爆发期，技术与经济尚未完全融合。

在上一个技术创新周期的尾声，技术转化为生产力的提升进入瓶颈期，经济增速放缓。新技术出现，资本和资源正在投入基础设施建设，但这些投入尚未能转化为社会生产力的提升与商业价值的创造。这一阶段，短期内投资的效率会被质疑，但这种“过度”投资打下的基础设施建设，会为后续的创新生态繁荣奠定基础。在“过度”投资中，计算成本将加速降低，人才被加速吸引进入AI行业，用户和客户对AI在“惊叹-质疑-尝试-相信”的过程中，加速拥抱AI。 

连续性思考的陷阱

从历史的经验教训来看，上一个技术周期的成功模式往往容易成为下一个周期的陷阱。在Mobile初期，如果去寻找下一个手机上的搜索引擎、浏览器、网络安全等，很容易忽视移动社交、短视频、打车外卖等创新；在Mobile成熟期，市场经历了从文字到图片到视频的富媒体化演进，连续性思考，更沉浸更互动的Metaverse成为被“寄予厚望”的方向；当Web2.0诞生的社交网络在全球范围占据“垄断性”地位，市场对“去中心化”的期望，促成了一段时期内Web3.0的爆发；过去几年，现金流优先、PMF优先等稳健生存策略成为主流共识。但一个企业成长的长期驱动力，离不开对未来的投资，尤其是当技术革新的趋势性机会来临，对前沿技术和顶尖人才的投资才会转化为未来更高质量的现金流。

基于上一个周期成功的企业家画像、组织形态、商业路径进行线性推演，可能会成为一种陷阱。正如Mobile时期诞生的公司与PC互联网时期很不一样，AI时代的公司可能会与Mobile时期截然不同，我们需要全新的视角来理解新周期的企业家，并支持他们对未来的积极投资。

被低估的交互方式演变

在AI时代，新的交互方式可能成为“默认”的价值，但其重要性往往被低估。在搜索引擎的早期，为什么需要搜索？怎么把需求转化为关键词？互联网初期的网址导航持续了一段时期，最终搜索成为了一种默认交互方式。在信息流的早期，为什么要双击？为什么要上下滑（远多于左右滑）？最初新奇的交互方式，当它成为习以为常的“默认”，所产生的用户行为锁定价值容易被低估。

如今的Chat也正在演变为一种重要的默认交互方式。从尝试与AI对话，到在对话中拓展更多场景和需求，从效率工具到情感陪伴，从文字到语音交互。从信息流到Chat的交互方式演变，会有新的交互方式创新被发明出来，并成为未来的“默认”。

文本是互联网创新的起点

从最早的web互联网到今天的AI，文本一直是互联网创新的起点。

第一个网页在1990年12月20日上线，只有文本，此后90年代出现了博客，2004年开始有了相册，2005年出现了视频。

从PC进入到Mobile时期，虽然PC上以YouTube代表的视频服务已经繁荣，但受限于早期手机的硬件能力、网络带宽资源，Mobile应用的创新浪潮依然是从文本开始。最早Twitter用户只能发送140字以内的文字消息，早期Facebook是以文本动态为主的社交分享平台，以及WhatsApp在创立初期也是文本消息服务，随着网络条件的成熟，继而出现了Instagram、Snap、快手、抖音等。

今天的AI依然回归到文本为起点，从最初版本的ChatGPT、到DaLL-E/Midjourney、到Sora。无论是Google的搜索，还是Facebook的分享，文本始终是连接用户和创造价值的关键。互联网创新并不连续，往往会回到文本为起点。文本的重要性可能被低估，周期可能会很持久。把握住格式升级浪潮的创新公司，有机会成为大趋势中的未来赢家。

大模型驱动的AI：新时代的石油工业

如果借用“数据是新的石油”这种类比，将大模型驱动的AI比作新时代的石油工业，我们正处于一个充满未知和可能性的早期阶段。正如石油工业的发展催生了现代工业体系，大模型驱动的AI也有望开启一个全新的技术和商业时代。

石油工业起源于原油的提炼，最初人们并不知道原油中蕴含着如此多重要的化合物，比如曾被广泛用作照明燃料的煤油，随着汽车工业兴起，从原油中精炼出汽油、柴油和润滑油，随后进一步扩展到化工、生物医药，从而催生了整个现代工业体系。

在大模型驱动的AI时代，目前仍处于一个非常早期的阶段，首先“提炼”出的是文本，然后是图片、音乐、视频、蛋白质等等，未来互联网的智能化可能才刚刚开始。

通用与生成

本轮AI创新与过去的差异至少体现在以下两个“G”：第一个是"通用"（General），第二个是"生成"（Generative）。围绕AI的“通用”和“生成”，需要做很多创新投入，也能创造很多新的可能。

从时间份额到智能份额

移动互联网的价值创造基础之一是用户时长，更多的用户时间份额，意味着更多的商业转换机会。移动互联网时代的商业竞争也是时间份额的竞争，在这场竞争中，连接用户的社交网络以及基于摄像头的短视频信息流是获得用户并占据时长的重要形态。

在AI时代，用户的人均使用时长进一步增长的空间有限，而智能的提升潜力巨大。未来能拥有更多智能份额的公司，更有机会在基础设施持续完善、算力成本持续下降、模型能力持续提升的趋势中持续受益。

在AI时代，企业家需要具备与以往不同的能力。高质量的决策、认知判断以及对技术的深刻理解变得至关重要。

Mobile时期，快速迭代至关重要。数据驱动、能够高效a/b test、拥有强大组织中台的公司更能够发挥优势。企业家通常崇尚黑客精神、勇于打破边际、快速试错，并擅于洞察人性设计产品，抓住一切可用机会实现增长。

在AI时代，由于业务性质，每次训练模型对资源的消耗巨大，无法做到像Mobile app产品那样在快速试错中迭代。这要求企业家在追求创业公司敏捷性的同时，也要敢于做决断性的押注。我们相信，新一代的企业家将在追求使命过程中，不断进化自己的能力，并设计出面向未来的组织形式。正如Alan Kay所说：“预测未来最好的方式是创造它”，在这个充满挑战与机遇的AI时代，每一位创业者都是未来的建筑师。