李智勇
2016年9月份,彭博社做了一份按市值來的公司排名,市值最高的五家公司已經(jīng)全都變成了IT公司:蘋果以5710億美元的市值高居榜首,之后依次是Alphabet(谷歌)和微軟,市值分別為5400億美元和4410億美元。亞馬遜(Amazon)以3640億美元的市值緊隨其后,第五位為Facebook,市值為3570億美元。在中國如果說過去15年里最為成功的企業(yè),那顯然是BAT,截至2017年9月27日,百度市值為783億美元,阿里巴巴3927億美元,騰訊2.96兆港元。
顯然,這是過去三十幾年里范式轉(zhuǎn)移的結果,IT和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)巨頭崛起,深刻改變了人們從購物到溝通,從出行到飲食等諸多方面。
讓人很難想象的是過去我們從農(nóng)業(yè)到工業(yè)、從工業(yè)到IT互聯(lián)網(wǎng)每次變化的時間跨度都是數(shù)十年甚至上百年,但在互聯(lián)網(wǎng)之后,我們幾乎還沒有喘息,AI(人工智能)就接踵而來。AI與互聯(lián)網(wǎng)不同,很可能帶給我們一場更為持久且深刻的變革。
要想看清AI對商業(yè)的沖擊,首先要對AI的含義進行界定。若要想對AI的含義進行界定,那就一定要把AI和這次以深度學習為代表的技術突破區(qū)隔開來,而更多地去關注它究竟會帶來什么。
有這樣的視角切換后,我們就會發(fā)現(xiàn)對AI最好的描述是:AI是一場更為徹底的自動化,其落地過程就是一個世界實現(xiàn)超級自動化的過程。
從這個角度看,人工智能并不開始于這次深度學習的進展,而是開始于軟件編程,其歷史長度與IT行業(yè)相同。
此前的軟件編程同現(xiàn)在的AI,核心差異只是一般軟件的智能非常初級,只能處理預先定義好的事情,而現(xiàn)在的人工智能則能進行推理,進而能夠處理并沒有在程序中預先清晰定義的事情。
這種差異就好比是:傳統(tǒng)的軟件可以讓高鐵在固定的軌道上按特定的速度從北京行駛到上海,但這一次AI挑戰(zhàn)的則是沒有軌道,不限定具體的A點和B點及車況,讓汽車總是能從A行駛到B。
而之所以把這一過程定義為超級自動化,核心原因在于,泛化的自動處理不只發(fā)生在物理世界也發(fā)生在數(shù)字世界之中,并且很多時候需要打穿兩者才能達成最終目的。正因為這點,AI的核心特征與互聯(lián)網(wǎng)不同,影響范圍也不同。
AI的典型特征是軟硬融合,很大一部分AI應用實際上是要和物理進行結合的,這與互聯(lián)網(wǎng)有巨大差異。
互聯(lián)網(wǎng)更多被局限在虛擬世界里,處理的是某種終端所生成的信息,即使到后期的O2O等,更多的也只是導入了位置信息,并不強調(diào)終端與物理世界的互動。但AI則要求這種與物理的結合更為緊密。
不管是智能音箱,還是VR/AR,乃至于自動駕駛,它們都需要導入更多的物理成分,比如聲學、光學、雷達等。抽象來看,這些產(chǎn)品上總是先形成一個與感知反饋相關的智能層,這一層負責連接物理世界和數(shù)字世界,然后才是由互聯(lián)網(wǎng)沿襲下來的基于數(shù)據(jù)的各種智能。也正因為這一層的存在,AI才是與互聯(lián)網(wǎng)、IoT(物聯(lián)網(wǎng))完全不同的概念。
1984年創(chuàng)立的軍事刊物簡氏防務周刊此前作了這樣一則報道:
俄軍在某次反恐戰(zhàn)爭中投入了五類機器人:六部履帶式戰(zhàn)斗機器人、四部輪式戰(zhàn)斗機器人、一個自行火炮群、數(shù)架無人機、一套指控系統(tǒng)。所有上述戰(zhàn)斗機器人都與前線的指控系統(tǒng)相連接,并通過這個系統(tǒng)直接受莫斯科國家防務指揮中心指揮。
顯然這是典型的AI應用(但肯定不能說這是互聯(lián)網(wǎng)或者IoT的應用),這種應用和互聯(lián)網(wǎng)里面的強調(diào)連接以及信息整合有著本質(zhì)差別——它不只要進行信息的傳輸和處理,還要根據(jù)前線的具體狀況在物理空間進行具體的戰(zhàn)斗。
雖然AI的應用可以只是停留在數(shù)字世界,比如說可以作為大數(shù)據(jù)的延伸應用到金融、醫(yī)療領域,但AI最大的不同就在于它可以走出數(shù)字空間,讓物理世界發(fā)生巨大變化,潛在的這種變化遠比O2O、“互聯(lián)網(wǎng)+”所能帶來的更大。
如果AI是一場會同時影響數(shù)字世界和物理世界的超級自動化,那這會對現(xiàn)有經(jīng)濟體系形成怎么樣的沖擊?
有一件事是百分百確定的:AI會取代現(xiàn)有經(jīng)濟體系下可見的各種職位。
職位本身越容易清晰定義,那取代的就會越快。如果一個職位人可以做,AI也可以做,從性價比最優(yōu)的角度看,這類職位最終一定會替換成AI。競爭越激烈,企業(yè)的壓力越大,這種替換發(fā)生的速度就會越快。從結果來看,我們一定會迎來一個只有少部分人工作就可以創(chuàng)造更大經(jīng)濟價值的經(jīng)濟體系。
按照AI其實是編程的延續(xù)這一視角來看,這種趨勢事實上并非是未來才會出現(xiàn),而是已經(jīng)發(fā)生相當長的時間,只不過人工智能讓潛在的趨勢凸顯得更加鮮明。
比如說:鋼鐵企業(yè)往往會有數(shù)十萬人,而互聯(lián)網(wǎng)公司只用四五萬人就可以支撐幾十倍的銷售額和利潤,電商平臺所優(yōu)化掉的傳統(tǒng)渠道人數(shù)也一定比電商平臺自身雇傭的人數(shù)要多。
總結來看,我們會迎來這樣一種狀態(tài):一部分人的空余時間越來越多,但很難創(chuàng)造社會財富;一部分人則越來越忙,負責支撐起巨大的經(jīng)濟體系。
這種區(qū)隔很可能會徹底分離兩類人群,在過去,即使是在大型制造工廠里工人和CEO也是通過某種層級關聯(lián)在一起的,而上述狀態(tài)下,大部分人很可能和既有經(jīng)濟體系是隔離的,和經(jīng)濟體系里的人也是隔離的。
那么在一個“人”會逐漸失去經(jīng)濟價值的趨勢下,商業(yè)模式會發(fā)生何種變化?
信息通信技術曾經(jīng)帶來多次商業(yè)模式變遷。
在芯片主導的硬件時代,商業(yè)模式最為簡單,就是單純地賣貨并追求毛利率;Windows為代表的授權模式對這種賣貨模式稍有修正,銷售的同時還要達到培育生態(tài)的目的,但本質(zhì)變化不大,還是賣貨賺錢模式。
到了互聯(lián)網(wǎng)時代,互聯(lián)網(wǎng)的后端變現(xiàn)模式則對此形成根本性顛覆,互聯(lián)網(wǎng)模式下,前端的量越多,后端變現(xiàn)的通路就越通暢,本質(zhì)上和追求毛利率授權費的模式有沖突,對于互聯(lián)網(wǎng)模式而言,追求毛利率和要求授權費是增加收入的阻礙,所以才會有硬件免費這類極端的主張;此后出現(xiàn)的云服務則是比較典型的出租模式。endprint
在通往人工智能的路上主流的商業(yè)模式很有可能變成下面兩個:
一是出租模式。隨著智能程度的上升,設備的精密程度也會上升,但人們的收入水平卻只可能平緩增長,甚至下降。唯一的解決方法只能是出租,按使用計費。
如果真有機器人,那大部分人并不會擁有一臺機器人,而只是會按需進行租用。具體誰負責運營這樣一種復雜的租賃系統(tǒng),既可能是滴滴、神州專車這樣的專門運營平臺,也可能是奔馳寶馬這樣的生產(chǎn)企業(yè)直接運營。
這種模式下勝出的公司需要同時具備互聯(lián)網(wǎng)和硬件基因,國外有 此屬性的公司是蘋果和亞馬遜,國內(nèi)則是小米。
另一個則是后端收費的模式。彼時人們擁有更多的閑暇時間,但經(jīng)濟上的自由程度卻未必就提高,因此,很可能游戲、文娛、VR/AR這類消耗大量時間的產(chǎn)品會獲得空前發(fā)展。
不少人打游戲之初往往并不是因為游戲好玩,而是因為無聊,一旦沉迷,游戲本身就會變成一種驅(qū)動力。只要人們的空閑時間增加,并且沒辦法在物理世界釋放,那數(shù)字世界里的消費內(nèi)容就只可能越來越繁榮,也許是游戲、直播或者其他。
在這種模式下勝出的公司更會像是騰訊這類有社交網(wǎng)絡,并且擁有豐富的后端內(nèi)容的公司。
無論是哪種模式,有一點是高度一致的:未來的商業(yè)必然會越來越中心化。前一種也許會按品類(比如汽車、機器人、AR等)催生不同的巨頭,后一種也許會強化現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)巨頭的統(tǒng)治性地位。
從更長遠的維度來看,人工智能甚至有可能吞噬掉現(xiàn)有的整個商業(yè)體系。
當它取代一切現(xiàn)有經(jīng)濟體系中的職位時,那在現(xiàn)有的經(jīng)濟體系下總的供給會極大,但總的需求會極小。此時經(jīng)濟體系不能完成自救,必須導入其他維度力量(比如政府的力量等)的干預和再平衡才可能突破自己完成自救。
這種轉(zhuǎn)變無疑是一個痛苦且漫長的過程,我們也許會像過去那樣經(jīng)歷新的經(jīng)濟危機,每次危機都會成為變革的導火索。至于這種變革最終會以何種形式發(fā)生,眼下我們還很難清楚預測。
網(wǎng)景創(chuàng)始人馬克·安德森曾經(jīng)專門寫過一篇文章《軟件正在吞噬世界》來描述軟件以及互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)商業(yè)的沖擊。而軟件所能吞噬的相比于AI還只是很小一部分。
傳統(tǒng)軟件和互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)達成的對傳統(tǒng)商業(yè)世界的沖擊,對于AI來說,更像是一種前奏,我們未來所要面對的變化,很可能是已經(jīng)發(fā)生變化的十倍百倍。那時候的世界將與今日截然不同。
(作者為聲智科技副總裁,編輯:謝麗容)endprint