“唯快不破”的互联网方法论，为什么在AI上失灵了？

从互联网背景闯入AI领域的开拓者，会像穿越了白垩纪流星撞击地球的分界点。在地球被撞之前，它们适合大型爬行动物。之后，大人物不再是优点而是缺点。只有不断进化，才能在外部环境剧烈变化的环境中生存。执着于过去很容易成为新的路径依赖。

技术特性决定一切。

技术特征决定人的思维特征。所以如果要比较互联网和人工智能，首先需要回到它们的技术特征。

回到他们的技术特点，你会发现这是两个完全不同的东西。

互联网的核心技术特征是什么？它是链接和连接。链接上面是Web1.0，Web2.0。

并不是所有的应用都严重依赖链接，比如Offcie。我们可以想象没有网络的办公室。但是，互联网时代的典型产品一定是这样的，比如搜索引擎。谁能想象一个没有链接的搜索引擎？你可以看看整个搜索的过程，哪一步可以缺失环节？

链接派生的特点是什么？

一个链接的价值来自于“借用”。它让每个链接的环节创造价值，增加，然后自己拿一部分。规模达到一定程度后，就会变成平台税。

因为是借用，不需要做原创，所以方法论的核心是单点突破和快。谁能在链条中快速传播，占据大片地盘，谁就有巨大的价值。因为不触及深层的价值创造环节，试错成本低，所以都是轻量级的方法论。(最后企业数字化了，突然就倒了，很多做互联网的经验都发挥不出来了。)

人工智能的核心特征是什么？显然很聪明。

智力是用来做什么的？智力是用来直接创造价值的。

几乎我们身边的每一个产品，最终价值创造的核心驱动力都是智能。比能源和材料更关键。削苹果可以不用力气，但不能不用智力。诗可以不用材料写，但不能不用智力。

所以人工智能提高了价值创造的效率。

对比互联网，我们会发现一个是浅层链接，一个是链接点的深度价值创造。如此巨大的潜在差异怎么可能不会导致完全不同的方法论呢？

而如果方法论完全不同，那就是我们的标题:互联网上成功的方法论，到人工智能，几乎都是错的。

互联网VS人工智能

先来张照片:

清华紫光DVD按键控制电路板

这里第一点不再展开，后面几点要从应用的角度去理解，不要纯技术。

AI的技术特性决定了在各种场景下，做一个不能创造深度价值的酷炫模型是没有意义的。

(两段和三段论请参考《从1到10:AI产品与互联网产品的核心区别》一文，功能中心和角色中心的比较请参考《以角色为中心的计算:AI大模型颠覆的起点和终点》一文。)

技术价值和场景价值的比较比较简单。这里重点比较单点极值和深度综合，探讨其对后续方法论的影响。

价值创造的过程是怎样的？

以公司为例，我们会发现价值创造往往是在一个被互联网加强了的网络中(也是没有互联网的网络，互联网只是加强了)。你要和周围的人合作做一些事情(价值创造)。

尽管有分工，但任何公司中的角色都要和周围各种职能的人或部门打交道，才能完成工作。

对于人工智能来说，如果想创造价值，有两个途径。一个是成为一个新的辅助工具，让这个人变得更强。就像一个更强大的办公室。迷你pdf阅读器怎么转换成word

这并非毫无价值，但这种直接的生产力工具往往是现有产品的增强。任何一个有产品的人都会考虑如何用AI来强化。这样对价值创造效率的提升是有限度的。比较好的办公室是Office，已经打磨了差不多半个世纪，足够好了。这个新功能是有用的，但可能只占10%或20%。

另一种价值创造更彻底，具有替代性和破坏性。不再是简单的强化现有的模型，而是横切人类的角色，把AI能做的部分都拿走，留下只适合人类的。

因为能做的都要拿走，必须是深度融合，几乎完成不了任何价值创造。

副驾驶和自动驾驶有什么区别？一个重要，一个不重要。几乎是完全不同的世界。一个是无限逼近1，一个是从1.1开始。

如果AI完全成功，那个时代的产品有哪些？

我们假设如果AI完全成功，我们会看到哪些产品？(这里可以类比一下，互联网成功了，所以我们看到了搜索、IM等。)

首先，大模型本身是会一直存在的。这有点像只要车在，就一定有东西提供动力，不管是内燃机还是电池。这一点一般没有争议。

是否会有多个大的模型分布在不同的垂直领域是有争议的。比如一个公司，一个领域？

这是必然会发生的。这甚至不是一个技术问题。理论上只有一个公有云就够了，但是什么时候可以只有一个公有云呢？

从纯技术的角度来说，数据本身定义了产品边界，垂直领域的模型还是会存在的。可能有点特殊，还有一种可能是双模型结构，局部领域的大模型+通用模型。但是不清楚，所以不好判断。

第二呢。其实就是各种机器人。有些有身体，有些没有身体。

万能机器人将更像科幻电影中描述的那样，在各种场景中完全取代人，释放人类，走向更广阔的空空间。

但由于传感器等物理设备会导致终端功能不同，一般机器人无法将这些都集成到自己身上，所以会根据传感器等硬件功能来区分很多垂直类别。洗衣机和冰箱不会因为智能化而消失。

与硬件和机械产品不同，很多纯数字产品可能会被各种机器人重新整合。我们现在使用的许多功能仍然存在，但它们将被集成在机器人后面。有点像微信的小程序。

机器人的分离与其功能关系不大，更可能是数据边界定义不同。

在一般领域(比如我们日常使用的领域)，理论上只要一个机器人就够了。大规模模型的普遍性埋下了一些应用激烈合并的种子。

功夫派成员

这里不讨论各种检查和填补大型模型中的空白的工具。其中一些可以创造良好的现金流，但如果我们先展望未来，然后再回顾过去，我们就看不到这些工具。最确定的是他们被大模特遮住了。

不种田，指望丰收是不行的。

这个产品最终告诉我们什么？

形象地说，是辛勤的耕作才有了庄稼。每个人都需要捧着一块地，使劲啃。他们只有拿到场景和数据，才能真正成长起来。

为机器人战争做好准备。在纯数字领域，这种竞争可能远比以前激烈。

大概有几个阶段:

第一阶段可以称为机器人的诞生。

这将更多取决于大模型的进度。没有大模型的进步，就不会有真正的机器人，也就不会有创意价值的不断拓展。随着大规模模型的进步和领域模型的建立，机器人会越来越像完整的身体一样进化，做越来越多的事情。

这时候不能挂空也不能放大。暂停空和放大会导致没有现金流，第一关不会持续。

第二阶段可以称为机器人碰撞。

早期大家都在一个小领域，各忙各的。随着普遍性的增加，人们会开始建立界限，然后就麻烦了。

大模型的一般边界有点像配种场的边界。这种竞争会符合数字竞争的特点，可能生存不了那么久。最终产品的边界将是数据、智能和物理的边界。

第三阶段可以称为机器人合成。

数字的规律之一就是高度集中，AI实际上会强化这个特点。这个阶段可能真的会诞生一个比现在的互联网巨头更大的巨头。

大模型本身是一极，但有手有脚的机器人一定是另一极。

这个时候人的事业估计要回归人性本身，要换位思考等等。然后构建一个极端集权和极端分权的综合体。纯粹的理想主义者可以在区块链上写下对智力的限制。

当然，现有的岗位可能会大量消失，估计也看不到人了。

总结

人工智能产品可以看作是过去各种技术的综合。与数字相关的技术有电脑、手机、互联网等。人工智能会将它们无缝整合。

如果人工智能得到充分发展，虚拟经济和实体经济就没有区别了。无人驾驶是数字经济还是虚拟经济？

正因如此，它的产品会有一些互联网特征，但本质不是。

要特别小心:如果吃错了药，可能会输在原点。

未经允许不得转载：科技让生活更美好 » “唯快不破”的互联网方法论，为什么在AI上失灵了？