丝瓜视频看污_丝瓜网站入口_丝瓜污污视频_丝瓜视频色版APP官网

j9九游會(huì)(中華國(guó))九游會(huì)官網(wǎng)

未來(lái)5-10年一個(gè)不可避免的大趨勢(shì)

發(fā)布時(shí)間:2025-06-28 14:02:25| 瀏覽次數(shù):

  6月26日,正和島2025案例共學(xué)年會(huì)暨AI+先行者創(chuàng)新大集在合肥舉辦,本次大會(huì)以“向新力”為主題,千余位企業(yè)家共同探討AI時(shí)代下的組織變革與商業(yè)格局。

  會(huì)上,《無(wú)人公司》作者李智勇做了一場(chǎng)主題“AI時(shí)代無(wú)人公司的商業(yè)價(jià)值與意義”的演講。

  在李智勇看來(lái),人們?cè)谟懻揂I帶來(lái)的改善性的同時(shí),不要忽略AI所帶來(lái)的破壞性。但破壞性中也孕育著巨大的機(jī)遇,無(wú)人公司就是一個(gè)AI商業(yè)新藍(lán)海。

  在其看來(lái),來(lái)五到十年內(nèi),AI的水平可能會(huì)再提高十倍,這個(gè)過(guò)程中,各種公司都會(huì)加速向無(wú)人公司的方向演進(jìn),這是必須面對(duì)的技術(shù)現(xiàn)實(shí)。

未來(lái)5-10年一個(gè)不可避免的大趨勢(shì)(圖1)

  我在AI公司做了十年左右的工作,有朋友問(wèn)我,我的企業(yè)部署了一體機(jī),也把DeepSeek等AI應(yīng)用運(yùn)用到了公司的各個(gè)角色上,那我算不算是擁抱了AI?

  我的回答是,如果回到30年前,做百貨的同學(xué)有一樣的問(wèn)題。他們也用電腦,也用互聯(lián)網(wǎng),也用電子郵件,等十年后電商出現(xiàn),大家發(fā)現(xiàn)這些改善不是互聯(lián)網(wǎng)本質(zhì)的作用,而是催生出了電商這一平臺(tái)。

  所以,一個(gè)大的技術(shù)往往既帶來(lái)改善,同時(shí)也醞釀著一個(gè)巨大破壞性的模式。我們現(xiàn)在談AI的時(shí)候,往往對(duì)改善性關(guān)注的比較多,對(duì)破壞性談的不多,所以我今天的分享主要是關(guān)于AI帶來(lái)的破壞性。

  如果我們對(duì)這種破壞性做一個(gè)形象的表述,OpenAI CEO山姆·奧特曼的一句話是非常到位的,“未來(lái)十億美金的業(yè)務(wù)最終可能只有一個(gè)人”。

  大家想想,十億美金的業(yè)務(wù)只有一個(gè)人,這個(gè)人顯然不是用來(lái)干活兒的,可能只有社會(huì)意義,十億美金的業(yè)務(wù)主要是靠AI創(chuàng)造的。目前,我們絕大多數(shù)企業(yè)當(dāng)然是靠人來(lái)創(chuàng)造價(jià)值,所以說(shuō)這是一個(gè)巨大的顛覆性。

  這個(gè)事情本身是不是一種科幻?有人說(shuō)這可能是企業(yè)家隨口一說(shuō),是企業(yè)家對(duì)遙遠(yuǎn)未來(lái)的想象,其實(shí)不是的。

  我們以出行服務(wù)行業(yè)為例,最早期的出租車公司,不管乘客還是出租車司機(jī)本身,出租車公司的所有價(jià)值全部都是由人來(lái)驅(qū)動(dòng)的,背后是一個(gè)金字塔形的組織形態(tài)。

  后來(lái)出現(xiàn)了網(wǎng)約車,網(wǎng)約車發(fā)生了什么變化?是相當(dāng)大部分的價(jià)值創(chuàng)造轉(zhuǎn)移給了算法,哪個(gè)人用哪輛車,開什么樣的路線,包括對(duì)大量網(wǎng)約車司機(jī)的管理,全部都是由算法決策的。如果沒有算法,其實(shí)構(gòu)建不了這樣龐大的一個(gè)業(yè)務(wù)體系。當(dāng)然,網(wǎng)約車公司本身還是傳統(tǒng)的組織,還是有正常的組織結(jié)構(gòu)的。

  關(guān)鍵是事情還沒完,現(xiàn)在發(fā)生了什么?提供自動(dòng)駕駛出行服務(wù)的蘿卜快跑前一陣在國(guó)內(nèi)很火,后來(lái)沒有那么熱了,但自動(dòng)駕駛這個(gè)事情在國(guó)外并沒有停歇下來(lái),一直在持續(xù)進(jìn)步。

  自動(dòng)駕駛出行服務(wù)是什么?就是出租車的駕駛員變成了自動(dòng)駕駛的算法,每輛車的管理也由統(tǒng)一的算法進(jìn)行調(diào)度。像谷歌Waymo每天服務(wù)的次數(shù)大概是2535次,這是公開數(shù)據(jù),大家可以查到。

  我們把出行服務(wù)行業(yè)的這三種公司放到一起看可以發(fā)現(xiàn),整個(gè)商業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的過(guò)程由以人為主體越來(lái)越多的轉(zhuǎn)向由算法來(lái)創(chuàng)造,當(dāng)然,這個(gè)算法中很大一部分是AI算法。這是我們面對(duì)的本質(zhì)性變化。

  如果說(shuō)Robotaxi(特斯拉發(fā)布的自動(dòng)駕駛出租車)和蘿卜快跑這種模式進(jìn)展到一定程度,它就可以變成十億美金的公司,但主要是由AI算法來(lái)驅(qū)動(dòng)的。當(dāng)前有一個(gè)數(shù)據(jù),在整個(gè)加州無(wú)人驅(qū)動(dòng)的Robotaxi在特定地區(qū)的比例大概是Uber的一半,如果全美鋪開,幾十億美金的業(yè)務(wù)的確由算法創(chuàng)造的,只有很少的人。

  那么,這種事是不是只在自動(dòng)駕駛等特定的領(lǐng)域才可能出現(xiàn)呢?不是的,AI大模型的本質(zhì)作用在于讓剛才說(shuō)的這種模式可以低成本地復(fù)制到N多不同領(lǐng)域里。

  舉個(gè)例子,如果把一個(gè)賣T恤衫的過(guò)程簡(jiǎn)化成四個(gè)環(huán)節(jié),首先我們需要做設(shè)計(jì),這就需要感知當(dāng)前社會(huì)的潮流趨勢(shì)是什么,其次我們要能夠同時(shí)拿出N多個(gè)設(shè)計(jì)方案,然后是生產(chǎn)制造,最后銷售出去。

  第一,在整個(gè)感知環(huán)節(jié),相當(dāng)于所有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析,大模型可以以很低的成本做得非常精確。我個(gè)人做了十年AI,在大模型出現(xiàn)之前,算法做這個(gè)事情非常吃力,特別不好使,要投入很多,適配性很窄。

  第二,它可以同時(shí)給你提供N多種設(shè)計(jì)方案。綜合之前的算法可以讓生產(chǎn)更柔性,各種模特穿衣服的效果也能顯示出來(lái),AI可以完全接管整個(gè)設(shè)計(jì)流程。

  這時(shí)候會(huì)出現(xiàn)兩種模式:模式一,每個(gè)環(huán)節(jié)都引入智能體,但四個(gè)環(huán)節(jié)的核心負(fù)責(zé)人還是人,至少需要四個(gè)人來(lái)進(jìn)行配合;

  模式二,完全顛覆原來(lái)的生產(chǎn)銷售過(guò)程,四個(gè)環(huán)節(jié)的核心角色都是AI,由AI和AI配合來(lái)完成業(yè)務(wù)過(guò)程。如果說(shuō)哪個(gè)環(huán)節(jié)的AI不能達(dá)成想要的精度,我可以補(bǔ)一個(gè)人。

  這兩個(gè)模式的區(qū)別就在于整個(gè)企業(yè)價(jià)值的創(chuàng)造主體是AI還是人,如果主體是AI,就會(huì)帶來(lái)巨大的破壞性。

  所以,大模型的通用度導(dǎo)致AI替代人這件事不局限在某個(gè)單獨(dú)的領(lǐng)域成立,而是可以擴(kuò)展到很多領(lǐng)域。如果用這個(gè)視角來(lái)觀察,可以發(fā)現(xiàn)這樣的事情在很多領(lǐng)域都在發(fā)生,而不是單純的科幻想象,當(dāng)然目前這件事還沒有大范圍的普及。

  剛才說(shuō)的T恤衫的例子其實(shí)有點(diǎn)像新電商,新電商不局限于T恤衫,還包括美甲和褲頭等等。我身邊已經(jīng)有朋友做這個(gè)事了,當(dāng)然規(guī)模還不如傳統(tǒng)模式大,但至少說(shuō)明這種新模式已經(jīng)出現(xiàn)了。還有人問(wèn),我們是不是可以把礦山的露天開采模式變成靠AI直接驅(qū)動(dòng)機(jī)器去完成開采?新疆已經(jīng)有這樣的項(xiàng)目在嘗試了。

  這里面最有意思的是DeepSeek,其實(shí) DeepSeek這家公司很早就成立了,最早是做量化交易的,2016年就公開報(bào)道過(guò),整個(gè)公司靠算法操實(shí)盤。2015年梁文鋒創(chuàng)辦私募公司幻方量化,2016年就達(dá)到了100億的規(guī)模。

  還有很多數(shù)據(jù)中心也是由算法來(lái)管理的,像當(dāng)年AlphaGo的算法很快就被用來(lái)管理谷歌等公司的數(shù)據(jù)中心,一些很龐大的數(shù)據(jù)中心其實(shí)并沒有大家想的那么多人。

未來(lái)5-10年一個(gè)不可避免的大趨勢(shì)(圖2)

  這個(gè)事情可以繼續(xù)往下想一想,它的含義在于,過(guò)去人為驅(qū)動(dòng)的價(jià)值創(chuàng)造模式在AI加入之后,可能變成“人—AI—人”的模式,但這個(gè)時(shí)候還是以過(guò)去的流程為主體,而當(dāng)AI的參與度進(jìn)一步加深后,整個(gè)業(yè)務(wù)流程就可能會(huì)變成“AI—AI—AI”。

  二者有什么區(qū)別呢?過(guò)去商學(xué)院講的知識(shí)中有一個(gè)底層模型,這個(gè)模型可以歸結(jié)為“人—流程—工具”。人代表一個(gè)角色,流程相當(dāng)于協(xié)調(diào)角色之間的配合,工具強(qiáng)化人和流程的能力,很多企業(yè)相關(guān)的知識(shí)都與此有關(guān)。

  所以,如果剛才我講的新的模式真的成立,并且越來(lái)越普及,它背后需要的知識(shí)體系將與過(guò)去發(fā)生本質(zhì)性的變化。這個(gè)時(shí)候需要的是什么?需要的是你的感知、數(shù)據(jù)、知識(shí),以及對(duì)于模型和架構(gòu)的理解。

  增強(qiáng)的極限其實(shí)是一人公司,但是自動(dòng)化的極限是無(wú)人公司,無(wú)人公司是整個(gè)AI帶來(lái)的巨大破壞性的機(jī)遇,也是真正的AI商業(yè)新藍(lán)海,但目前在這個(gè)領(lǐng)域的真正實(shí)踐并不多。

未來(lái)5-10年一個(gè)不可避免的大趨勢(shì)(圖3)

  那么,這樣的新業(yè)務(wù)模式會(huì)遵循什么樣的規(guī)則?它的底層邏輯或者第一性原理又是什么樣的?大家可以想象一下。

  前面講的這種公司關(guān)鍵支撐只有兩個(gè),第一是模型的水平,智商好不好使,模型水平怎么樣,哪個(gè)大模型好使,這部分是科學(xué)家的事情,第二是模型所能感知到的周圍數(shù)據(jù)是不是足夠全,以及這些數(shù)據(jù)是不是足夠?qū)崟r(shí)。

  拿自動(dòng)駕駛做一個(gè)類比,自動(dòng)駕駛需要的數(shù)據(jù)是你的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),比如你現(xiàn)在看到了什么,你的高精地圖是什么,你車的參數(shù)是什么,憑借這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及自動(dòng)駕駛的模型,它可以做出越來(lái)越精準(zhǔn)的判斷。

  所以,大模型本身的智商更像是一個(gè)技術(shù)水平,依賴于模型公司,而對(duì)現(xiàn)實(shí)的理解更多的是數(shù)據(jù)維度,更多的是業(yè)務(wù)范圍的問(wèn)題。業(yè)務(wù)范圍進(jìn)一步會(huì)帶來(lái)什么?會(huì)帶來(lái)智能規(guī)模效應(yīng),也就是一個(gè)公司本身拿到的數(shù)據(jù)越多,效能越好,這個(gè)公司就會(huì)沿著這條路線把所有能拿到的數(shù)據(jù)都拿到。

  舉個(gè)例子,Robotaxi和蘿卜快跑模式就是真正為了啟動(dòng)這個(gè)模式所做的整合,周邊是它的供應(yīng)鏈和車廠。再以Waymo為例,我們想象一種情形,如果Waymo公司做自動(dòng)駕駛的時(shí)候,車廠有獨(dú)立的品牌訴求,說(shuō)我的數(shù)據(jù)不能跟你分享,那對(duì)于整個(gè)Robotaxi公司來(lái)說(shuō),它的業(yè)務(wù)是跑不起來(lái)的。

  因?yàn)閃aymo的訴求是,你要把所有的數(shù)據(jù)給我,車廠本身要變成供應(yīng)鏈的一個(gè)環(huán)節(jié),它會(huì)沿著拿到自己業(yè)務(wù)所需要的所有數(shù)據(jù)這條鏈路來(lái)進(jìn)行整合。J9九游會(huì)官網(wǎng)

  這個(gè)事情一旦開始之后,它幾乎會(huì)影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)的各個(gè)鏈條。最先影響的就是剛才講的這些依賴于自動(dòng)駕駛的出行服務(wù)公司,它們會(huì)把車廠等所有能拿到數(shù)據(jù)的鏈條變成自己的一部分,它們先天有這種沖動(dòng)。

  SaaS行業(yè)各個(gè)環(huán)節(jié)也會(huì)受到影響,任何一個(gè)環(huán)節(jié)如果有把數(shù)據(jù)分離出來(lái)的沖動(dòng),都會(huì)把它內(nèi)化成自己的一部分。微軟CEO納德拉經(jīng)常講,SaaS存在的意義可能會(huì)被削弱,其實(shí)這已經(jīng)發(fā)生了,國(guó)內(nèi)也正在發(fā)生。

  很多行業(yè)也是一樣,如果AI落地到業(yè)務(wù)并且做到了一定程度,就會(huì)會(huì)發(fā)現(xiàn)公用的模型不足以承擔(dān)所有的業(yè)務(wù)要求,會(huì)產(chǎn)生一種自己有獨(dú)立自定義模型的沖動(dòng),模型就會(huì)內(nèi)化成自己業(yè)務(wù)的一部分。

  如果拿自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行類比,它會(huì)變成一個(gè)全AI驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)體系。顯然,我們不是每個(gè)公司都在這里,或者當(dāng)前只有很少的公司在這里。

未來(lái)5-10年一個(gè)不可避免的大趨勢(shì)(圖5)

  如上圖所示,我們?cè)诓煌瑢蛹?jí)上散布著不同的公司,最基礎(chǔ)的形態(tài)是導(dǎo)入騰訊會(huì)議、釘釘?shù)裙ぞ邅?lái)支撐自己的業(yè)務(wù)。隨著人員規(guī)模的膨脹,比如到了200人往上,公司的數(shù)據(jù)又沒有統(tǒng)一標(biāo)識(shí),努力的方向就變成了一切業(yè)務(wù)在線,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策,過(guò)去的ERP系統(tǒng)其實(shí)就是在干這個(gè)活兒。

  這個(gè)階段再往后,就是現(xiàn)如今的嘗試導(dǎo)入各種智能體,把某一部分工作交給智能體去完成。再之后就是高級(jí)智能體階段,整個(gè)業(yè)務(wù)創(chuàng)造過(guò)程不由人來(lái)完成,全部由AI來(lái)完成。

  所有這些情景如果畫一個(gè)簡(jiǎn)單的坐標(biāo)就是兩個(gè)極點(diǎn),一個(gè)極點(diǎn)是傳統(tǒng)公司,全部的業(yè)務(wù)過(guò)程由人來(lái)完成,另一個(gè)極點(diǎn)就是Robotaxi模式的下一步,全部業(yè)務(wù)創(chuàng)造由AI完成。

  從現(xiàn)實(shí)來(lái)看,我們的絕大多數(shù)公司都處在中間的某個(gè)位置上,這里有一個(gè)非常關(guān)鍵的點(diǎn),一旦某一類公司完成自己的全員驅(qū)動(dòng)改造,同類公司恐怕沒有辦法和它競(jìng)爭(zhēng),過(guò)去無(wú)數(shù)的案例證明了這個(gè)事情,就像百貨商場(chǎng)沒法和電商競(jìng)爭(zhēng)。如果說(shuō)蘿卜快跑這樣的模式成立,我們剛成立沒多久的網(wǎng)約車模式恐怕就沒法和它競(jìng)爭(zhēng),這就是技術(shù)驅(qū)動(dòng)帶來(lái)的進(jìn)化。

  當(dāng)然,這件事目前還處在星星之火的狀態(tài),但與人類智商在過(guò)去一萬(wàn)年沒有太大變化相比,AI有一個(gè)非常不一樣的特征,就是它的進(jìn)展速度遠(yuǎn)超我們的想象。

  或許真的像大家所預(yù)測(cè)的,未來(lái)五到十年內(nèi),它的水平可能會(huì)再提高十倍,這個(gè)過(guò)程中,我想各種公司都會(huì)加速向下圖中的右邊移動(dòng),這就是我們現(xiàn)在面對(duì)的新的技術(shù)現(xiàn)實(shí)。

未來(lái)5-10年一個(gè)不可避免的大趨勢(shì)(圖6)

  AI帶來(lái)的破壞性會(huì)產(chǎn)生新的藍(lán)海,也確實(shí)會(huì)影響很多既有公司的存在,這件事是不可避免的。

  被譽(yù)為“AI之父”的Hinton曾講過(guò)一個(gè)觀點(diǎn),“你能學(xué)會(huì)的每件事情,AI最終都能掌握?!毕啾扔谖覀円訟I能夠完全創(chuàng)造價(jià)值為前提去假設(shè)我們的未來(lái),以它不能完全創(chuàng)造價(jià)值為前提去想象我們的未來(lái)可能要更靠譜一點(diǎn),

TOP