當一種大技術崛起之后，某些既有的生產(chǎn)模式注定被破壞，而與此同時某些新的模式會開始確立。

在互聯(lián)網(wǎng)時代，這種破壞與確立的組合是百貨 VS 電商，是短信 VS 微信等等。

在AI快速崛起的今天顯然也很需要認識什么是2000年百貨的角色，什么是2000年電商的角色。

找到屬于AI的破壞與確立組合，就是識別智能時代的風險和機遇。

而這些要回到大技術的根本特征，和人的偏好其實關聯(lián)不大。

這種技術特征簡單概括就是：

互聯(lián)網(wǎng)的特征是連接，AI的特征則是智能的低成本集中供給。

所有對未來的預測其實都要回到這個原點。

智能集中供給

過去的智能在絕大多數(shù)場景下呈現(xiàn)分散供給的狀態(tài)，比如編程就需要N個程序員，看病就需要N個醫(yī)生，打官司就需要N個律師，每個人處理自己的一攤事情。

而組織生產(chǎn)的方式其實是在與這種智能分散供給的狀態(tài)相適配。

現(xiàn)實中就表現(xiàn)為：或者各管一攤，或者定義角色、流程彼此配合。

公司里面大量的措施(流程和工具，使命愿景價值觀等）可以看成是協(xié)調(diào)分散供給的智能，達成既定目標的輔助手段。

AI顯然不是這樣。

通用智能的進展方向就是：是一也是萬，是少也是多。

不需要任何協(xié)調(diào)，只需要滿足它發(fā)揮效力的條件。

顯然的大模型不會只可以用來干某個單項事情比如編程。

這會導致什么呢？

這會導致很多既有的生產(chǎn)關系設計成為生產(chǎn)力提升的障礙，需要被推倒重來。

（智能集中供給視角下可以重新解讀下組織結構）

新式生產(chǎn)關系什么樣呢？

集中供給后的新式生產(chǎn)關系

新式生產(chǎn)關系原則很簡單，你要讓集中供給的智能的所有能力發(fā)揮出來。

那什么是它發(fā)揮能力的障礙？

最低層次顯然是數(shù)據(jù)。

它不知道情況如何能發(fā)揮效力。

更高層次顯然是反饋和知識，在流變的世界中一個僵死的系統(tǒng)不管用多少Agent也沒有用的。

侯宏老師畫過這樣一張圖，這是很關鍵的：

過去的組織體系是用來協(xié)調(diào)分散供給的智能的，集中供給的智能需要的不是協(xié)調(diào)而是全局的數(shù)據(jù)、反饋和動態(tài)的知識系統(tǒng)。

這是完全不一樣的范式，顯然側重點也不同。

正因為是兩個不一樣的序列，大概率是沒法從既有體系改出來的。或者說改善的成本可能遠大于新建。

電商不是百貨改出來的，滴滴也不是出租車公司改出來的，所以這基本就會是破壞式創(chuàng)新。

從這個角度看《無人公司》可能真的是當下唯一一本徹底站在新模式視角講述應用智能的書籍。

通用性

這次的變化和互聯(lián)網(wǎng)最大的相通之處在于其通用性。

互聯(lián)網(wǎng)不在意自己的連接的是什么，所以互聯(lián)網(wǎng)的模式滲透到N多領域。

AI大模型的智能眼下看也沒那么清楚的邊界，所以注定會滲透到每個和智能相關的領域。

假設律師可以從N個律師做1V1的服務，變成圍繞一個律師的大模型集中提供服務，其它人則分散在這個系統(tǒng)周邊解決模式發(fā)揮效力的障礙。那么什么領域是不可以復用這個模式？（《無人公司》中把這個模式概況為：智能優(yōu)先、萬物皆數(shù)、實時反饋、中心決策。）

所以現(xiàn)在這個時期其實是一個普遍孕育電子章魚的時點。

章魚們都還很小，但基本開始生長發(fā)育了。

章魚的腦子是大模型，章魚的觸手則有領域?qū)傩浴?/p>

從這個角度看，這種破壞性的縱深遠超互聯(lián)網(wǎng)（不知道現(xiàn)在還會不會有人認為AI的影響不如互聯(lián)網(wǎng)。）

核心挑戰(zhàn)

核心挑戰(zhàn)其實是智能集中供給這模式反常識，也反互聯(lián)網(wǎng)。

互聯(lián)網(wǎng)等累積了一系列方法論比如單點極致，比如快速迭代，但這些成功經(jīng)驗真用來做智能集中供給的模式就全是障礙。

舉個例子，有的同學可能會說：

今天終于又解決了某個客戶的問題，這讓我感覺踏實。

這是錯誤的，因為它導致的結果是會無限的改進出租車公司，而不可能導致跳越到滴滴網(wǎng)約車。

同樣也會導致做更好的百貨，但做不出來電商。

無限接近某個極限值不等于能突破。

而所謂現(xiàn)場中的快速迭代根本只可能導致無限接近某個極值。

單點極致也類似，智能集中供給并且快速拉升的前提下，沒有工具型的單點。因為通用智能自身就是最大的工具。過去分散的工具正是智能分散供給的結果。

所有因為智能分散供給而產(chǎn)生的產(chǎn)品和方法，注定因為智能集中供給而消失。

現(xiàn)在每次碰到這種觀點，我就多了個新說法：可以再讀一遍無人公司......

智能跳越的假設

電子章魚的成長周期也會比較反常識。

它的核心養(yǎng)料其實是智能，而智能的水平是非線性跳越型的遞進。

我做過這樣的一個推斷：

把AI 1956年以來的進展放到時間軸上，那會發(fā)現(xiàn)有兩個明顯特征：

第一，AI水平的進展是跳越式的。模式識別到AI大模型都是深度學習，但這個能力很難用倍數(shù)提升來形容，而更像是跳越了下猴子變成了人。

第二，跳越的周期在變短。

這不準確，但假如它成立，那么：

上一次跳越從2010~2022大概用時十年左右，那下次跳越是2023年后5~7年的時間，然后再有2~3年可能再跳越一次。

所以2033年之前，我們很大概率會迎來兩次類似chatGPT這樣的智能跳越。

每次都是模式識別到chatGPT的跳越，這是很夸張的。

而每次大的跳越顯然都會讓電子章魚飛速膨脹。

智能集中供給加上智能跳越的假設，最終你會發(fā)現(xiàn)未來的典型應用模式其實正是《無人公司》中所描述的。

小結

如果說在2000年面向未來的新詞是電商、社交網(wǎng)絡，這些詞每個的背后都隱含著一種連接的模式；那在今天面向未來的新詞之一可能就是無人公司，這背后蘊含著智能集中供給所催生的新生產(chǎn)模式... ...

碰巧也有人會問一人公司和無人公司的區(qū)別，這里一并回答下：

增強的極限是一人公司，一人公司可以想象成一個人擅長18般武器，然后自己就把活干了。實際上一人公司大概率是干不了什么復雜的事，只能做做簡單的活。因為一旦業(yè)務膨脹，必須的信息流就會導致人是最大的障礙，人是沒法按秒來處理幾M的數(shù)據(jù)的。

無人公司則是下代的自動化，人不在基本業(yè)務過程里面，而是業(yè)務的coordinator。

其它：對《無人公司》，琢磨事感興趣的同學可以聯(lián)系shuixiu2024入群或者加入AI碰撞局。