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[但斌看股市]技术趋势与商业变革

日期: 来源:爱扒股

[但斌看股市]技术趋势与商业变革

我是一个特别幸运人,在合适的时间点一线参与了多个技术平台和商业生态的开发。另外,我个人比较喜欢思考,我认为实践和思考相辅相成,两者迭代循环才能提升人的思考深度和认知水平,这里我着重推荐Richard Feynman(加州理工的物理学家)的思考方法——“what I cannot create, I do not understand.”这里他强调了“create”,就是对任何一个问题,如果不能知道如何去建立,就不能真正理解。这里的create是指把问题拆解成很多子问题,对每一个子问题的思考足够成熟之后,去给加州理工的本科生讲,如果这些本科生如果能够接受,他认为这个子问题可以成立。然后把子问题的答案组合 (create) 成为原问题的解答。 

这个方法让我受益很多,具体而言,能从各个角度来能够思考一些结构化的趋势,不断地加深自己观察。

技术的趋势和对经济发展的影响

技术的核心定义到底是什么? 

历史上有很多研究很多书,我自己看了不少,可以有一些总结:

1)任何一个技术永远基于一个自然现象,这个自然现象持续在发生,不管人是否存在;2)有相应的科学理论可以解释;3)有足够的工程化的能力,可以把这个现象“编程”,让它可执行。最终服务于人类的需求。

今天互联网世界的很多部分得益于电磁场理论,电气化和电子工业,大部分物理现象基本都商业化了,唯一没有商业化的物理现象可能就是量子。

技术本质上有核心的结构:

可以组合 (combinatorial),有自相似 (recursive)。人类所有的技术,都是以前技术的组合或自相似的组合。

技术永远都是在进化,这类似于进化论: 

不断地找到新的组合;不断地应用新的科学;不断地满足人类需求。人类需求多的技术会发展得更多,这是和达尔文进化论不太一样的地方。 

技术与科学的关系:

当今人类处在一个非常振奋人心、值得兴奋的时代,任何一个科学领域基本都在突飞猛进。技术和科学两者相辅相成,没有科学就没有技术,技术会加速科学的发展。  

因此,千万不能忽视基础科学的重要性,大家有时候觉得基础科学离技术应用很远,其实不是。比如没有狭义相对论,今天的卫星定位就不成立,所以如果


世界割裂的话,一个区域没有很好的基础科学研究,就会直接影响到技术应用。

技术和经济的关系:

经济提供技术进化的方向,在我个人看来,技术是推进整个人类社会进步的核心,经济和商业是技术的外延。 

人类经济发展是由通用技术所驱动,这张图纵轴是人均GDP,横轴是通用技术的发展,从最早期开始,通用技术的发展十分缓慢,种植植物、驯化动物、使用金属等等,对经济的影响也很小,只有从工业革命开始,技术的通用性更强,才有了比较显著的提升,到了最近几十年,特别是过去60多年,经济曲线开始大幅度上升,因为有信息技术,特别是最近几年开始大规模发展的人工智能技术。我建议创业者们要关注什么样的通用技术在不断推进,这其中有哪些被商业化的可能。

财富创造体系:

技术推进经济发展是在一个经济体系内发生,我非常认同Alvin Toffler(阿尔文·托夫勒)的理论,他最后一本书叫《Revolutionary Wealth》(中文译名:《财富的革命》),基本上预测了今天所有的一切,包括中美关系。

书中提到,人类历史至今出现了三种财富创造体系:一种是农业,基于光合作用,核心产能是土地,农业时代的经济规模增长曲线十分扁平;第二种是有300多年历史的工业,要素由人的技能和设备组成,我们目前还是基本处在工业时代的末期;第三种是信息时代,这是最精彩的时代,如果大家不是在这条曲线创业,那我建议就别创业了(全场笑)。很简单,你就去看过去十年市值最高的公司,他们是在哪条曲线上。

这条曲线的核心是信息,信息是知识的载体,你有了知识之后就可以重组社会资源来创造财富。这里的财富是广义的:它是一种通用的能力,能够满足人的所需和欲望,不一定是金钱,比方说健康就是一种财富。

财富创造最核心的本质是三个维度,时间、空间和知识。我们所谓的数字化连接,就是解决了一些空间的问题,当然时间也特别重要。

工业社会本身是有瓶颈的,任何一个工业企业,到了一定规模没法再增长,因为工业是无限细分,一件衣服有做纽扣的,有踩缝纫机的,有做设计的,需要很多人协同,但人一天只有24小时,协同的代价非常大,到了一定规模必然遇到瓶颈,而创造价值也在这里。Netflix本质是一家时间创造公司,因为本来你要坐在电视机和影院前看,并且只能在特定时间看,现在任何时间都可以看。

个人建议,大家任何一家企业,如果没有放大空间的能力,没有放大时间的能力,知识上没有累积的能力,你就得认真考虑你是不是属于这条知识的曲线,这也决定了企业未来的市值。       

谁最能创造财富?

我个人很喜欢这张图,它的核心是说,在不同的历史阶段,在不同的技术能力情况下,人类哪一个行业是财富创造最多的。

在早期是打猎,后来是能耕种。农业社会有了剩余之后,大概有几百年的历史,武士是最赚钱的,就是保护或抢夺别人的财富,罗马帝国那个时候就花很多钱请武士,所以那个时候你如果想赚钱的话就去练武术(全场笑)。

上个世纪在华尔街买卖公司的人可能最赚钱,像我这种人(corporate executive企业高管),有一段时间还有点自以为是,现在看看其实很落后了(全场笑)。要是从创造财富角度来讲,现在应该是做startup founder,大家在座的每一个人都走对了,因为这是可以完全用数字理性来验证的,把风险去除之后risk adjust。

但20年之后,什么行业创造财富的机会最大?我个人认为毫无疑问是做科学研究和技术开发。道理很简单,创业公司除了需要很多创业者,还需要技术,如果创业者越来越多,但可商业化的技术越来越少,自然会有一个供需不平衡。这是一个很明显的趋向。 

今天的创业生态,核心是靠创业者用产品来探索市场。这本身没问题,但是有个很重要的但是,很多人类财富、社会需求,比方说治疗老年痴呆症、忧郁症、癌症……,对于这些产品不重要,科学更重要。风险是在技术上,但是我们整个社会在这方面的投入实在太少。 

我自己在YC、在美国也做过一些有关如何商业化做科研的研究和探索。今天全世界现有的科研体系有其核心价值,但还远不够解决我们人类社会面临的挑战,它是发论文的体系,科学家选课题往往不以项目对人类社会的意义决定,而是看发表文章的概率高不高。因为不发文章的话,就拿不到科研基金,拿不到诺贝尔奖,没有机会在科研职业生涯上进步。

所以有机会改革科研体系,让大规模的资本进入。其实现在已经能看到一些头部的科技公司都有自己的研究院,因为做市场的人越来越多,教育会普及,人的能力会提升,市场对于可以商业化的基础科研需求就会越来越强。建议在座的创业者思考这个问题,不然可能将来跟不上。

信息技术发展的结构与趋向

这张图是过去60多年的信息工业体系,我有幸参与了一些。基本上过去60多年,平均大概12年左右就会有新一代的平台起来。            

为什么信息工业会朝这个方向发展?为什么会有这样的结构?本质上有更深层的因素驱动它,这个规则会持续不会变。

第一,信息工业的核心驱动力是数字化的程度和规模。数字化是用数字的形式来表达信息,通过计算的方法、很低价的方法把知识抽取出来,而且可以链接,让空间变大,时间缩小,知识积累,财富创造能力就会很强。这条路会越走越远,越走越深。

今天的数字化,本质上只是把基于文字和图像为主的信息数字化,其他大部分东西都没有数字化。有一部分比如支付、出行的局部数字化了,整体数字化程度非常浅,基本把纸张取代掉了。就像下了场雨,水只是打湿地面,但如果深入渗透下去,人类的财富创造空间将非常大。       

第二,数字化的进展都是由计算平台驱动。先理清“(计算)平台”的概念。大家日常所说的平台是一个在线的marketplace,有流量进出,这本质上不是平台。

平台是platform,从计算角度讲,它是一个完整的,但是可延伸的体验,或者是具有完整的、可延伸的能力。这里要强调一点,它必须是完整的,如果不完整,那其实是工具,赚平台的钱跟赚工具的钱,商业模式完全不一样。Windows就是第一个平台,它能带来完整体验,哪怕不写任何应用,它就是一个桌面,有纸头,有菜单,有文件,本身就可以用了。

平台有前端和后端,前端是体验,后端是能力。前端基本由人机交互的效率和覆盖率驱动,过去很多年信息工业历史基本上由交互驱动,微软本质上是一个鼠标键盘公司,苹果本质上是一个手指公司,哪里有交互的突破哪里就有大规模的商业价值;后端基本由计算资源(计算,存储,通信)与信息处理的规模, 空间覆盖度驱动。  

第三,计算平台建立数字化商业生态。历史上启动一个新的平台的往往是一款产品,我把它叫做定义性的体验或定义性的能力。定义性的体验,比较典型的例子是Windows95,还有iPhone,手指真正可以工作了,那个时候你会知道这是一个开启新时代的东西。现在的人工智能时代,目前还没有看到定义性体验。

平台必须有很宽的应用场景来支撑,比如办公、搜索、电商、社交这类场景,同时平台还必须有一个健康的、可持续的商业模式。 

简单讲一下,为什么人工智能时代很不一样?因为人工智能技术的核心,是基于向量重叠的方法来计算:通过传感器很快地把信息表达成重叠的向量,这些向量可以很快地解决多种任务,这是它的计算模型。它可以第一次真正把数字世界和物理世界融合在一起,今天的数字化世界是单独的世界,所有的信息是人先用文字和图像表达之后,再变成数字。所以人工智能的商业化空间和宽度与以前是不一样的。       

人工智能技术的核心是基于向量重叠的方法来计算:通过传感器把信息表达成重叠的向量,进而很快解决多种任务,这是第一次真正把数字世界和物理世界融合在一起。

接下来,我用上面的框架仔细分析一下每个时代。 

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