曾鳴最新演講全文：下一個10年，商業的底層設施變了！

「戰略要基於vision（視野）跟action（行動）的快速疊代和反饋來不斷的修正。主動去做各種各樣的嘗試，來理解和檢驗你對未來的想像是不是正確。然後根據反饋來修正你的未來想像。這個非常重要。」

「在個體層面，我們講到的對創造力人才的極大的需求。未來的人才既需要多維度的視角，又要有獨特專長。特別是因為GPT出現，所謂的專業人士的位置，幾乎都要被消滅。 」

「傳統的戰略核心是減少不確定性，做比較確定性的規劃，然後高效地執行。不確定性就是可能性，就是創造的機會。所以在今天，戰略的本質是創造，是創新。在這個意義上，戰略也不再是高管的事情。跟產品跟技術都緊密的結合在一起。 」

以下為曾鳴演講全文精編：（全文很長，建議收藏精讀）

2017年時，我突然有個衝動，想去講《看十年》這樣的戰略課。當時主要是兩方面刺激比較大。

第一是我從1993年開始學戰略，教戰略，又在公司實踐戰略。

在那段時間，正是網際網路、移動網際網路風起雲湧的時候。所以，對於戰略到底該怎麼做？有一些不一樣的感悟想跟大家分享。

第二，我從1991年開始，跟隨著網際網路成長起來。

看到網際網路二十幾年的發展，當時對於未來有很多的猜想，想跟大家分享。所以有了2017年的那一次公開課。那次戰略公開課就兩個主題。

第一個主題是重新定義戰略。

因為在一個環境高速變化，非常複雜，又高度不確定的情況下，隨著大勢發展，取得勢能是戰略的第一要義，這個是非常關鍵的。

我們講看十年，「看」就是Visioning（願景），這個過程變得非常重要，越是艱難的時候，越要認真地看、努力地看。既要有「看十年」這樣的決心，也要逐步培養看十年的能力。而這個Vision（視野），決定了你的格局和潛力。

Strategy（戰略）是Vision（視野）和Action（行動）的反覆疊代，這個話過去五六年大家聽我講過很多，今天我會對這個有一個升級，因為這幾年有些更深的體會可以跟大家分享。

第二個主題是智能商業的大變革。

在線化、網絡化和智能化構成了過去十年企業發展的主題。當時按七家公司的規模大小，各個緯度的進展情況，畫了這張圖。大部分的公司，在今天都還是全球最領先的公司。

這是當時講的三個最重要的發展方向：在線化，網絡化和智能化。

當時提到智能商業有兩個核心，我把它叫做DNA的雙螺旋。

一個是網絡協同。

就是大規模、多決策、實時互動，這樣協同效率越高，產生的價值越大。

第二個就是數據智能，本質就是機器取代人做決策。

它是基於雲計算、大數據、算法，通過快速疊代形成了數據智能。所以，智能商業的兩個核心構成，就是網絡協同和數據智能。

當時我做了兩個判斷，一是未來商業是智能商業格局初步確定的階段，第二個是未來是智能時代，是人腦跟機器智能的連接。稍微有些安慰的是，這兩個判斷基本上都對的，要不然今天就不好意思站在這了。

最重要的是這六年下來，對這個初步判斷有了很多新的想法和感悟，所以今天的分享核心就是這兩個主題的深入。

我們會分三個板塊展開。

首先，智能時代的三大核心技術。我們現在擁有了AGI（通用人工智慧），通用人工智慧為我們帶來了一場革命；區塊鏈和Crypto（加密貨幣）經過了將近15年的醞釀跟發展，也在蓄勢待發；XR和元宇宙。這是三個最核心的技術，這是我們今天演講著重展開討論的三個領域。

第二板塊，跟大家分享一個方法論：怎麼理解技術驅動商業變革的實際進程，通過這樣一種方法論，可以理解未來三年，或者三五年最有可能出現什麼？這是戰略決策中非常關鍵的一個里程碑。

你要知道，除了看十年長期的Vision（視野）之外，三五年的目標到底怎麼設定？這需要一個中期的判斷。所以，第二個板塊跟大家講一下，這個中期判斷怎麼做？

第三塊，就講一下智能商業的一些新的思考。

一、智能時代的三大核心技術

這張圖可能大家都比較熟悉，這就是人工智慧在過去20年的一個大發展。

最早在搜索階段叫大數據，那時候還沒有AI提法。大家知道，去年底到今年ChatGPT火了後，中國關於大模型的創業團隊就有100多家，叫「百模大戰」。

實際上，第二階段的人臉識別，是深度學習第一次在視覺領域得到大規模應用，2014年就有上百家的視覺公司在創建。人臉識別，今天大家已經覺得無處不在的一個應用，比如，大家刷抖音背後的推薦引擎，也是基於AI技術。實際上，是這一輪AI用深度學習的方法第一次大規模應用。

大語言模型呢？這個叫Large Language Model。為什麼說是通用AI的一場革命？它實際上是一個非常簡單的算法，就是去預測一個字後面，最有可能出現的下一個字是什麼。

就這麼一個簡單的算法，但是它達到了預測的準確度足夠高，足夠有用。

在這個意義上，它看起來掌握了語言。大家知道在《人類簡史》這本書上也提到，語言是人類最偉大的發明。

語言讓我們可以溝通，語言的背後天然就蘊含著人類的智慧，而且人類海量的知識，1萬年左右的知識，基本上都被最近二十年的IT通過文字、音頻、視頻給沉澱下來了。所以，你掌握了文字，掌握了語言，基本上就破解了人類到今天為止所有的知識。

我們今天還不太理解，大語言模型背後的運行機制到底是什麼。它也許不像人一樣在思考，但是在局部領域裡，它表現出了像人一樣的邏輯推理能力。這個對於我們未來就會產生非常根本性的影響。

過去三十年的發展，從網際網路到無線網際網路，到傳感器，數字化轉型，大數據計算等等。這些逐步增強了軟體世界的能力邊界，但是它本質上是在做加法，是疊加。

但是AGI、通用人工智慧把這些串在一起，提高了所有軟體的適配能力和自主能力，開始從量變到質變，發生了一個新的飛躍。比如說AGI能夠自動編程，這樣一下子讓軟體的能力有一個急劇的提升，這是一個質的變化。

在這個意義上，大家一般都認為，大語言模型是 AI時代第一個類iphone時刻，也是一個大變革的時代。

從另外角度來看，通用智能的時代也可以說成是機器人的時代，因為AI是大腦，它和各種硬體的結合就是各種機器人。比如說自動駕駛，自動駕駛的車，就是一個機器人，特別是未來的Robotax公司，本質上就是一個技術外包服務公司。從這個角度來理解，就會對技術，對商業，到底產生什麼樣的影響，有個更本質的體會。

大家一講到機器人，都會想到波士頓Danymics各種各樣很炫的機器人，但是波士頓Dynamiac發展了30年左右，很可能還不如特斯拉的人形機器人這兩年所取得的速度和進展更快。這也是AI技術帶來的在硬體方面的突破，我們可以看到機器人，在整個環境下，也會有飛速的發展。

除了大家講的ChatGPT之外，我還想強調一下，另外兩條AI、AGI的發展主線也非常重要。一個就是自動駕駛，自動駕駛的要求和ChatGPT不太一樣，它要確保安全性，而且它本質上解決的是人和物理世界的互動。

ChatGPT更多的是人大腦的行為。

但是自動駕駛要解決人和物理世界的互動，所以為什麼自動駕駛的特斯拉公司，可以在機器人方面有那麼多的積累，因為它本質上是要去感知外部世界。另外一個非常重要的領域是AI for Sicence(科學智能)，而且它更根本，至今為止AGI只能應用人類現有的知識，並不能創造新的知識。

但是AI for Sicence（科學智能）把AI用來做科學的發展。它很有可能創造完全不一樣的格局，因為它可能會發現，甚至是新的化學方程式或者是新的物理定律，整個人工智慧又會往前邁一大步。

但即使是今天，像Deepmind下面的Alpha-Fold對蛋白質的解析，合成生物學，其實過去幾年非常新生的領域，也是AI驅動的。所以，有很多領域已經取得了很大的進展，只是不那麼廣為人知，但是這方面的積累，也會帶來下一步的突破。剛才是一些背景知識，大家可能在不同的場合也聽過，接下來的兩頁PPT是今天最重要的兩頁PPT之一。

如今，我們從網際網路時代來到智能時代，網際網路跟AI到底有什麼本質區別？

網際網路本質上處理的是海量數據，它解決的是信息流轉和匹配的效率，讓信息儘可能地流通匹配，不要有信息不對稱而帶來各種各樣的摩擦。

核心價值在於：解決信息不對稱的問題。

舉個簡單的例子。在線教育過去所有的努力，都是想利用網際網路提高老師的教學效率，這是一個非常典型的網際網路案例，也取得了很大的進展。

但是AI時代的在線教育，是通過無限制的高質量老師供給，滿足個性化的學習需要。原則上每學生都應該配一個自己的老師，而這隻有AI老師才有滿足。

同樣的道理，全世界現在最大的問題之一，都是醫療成本太高，醫生服務不夠。如果有AI醫生出現，整個人類的健康狀況，會有一個質的飛躍。

所以，AI本質上是解決供給不足的問題。

過去五年，大家做數字化轉型、做產業網際網路、做線上化，為什麼做的那麼辛苦？本質原因就是：這些行業不是信息不對稱的問題，是供給不足的問題。

比如說，大家所有做網際網路醫療以及醫療服務轉型。你解決所有的問題價值都非常有限，因為你解決不了最核心的問題，看病治療那個瓶頸總是在那的，就那麼些好醫生，你怎麼去做信息匹配都沒用。所以這個是AI時代，帶來一個全新的機會，是我們真正去創造新的供給，海量的供給會創造新的需求。

但AI時代，AI最本質的問題是處理海量知識，不再是數據，也不僅僅是信息，是通過對數據和信息的加工產生的知識，這個知識跟原有知識的結合去解決實際問題，所以他解決的是決策的效率與成本，也就是機器能否取代人。

到目前為止所有的決策都是人在做決策，機器如果能取代人做決策就是一個智能飛躍，其核心價值是創造新供給。

所以，AI時代最核心的能力是根據決策場景建立決策模型的能力，「場景」一詞，非常重要，因為我們所有的決策都是基於一個特定場景的。

人很多時候的決策是下意識，甚至是潛意識的，你怎麼將它顯性化變成一個機器用它的邏輯去實現的決策，這是一個根本性的挑戰。

所有的難度在這前面，特別對於AI應用企業來說，對於大模型的一些前沿公司來說，算法是一個很大的瓶頸，但對於AI應用來說最核心的就是建模能力，理解真實場景下的決策，這個難也是因為AGI的決策方法與人的決策方法不一樣，所以你需要一個翻譯。

這個模型有意思的地方，只要你建立了這個模型，形成一個閉環，它自己就能夠不斷地疊代、優化與生長，所以是一個「活」的AI系統。

在這個意義上，過去所有的發展都可以說是一個機器時代，再複雜的機械系統都是簡單的系統，他們只能做確定性的執行，但再簡單的認知系統都是複雜系統，所以AGI現在的在發展，處於一種類似生物的可有機生長的一套系統，這也會是一個根本性的發展。

我們怎麼去擁抱自己帶有某種能力，某種傾向，又有自我學習，自我成長的能力。這是AGI的本質，跟網際網路時代不一樣。網際網路時代還是在解決相對確定性的信息匹配的問題，但是AI時代是打造認知系統的問題。這是今天第一個需要跟大家分享的觀點。

總結一下，在2017年公開課的基礎上，再做一個提升，時代驅動力是智能化，我把「智能化」提到更高高度，成為這個時代的主導。

網際網路時代其實是在線化，軟體化跟網絡化，在線化跟軟體化的結合過去20年最火的SaaS，網絡化就是從pc網際網路到移動網際網路到IOT物聯網的一系列的發展。它本質是連接，完成網絡協同的基礎設施。

每一個新時代，都建立在上一個時代的基礎之上，所以在網際網路時代繼續發展，基礎設施會變得越來越好的基礎之上，我們可以看到，智能時代新的驅動力。一方面是智能化。這是我們剛才整個講演都在講智能化的發展，特別是通用人工智慧，會越來越強大。我們不知道它最終會強大到什麼樣，我們只知道它會越來越強大。

另一方面支撐智能時代的發展還有兩個平台性的基礎技術做支柱：

1是人機互動能力的不斷的提升，這是我們馬上就要展開講的XR話題。

2就是區塊鏈和Crypto，帶來我們全網協同的能力的提升。

1.XR:人機互動

AR、VR到XR，整體就是人機互動的一個發展過程。

從pc時代開始，今天最牛逼的幾家公司之一微軟，蘋果。核心發明就一個GUI圖形交互，然後產生了今天所有的網際網路革命。

個人電腦到滑鼠到鍵盤，本質上是鍵盤輸入，到微軟的全套的軟體系統。然後到了移動網際網路時代，主要是觸摸屏的輸入，也包括部分的語音輸入。

第三條路就是過去十年開始發展的。

虛擬現實

2012年Oculus成立，2014年被Meta買了，虛擬眼鏡VR；2014年GoogleGlass也出現了，2015年推出了一批產品；2016年，來到了虛擬現實的元年。那一年，發布了第一代Oculus Rift。索尼推出了VR眼鏡。微軟發布了Holowlens。還有一款叫PokemonGo的遊戲。

當時，第一個基於虛擬現實的火熱遊戲，很快就沉寂了。高科技發展軌跡，中間都有階段性的懸崖。

2018年的Magic Leap是當時特別有希望的一家創業公司，得到了谷歌，阿里巴巴很多公司的支持。

2018年我去看Magic Leap，當時快要投產的下一代產品。我看完以後，當時特別的震撼，不是真假的問題，是將來分不清真假的問題。

它是完全可以迷惑你的眼睛，因為都是真實的光源，所以眼睛是沒有辦法判斷，我看到的到底是真是假，它看到的就是成形的圖像，然後給大腦輸送信號。

第二個是，當時Magic Leap的Founder（創始人），就講我們做的不是眼鏡，我們做的是未來的人機互動。大家想想看，你只要眼睛動一動，看一看電腦就能執行你的命令，那不是快多了嗎？也容易多了。

很可惜，最後的技術難關沒有過去。所以Magic Leap後面轉型做了ToB的公司，沒有做成消費品的爆炸性的成長。

今年有兩個重磅的發布，一個就是Apple的VisionPro，這是Apple第一次正式在這個領域發布產品，定義了很多新的標準，也給大家帶來很多的期待。

第二個就是，上個禮拜Mate發布的Quest3，正好打的是中低端，蘋果做的是高端，兩家選的技術路線都基本一致，這就說明了行業標準再開始慢慢的浮現，然後又有高端又有低端。

附帶說一句，Mate還推出了個AiGlass，也是為了人機互動的發展，它雖然不是一個虛擬眼鏡的產品，但大家可以看到視覺交互又一次成為行業的焦點。

人機互動

回到講硬體，它的核心目的是什麼？

硬體的核心目的是完成人機互動的新的機緣，最早的PC計算是通過鍵盤來交互的。移動計算的手機是通過觸摸屏，到了所謂的空間計算的時代，空間計算核心強調視覺跟感知。每個人的定義不一樣，我們不用去計較細節。

我想總結一下，XR這個領域為什麼對在座的每一位都很關鍵，它的技術背後的本質是什麼？這也是一次人機互動的質的飛躍。以前我們跟機器，機器包括後面的AI，我們以前跟機器交互都需要主動的去操作機器，都是要我們去輸入。

但是未來是機器主動的響應人，我們可能什麼都不用做，它自然的感受到了，如果我們進化到腦機結合的時候，甚至它潛意識就知道我們想什麼，它可能就去執行了。所以未來是機器感知人，它來主動行動的一個交互介面，所以這個是完全不一樣的時代。

我們會看到，會有越來越多的各種各樣的機器，將會把人體感官跟數字世界直接連接。我們現在是AR、VR眼鏡，可以穿戴的設備，包括衣服、類似皮膚。距離是從遠到近，貼近皮膚，再進入皮膚。植入晶片之類的肯定早晚都會發生。這些是十幾二十年非常大的一個發展趨勢。

這個趨勢的商業意義是什麼？是從XR、VR眼鏡開始，我們開始了人類自身感知和注意力的數字化，人自身不再獨立於數字世界之外。

元宇宙

為什麼說元宇宙，大家曾經那麼嚮往，就是因為那是一個純粹的數字世界，不受物理規律的限制，而且在元宇宙裡頭能夠實現極致的個性化，還有你非常豐富的生物特徵，還有非常豐富的場景，可以有無窮無盡的服務。

所以那時候元宇宙為什麼讓大家那麼興奮，也是一個讓人很期待的未來。

但是XR，類似的設備，除了硬體設備之外，它同樣需要軟體和算力的提升，所以跟這匹配的是邊緣計算，包括算法的微型化。所以，將來每一個邊緣設備，它的感知，計算，思考，決策能力也會有一個質的飛躍。

所以這個技術和AI技術，也是相輔相成的，它實際上是提供了一個無限廣闊的場景，讓AI可以得到更廣泛的應用。但它反過來又會促進AI技術的進步，因為沒有AI技術的進步，它支撐不了更深一步，更複雜，更實時的技術要求，所以這兩個是完全相輔相成的技術。

2.區塊鏈和Crypto

區塊鏈的2大階段

在區塊鏈技術不斷發展的基礎之上，Crypto（加密貨幣）也隨之發展。基本上可以分兩大大階段。

第一階段：從比特幣到以太坊

2008年中本聰發布的白皮書，產生了挖礦行業，從而出現了比特幣。基於比特幣脫胎出區塊鏈技術。在此基礎上，開發出來了以太坊。

第二階段：以太坊的發展普及智能合約

2017年，第一輪發展帶來ICO（Initial Coin Offering），也就是發幣。

發幣就是第一個智能合約，形成了一套規則和體系，是以太坊的第一個殺手級的應用。

2020年的夏天，出現了Defi（Decentralized），也就是去中心化的金融服務。基於區塊鏈的技術以及過渡抵押概念，把風險降到可控的前提下，把所有簡單的金融服務復刻了一遍。

2021年，基於Defi的積累出現了Gamefi（鏈游，遊戲化金融）。

StepN（將鏈游中的代幣和遊戲、運動相結合後的平台）的跑鞋，都屬於Gamefi的遊戲。

最後就是NFT（非同質化代幣）的圖像。

每個產品背後都基於一種類型的智能合約。

所以，上面的應用就促進了以太坊的一輪又一輪的發展。

以太坊本身也在進行擴容，也在進行layer（層次）1、layer2分層的發展。

區塊鏈的好處、挑戰和展望

區塊鏈的帶來的好處：

第一，網際網路是個信息網絡，但區塊鏈是個價值網絡。它可以讓數字資產更有效的流轉。

第二，由於在線上發幣變得非常的簡單可靠，通過發Token（代幣）的方式，可以產生一系列的新的激勵機制的創新。

區塊鏈的挑戰：

第一，本身不是個生產力的工具。

區塊鏈是沒有能夠直接提高消費者體驗的技術創新，導致目前沒有好應用，用戶也不夠多。區塊鏈體系應用無法展開。

第二，創造的價值不夠大。

因為區塊鏈對於效率的提升創造的價值沒那麼大，導致與傳統資產、金融融合不夠徹底，所以它沒有新的數字資產。沒有數字資產，你有一套價值網絡去降低數字資產的流轉，那就沒有意義。

區塊鏈的未來展望：

第一，推動普惠金融的發展。

比特幣會繼續走向共識，在支付方面發揮更大作用。在此基礎之上，用支付網絡去推動普惠金融的發展。

第二，新應用不斷產生。

過去兩年積累了很多Gamefi（遊戲化金融）跟Socialfi（社交化金融）方面的創新，也許在接下來的半年一年，我們看能看到一些初步的成果。

3.AIGC:生產力的大突破

我們將迎來創作者經濟

我認為最有價值的突破，是通過AGI（通用智能）創造海量的新的數字資產。AGI第一個突破的領域就是AIGC，就是深層次AI，也就是創造海量的內容。明年的某個時刻，肯定會有非常好用的文字、語音轉視頻的工具出來。基本上從文字到語音到圖片到視頻，創作的門檻會急劇的下降，創造新的數字資產的空間會急劇的上升。

而且就像我們講虛擬世界一樣的，未來的這些數字資產，它會越來越走向主流，它的重要性會越來越大，這些資產有價值，大家就會重視，大家就會對它的流轉交易，非常上心。所以在那個基礎之上，新的數字資產，天然會去用新的價值網絡的技術平台。

同時，我剛才講到以太坊核心是智能合約，但未來機器跟機器之間的合作，它們的互動方式跟人是完全不一樣的。它們需要有更多，更自動，更高效，更智能的合約直接完成。所以在這個領域裡，區塊鏈、Crypto有很大的發展空間，也是在這個意義上，我也把它當作AGI整個智能時代重要的組成部分。

無論是從剛才講的Crypto的領域，對創造經濟的呼籲。還是看AGI帶來的價值，我覺得未來，我們將迎來一個創造者經濟的時代。

一方面，這個趨勢看得非常清楚，AGI會逐步取代結構化的人類知識，並且變得越來越智能。

另一方面，人藉助機器智能的力量，有機會變得越來越有創造力。就像工業革命的早期，大家都非常恐懼，人不再能夠以體力來獲取價值了。但是過去的100年，出現了白領階層，出現了知識工人，出現了軟體工程師，他們靠自己的腦力活動，創造了過去100多年、200年的繁榮。

我能看到的相對美好的場景，由於機器或者人工智慧把人從繁瑣的、重複性的、無聊的腦力勞動里解放出來，人可以把大部分時間，用在開發自己的創造力上，去做自己真正有激情的，也能夠做得更好的事情。這個可能是兩個基本的動力。

在這個基礎之上，對人跟人、人跟機器、機器跟機器之間的協同都提出了更高的要求。網際網路時代，機器跟機器之間協同是靠API，就是應用之間要有一個約定的規範來互助，但是由於AGI的發展，未來所有的服務之間，是用自然語言來交互。

也就是說，機器會學得像人一樣，直接來對話，機器跟機器之間就完成了協作，自然語言反而變成了人跟人、人跟機器、機器跟機器之間的溝通語言，對於智能合約就提出了更高的要求。

如果我們從一個更宏觀的角度來看，剛才講的這些內容，德魯克可能是20世紀最偉大的商業思想家，他把工業革命劃分成了三個歷史階段：

第一個階段是生產力的革命，本質上是工廠取代了手工作坊，因為過去的手工作坊知識，都只能靠師傅帶徒弟，人傳人。但是有了工廠以後，就開始有了科學化管理。

第二個階段，是100年前開始的管理革命，也就是說開始有了企業的概念。以前只有單個工廠，核心就是生產和銷售，但是我們從管理開始，有了矩陣式管理、職能化管理、人力資源部門、戰略規劃部等等。

一百多年前成立的商學院，目的就是為管理革命輸送批量化的高質量的管理人員。所以，MBA出來都是標準化的語言，這是管理革命。

第三個階段，隨著IT的發展，從六七十年代開始進入了軟體革命，也就是IT革命的時代，軟體工程師創造最大的價值。順著剛才講的AGI對人類結構化知識的替代，人必須走向創造力的發展。

所以，我把未來的第四個發展階段，新的發展階段，叫做創造力革命的階段，人未來的價值就體現在創造力上。

我們將要迎來的是一個新的經濟範式。智能時代的經濟核心，我們把它叫做智能經濟，從另外一個角度來理解，剛才講的創造者經濟。三個核心的支撐，就是我們剛才討論的通用人工智慧、Crypto、AR&VR。

當然，這三個發展階段不一樣，目前是AGI發展勢頭最猛，Crypto處於相對低谷正在醞釀的階段，AR&VR可能還要三五年才會產生大規模銷售的應用級產品。但是這幾個的趨勢是非常清楚的。

人類文明的演進

我們如果從智能經濟再跳出來，從一個更廣大的角度來看人類文明的演進。

實際上，人類的發展核心依賴於兩個，一個是人類網絡的發展，就是我們講到的語言、文字、文化、制度等等，都是所謂的軟的制度性的東西。

還有一個是工具網絡，從最早的火，到工具的使用，到農業化到物理的網絡，到今天的物流網、通訊網、計算網，這都是物理的工具網絡的發展，工具的網絡促進了社會進步，促進了人類的發展，然後人類又發明出了更多的網絡，發明了更多的工具，促進新一代的技術發展。

所以，技術進步跟社會進步就通過這兩個網絡，產生了一個質的飛躍，一輪一輪的發展。

從生物學的角度來說，人類單個大腦的容量提升很小。所謂，未來的進步就兩個：

第一個，對大腦開發，一步步的開展，就我們大腦開發比例還很低的。所以為什麼創造力革命有可能？我們有可能開發出很多我們想像不到的能力。

第二個，目前看起來更重要的是群體智慧的湧現，也就是通過社會協同創造更大的價值。

技術變革推動的工具網絡的進步，是人類文明發展的主線。基於這個，我們可以做一個判斷，我們今天討論是處於一個什麼樣的狀態，從火的發現和應用，到工具的使用和發明，到農業經濟才1萬年左右，再到工業革命。

第一次工業革命是機械動力，第二次革工業革命是電力，雖然有人把信息革命叫做第三次工業革命跟第四次工業革命。但是我覺得從概念的角度來說，把信息革命獨立出來可能更清楚。

所以，我們有了第一次信息革命，就是電腦的發明。然後第二次信息革命，大概從70年代末到80年代初。開始有個人電腦，網際網路的發明，到最後通訊網絡跟計算網絡的融合，形成了網際網路過去20年的大爆炸。

我們過去的五年跟未來的五年，就是一個過渡期，從網際網路時代走向智能時代，我個人傾向於把它叫做網際網路3.0。

從網際網路1.0的PC到2.0的移動，到3.0的未來。為了在概念上更清晰，我們可以把未來10年，甚至接下去20、30年，定義為智能時代的開端。

智能時代1.0，這就是我們今天所處的時代的機會，也是時代的挑戰。我們今天不論什麼位置，所有人只有一個共同的挑戰：成為智能時代的原生物種，你才有機會發展，甚至才有機會生存下去。

二、技術驅動商業變革的基本規律

接下來，講講未來3-5年的一些展望和技術發展。

有時候看十年好像還不那麼難，大家講未來都可以滔滔不絕。但是你怎麼把十年的東西投射到未來的3-5年，這是最重要的。因為你的戰略核心是圍繞這3-5年來制定的。

我反覆思考這個問題，這個問題這一次又被觸動了，就是ChatGPT的爆火，也是最快一個達到上億用戶的一個應用，ChatGPT是不是就是明日之星？它是不是我們正在等待的Next Google？

這是我想回答的問題，經過反覆思考，我覺得有一個概念可以跟大家分享，叫原生應用的出現，比如Native app（原生應用程式）。這個概念指什麼呢？

我們先來看一下通用技術驅動商業變革的基本規律。

首先，一場大的技術變革，它往往會帶來幾浪的商業變革。在這個過程當中，它獲得滋養，技術本身也在進步，也在變得成熟。

所以，我們可以看到網際網路，經歷了第一浪PC網際網路，我們可以把它認為商業化過程：從1993年Netscape上市；到2008年蘋果的App store出現，開啟了移動網際網路，再到後來的物聯網。

同樣的AI也是如此，經歷過大數據時代，再到AI 1.0再到現在的AI2.0、AGI1.0。所以，它是一浪接一浪，不斷發展，直到技術走向成熟，然後再被新的技術所取代。

1.技術變革的四個階段

從另外一個角度，我把這個技術變革帶動的商業變革，劃分成四個階段。

第一個是非常早期的發展，這個時候肯定會有泡沫。因為它讓人看到了太多可能性了，但它實現這個可能性的進展，又遠遠低於大家的預期，讓人心理落差很大。

所以網際網路泡沫是大家記憶最深刻的一次。

為什麼網際網路泡沫記憶最深刻？因為在網際網路泡沫之前，大家經歷了工業時代100年的穩步發展，習慣了線性發展。

突然出現了網際網路，一個指數級發展，是一個顛覆性的轉型，所以那時候的網際網路泡沫是最突然的。但是到了移動網際網路，大家有了第一次PC網際網路的經驗，就沒有那麼high了。

所以，我們可以看到，這個大的技術進步都有大大小小的泡沫，然後進入滲透期，再到原生應用，最後它就變成了一個通用技術，幾乎所有的行業都會用，變成一個基礎設施。

另外一個很重要的觀點，就是基礎設施和應用是共同演化的。技術成熟到一定的程度，它能夠創造全新的價值，但這個時候，它能真正帶來海量的大眾用戶，變成了國民級的殺手應用，就像移動網際網路時代的微信一樣。最後，它自然而然的成為了新商業範式的領導者，追趕者就很難追上了。

舉個例子，大家就可以更好的理解這個概念。

谷歌是PC網際網路的第一個原生應用。這是我自己的一個判定。當然可能有不同的爭議，說不同程度的原生應用。你要說雅虎可能也可以算，Ebay可能也能算，但是就徹底的程度，肯定是這個谷歌是真正的PC時代的王者。

它能做到就是因為它在幾個層面，都完成了顛覆性的創新。

一個就是搜索框。谷歌那個極簡的搜索框出來的時候，絕對是震撼。而且，所有全網的信息，你輸入一個關鍵詞，幾秒鐘就能返回來。這是以前不可能做到的，它是用戶體驗的一個極大突破。

這樣一個突破需要底層技術的一個重大創新來支持。這就是所謂的雲計算，或者從技術的角度講，就是分布式計算。

今天的AI計算，都是基於分布式計算髮展過來的。

它開創了一個計算的新時代，但同樣重要的是它開創了一個商業模式，叫Pay for performance（按效果付費）。就是大家今天熟悉的精準營銷。

把廣告成本從一個不可衡量的指標，變成了可以精準度量的，我花多少錢得到了多少用戶，而且是事後付費，你用這個客戶點擊了以後才收費。而且價格是市場定價，有人跟你搶價格就高沒人跟你搶價格就低。

通過這樣的市場定價，才能把海量的點擊充分利用好。商業模式的巨大突破，才會出現一個巨大的虹吸現象，就是廣告往線上走，線上廣告往谷歌走。這才有了谷歌十幾年的輝煌。大概有十年時間，矽谷所有人才都在谷歌，所有的創新都從谷歌發生，然後就是極高的利潤率，非常高速的增長，到後面的搜索壟斷。

這是一個非常典型的原生服務開創了一個新的時代。

我們從這個角度來看，可以看看技術帶來的原生服務的出現。

剛才講到的谷歌，是PC網際網路的原生服務，1998年成立，2004年上市。

第二個原生服務是Facebook（臉書），2004年成立，2012年上市。Facebook是非常典型的pc時代的原生應用。

但是它上市那一年，正好碰到移動網際網路變得非常火爆。所以一上市股價就跌了40%。然後再逼著Facebook（臉書）快速進行移動網際網路的轉型。

2006年的推特，2007年的iphone蘋果手機發布、2008年的App store發布、2009年開始出現SuperApp超級應用，也就是第一批原生應用。

緊接著，就是2009年的Whatsapp、微博、Uber，2010年的美團、Instagram，2011年的微信，2012年的頭條，2013年的快手，2015年的拼多多，2016年的抖音。大家可以看到很密集。

而我們今天基本上就是被抖音跟拼多多定義了生活。

這就是真正移動網際網路的王者，最原生的應用。

所以大家可以從這個歷史來看看，原生服務需要滿足什麼樣的條件才能產生。

2.AGI時代的原生服務

下面這幾點，對於做AGI的同學可能會有很大幫助，衡量你到底有沒有真正走在最前沿。

第一個就是你有沒有用最新的AI技術。通過自然語言對話，大語言模型解決了語言的問題。所以，你可以通過自然語言對話和未來的XR眼鏡、可穿戴設備這些帶來視覺空間的感知；你可以跟用戶進行深入、持續的、互動和溝通。

第二個非常重要，就是剛剛講到的，你破解了語言，就破解了人類知識的總和，可文字化知識的總和。也就是說，你可以隨時調用全量的人類知識。

這就是所有被訓練的模型所完成的事情。

第三個是用到了一定的推理能力。也就是說它幫助你做決策了，你用那個技術，目的是為了產生用戶體驗質的飛躍。

它怎麼從場景決策，重新定義產品，然後你能不能夠很好的調用大語言模型，利用好這個通用知識。

接著就是在這個場景下，你需要什麼樣的專業知識、專業技能，你能不能夠實時調用這些相應的知識和技能。

最後是創新的交互，我覺得這點也非常重要，因為成熟的硬體，能夠更好的承載背後的技術。

如果我們從這個角度來看ChatGPT的話，可能還是個半成品，它的確是創造了新的人機對話方式。

大語言模型解決了自然語言的對話，在任何場合的對話會變成一個非常主流的交互方式。但它沒有辦法進行語義對話。

在很多場合，它是最高效的。但ChatGPT的產品形態非常老舊，就回到了最原始的一個PC的網頁，這中間肯定有很大的創新空間。新的用戶入口可能未必出現，因為它的用戶數已經明顯緩慢下來。因為它就會簡單的對話，像一個百科全書一樣被用戶查閱，構不成一個殺手級的應用。並且，新的商業模式也沒有出現。

所以，從這幾個角度來判定，我覺得ChatGPT只是吹響了號角，並不是一個真正的原生的應用。

3.Web3.0的未來

未來三年，我覺得大家最值得關注的是，哪一個創業團隊也包括少數的巨頭，有機會推出真正原生的應用。它會帶來這個時代的井噴。

通過剛才講到這個原生服務的概念，我自己是這麼看未來3~5年發展的。

未來3~5年是孕育期，甚至在某個角落已經有個創業團隊在做這樣的事情了，我們會看到AI和Crypto原生的主流服務，很有可能橫空出世，能夠帶來全新的用戶體驗。

由於這樣一個主流服務的出現，它會帶動海量原生創新服務的湧現。

它甚至會變成某種生態入口、平台基礎設施。就類似蘋果App store一樣，催化一系列的殺手級的原生應用的出現。

就像我們剛看到2009年到2016年之間持續不斷出現大的應用，未來5-10年，很可能原先的領先者會開始領跑，然後再出現個別的第二代更Native（本地）的原生應用。

大概10~15年左右，第一批領先者就基本上確立它的領導地位了。

未來三年，就看原生服務者是誰，誰跟的最近，誰就有更大的發展空間。

目前看起來，這三種技術都有可能拿遊戲作為一個主要的突破口。AIGC對遊戲的促進是顯而易見的。GameFi在Crypto領域裡面的應用也是VR遊戲。

所以，遊戲肯定是重頭應用。

元宇宙很可能是靠近十年後整合創新的大成者，它會是一個真正的、原生的超級應用，它會讓數字生活真正成為我們生活中的一部分。

但是元宇宙需要這三個技術成熟，再進行一輪整合，所以肯定不是五年內的事情。這個可能就是我對未來的一個判斷，供大家參考。

4.智能化的勝負點：機器取代人

我們怎麼看商業的具體變化。首先，我們看看智能商業的範式革命。它與2007年的定義沒有太大的變化，只是變得更清楚。就是智能化，機器算法，AI取代人，然後持續的進化，做出越來越聰明的決定，這樣才能大幅提高用戶體驗和商業效率。

取代的環節越多，角色越完整，創造的價值就越大。但是最終的目標，還是實時精準低成本的服務海量用戶。

1.0的成功案例大家都非常熟悉了，從最早的淘寶購物到後面的抖音，短視頻的瀏覽。到自動調度滴滴打車、美團外賣。

這一輪發展為什麼會加速？是因為AI的突破讓機器的能力有了一個質的飛躍。同時，越來越多的決策，將會被機器取代，而且會越來越智能。

過去的15年，大家做數字化轉型做的非常非常的辛苦。我後來意識到一個本質的問題，就是這個技術創造的價值不夠。

我們是在為智能化做鋪墊，那下一步怎麼完成智能化的這個突破。核心是場景。

因為決策肯定是基於某個場景做的，那麼你的用戶是誰？他在哪個場景下，面臨什麼樣的挑戰？然後，你要基於那個場景給出一個完整的解決方案，提供一個完整的服務，那才是智能化轉型成功。

未來，原則上沒有產品公司了，只有服務公司。產品只是解決那個場景下需求的一個服務的工具和載體。

我們以前一直想像場景電商，我今天才明白場景電商，在今天才有可能做。

是因為你必須基於那個場景做決策。調度所有的知識跟專業能力，給出在那個特定時點，特定人群，特定場景的最佳服務方案，一步到位，這就是智能化。

這是智能化時代的個性化，而且是在C2B（消費者到企業的電子商務模式）意義上的商業模式才真正成立。

用更完整的表達，就是用戶驅動的商業模式，可能是C2S2b模式中，那個「S」就是智能化平台。

因為消費者需要這個智能化的平台，直接整合所有可能的資源，給出它一個最個性化的，實時的解決方案。

在這個意義上，我們走向了廣義的，廣泛的On demand（按照需求）階段。中間說的那個C2S的「S」就是那個AI Agent，就是AI代理。也就是會生長的AI系統，它在持續不斷的學習生長，做出更好更智能的決策。

三、下一個10年，智能商業2.0孕育和爆發的10年

我們回到今天的主題，未來十年，就是智能商業2.0孕育和爆發的十年。

未來三年，可能我們就會看到原生的那個應用，帶動整個生態的發展。人工智慧技術會成為通用技術，賦能越來越多的行業完成智能化轉型。

關鍵就在於機器能否取代人做決策。背後的核心能力，是基於場景建立決策模型的能力。

建立一個活的，能學習，能生長的AI系統：AI Agent。智能商業會成為主流的商業範式。

智能時代，要求企業具備什麼樣的能力？概念上我們很清楚，肯定是需要做智能，然後把這個智能飛輪轉起來，一邊是用戶體驗，一邊是知識和數據。

大家現在看到的創業PPT，基本上都開始畫這個飛輪，我們就是要做智能化的驅動者。

但是真正的難點在於，這只是一個概念。我們處於這個生態非常早期，不知道未來會怎麼展開，就像自動駕駛，我對這個領域跟了十年，越跟越不知道未來結局會怎樣。

第二階段的競爭會怎麼展開？它實際上是一個高度複雜的系統，有太多的不確定性。所以你在智能生態的初期怎麼去擁抱未來？

1.智能戰略：看十年、想三年、干一年

這就回到我的老本行，講講智能戰略。跟2017年講的時候有一個很大的變化，是特意強調了這個「想三年」。

就是「看十年、想三年、干一年」，「看十年」是Visioning（願景），是遠見。它是你所有戰略決策的前提，你必須努力去理解未來可能的各種演化。

「想三年」是戰略，就是以終為始。以Vision(願景)為基礎，確立你的定位和發展路徑等。

「干一年」是計劃，是怎麼保證落地這個執行。

需要強調兩點，一點就是我反覆講的，戰略要基於Vision（視野）跟Action（行動）快速疊代和反饋來不斷的修正。

你要主動去做各種各樣的嘗試來理解和檢驗，你對未來的想像是不是正確，然後根據反饋，來修正你對未來的這個想像。

第二個非常重要的是，「看十年、想三年、干一年」不是三件事，它是一件事情的三個角度。

我碰到任何新的輸入，我都會問短期、長期、中期的影響是什麼，它是一年的事情？三年的事情？還是十年的事情？所以，你要隨時想到這件事情短期、中期、長期，是一個什麼樣的取捨。

這就是戰略的功夫，你要去訓練自己，同時看三個角度的能力，這非常關鍵。

給大家一個小小的建議，可以把這個框架用活，就是認真思考一下，你未來三年的目標到底是什麼？能不能具體到某一種衡量指標？不是你傳統的KPI，是某一個真正反應你創新業務本質的衡量指標。

但大部分人三年數字是慣性的線性推導，很少有把看十年的張力，帶到三年的目標制定，然後再基於這三年目標倒推計劃。如果只有一個線性推導的話，只能說明你增長的空間非常有限。

2.智能戰略:湧現和生長

第二個很深的感悟就是智能戰略的湧現和生長。它不再是一個強大的CEO拍腦袋的結果，它是短期、中期、長期利益的一個動態平衡。

它為什麼叫智能，這個戰略為什麼智能，是在於你主動去擁抱不確定性，隨著環境的變化而變化，智能戰略是湧現和增長，是保持可能性，甚至是創造可能性，而不只是追求效率。

沒有地圖的時候自己造指南針！

今天，我們沒有一張詳細的地圖指明未來會是怎樣，我們只能自己造指南針，這是智能戰略跟傳統戰略最大的不同。

傳統戰略的核心是減少不確定性，用比較確定性的規劃，然後高效執行。但是由於我們今天處於一個巨複雜的高度變化時代，不確定性就是可能性，就是創造的機會。所以在今天，戰略的本質是創造，是創新。

在這個意義上，為什麼戰略也不再是高管的事情，因為它是創新，是創造，它跟產品、技術、用戶和體驗都緊密結合在一起，這些都是一體的。它不僅體現你的戰略原則，還得像個智能體一樣給你反饋，這是我們看到戰略未來可能的樣子。

但這樣的戰略，就要求完全不同的組織來實現。比如，最早的公司戰略都需要CEO的英明決策，然後過去五六年，大家發現每個公司沒三五個聯創都搞不定，後來大家又發現，即使十幾個高管是真正牛逼的，團結一致也可能搞不定。

所以，你越來越需要整個組織變得Vision（視野）驅動，變得戰略驅動，變得未來驅動。

3.智能組織的未來

為什麼我們需要一個不同的組織，智能組織會變成什麼樣的未來？

因為環境要求組織能夠持續湧現出好的戰略決策跟創新。這裡持續很重要，在今天這個環境下，你做對一次，一點用都沒有，因為你是在進入一個持續的淘汰賽。

我們現在的目標可能是亞運會，但是大部分的同學可能都在市運會的選拔賽當中，這前面還有好幾步，所以你這一輪對了沒有用，它只是給你買了一張門票，候選資格參加下一輪的競賽。

所以你需要建立一個組織，能夠持續的產出高質量的創新和決策。這個意義上，跟AI時代的脈絡是完全一致的，就是簡單、可複製工作的重要性直線下降。

高效執行對組織未來依然非常重要，但是高效執行會越來越多由AI系統來完成。重要的是需要一些高端人才來建立這個高效執行的系統，組織的重心會越來越演化成創造獨特的價值。

所以在個體層面，就會帶來對創造力人才的極大需求，未來的人才，既需要多緯度的視角，又有獨特專長。特別是AGI的出現，窄義上的專業人士的位置幾乎又要一次被消滅。

我們工業革命，是從通用能力向窄的專業化能力收縮的過程，就是分工加強的合作，合作推動了專業化分工。

但如果我們回到一個新的時代，這個起點的話，我們再進入一個新的通用能力構建的時代，最有創造力的人是有通感能力的人。所以我們需要有通用能力人，但是又能夠理解專長、調用專長。

組織的銳度，或者說組織的衝擊力，組織的生命力，在於快速突破開放型問題的能力，這是未來組織的核心能力。因為你要持續不斷的突破，持續不斷的創造。

富有創造力的人和機器的協同，是未來主流的工作狀態。

我目前能看到的一些雛形，推斷未來創造新工作的最佳組織形式，可能是非常緊耦合的特種兵小團隊，小到十幾個人的創業團隊就夠了。

上一輪移動網際網路創業，大概沒三五十個人，基本上撐不開一個攤子。但這一輪創業十個人左右就差不多夠了，包括大家很熟悉的Midjourney案例，也就十幾個人，在非常短的時間內做的非常大。

但是緊耦合的這個團隊，肯定是要有相應的基礎能力匹配和支持，這一點非常重要，所以這個相對松耦合。可以快速調動組織內部的能力，再加上比較廣泛的開放外部網絡協同，大概是這麼三層結構，從緊到松。

4.組織指導原則的變遷

回到我們講的智能商業，這個網絡協同是最核心的一個概念，組織內部也一樣。從裡到外，我們一定要變成一個網絡型的組織。

工業時代的管理核心是科層制，我們一定要打破核層制，才能走向一個網絡化的組織形態。這就要求我們要有全新的組織原則的指導。

100年前管理革命之後，我們講管理，到現在還是很多人在學習管理。基礎的管理當然需要，但它終究只是基礎。

到了德魯克講的知識革命的時代，軟體工程師的時代。一個好的軟體工程師可能抵1000個一般的、平庸的工程師。一個工程師坐在那一天，你不知道他是在幹活還是在偷懶。也就沒辦法根據產出來衡量，應該給他什麼樣的獎勵？

整個的組織原則，從管理走向了激勵。就把激勵前置了，這就是股權。

但從70年代開始，伴隨著整個網際網路革命開始的股權制度開始普及。到了最近十年，特別這五六年以來，很多不合理性，已經充分暴露。是因為大多數時候，你做的並不是一個激勵的模式。

我在2017年的時候就講到，我們越來越需要賦能，它有動力，動機。更多的時候，我們到了馬斯洛的倒數第二高的層面，就是自我成就，自我驅動。

這個時候他需要的不是激勵，這樣的優秀人才到哪都能找到工作，也不缺錢，他需要的是賦能，需要的是幫忙。

需要的是你給他提供一個平台，讓他可以有更大的發揮空間。

所以賦能我覺得是在很長的一段時間會是組織非常重要的一個基礎能力。

但是過去幾年我看到。在戰略制定和執行的層面，共創變成了非常重要的一個機制。

就是企業內部最核心的員工，能不能夠一起參與戰略討論？然後動態的隨著外部環境的反饋和變化，不斷的調整戰略，讓戰略湧現出來，我們需要的是讓組織形成一個共識。

能夠形成又能不斷修正的體系。

共創當然需要有前提，你需要合適的人。你需要共享，沒有共享成果當然沒有人願意跟你共創。

所以每一個原則，都建立在上一個原則打下了一個好的基礎之上。這也是個組織原則的演化，我們正在從IT網際網路時代走向智能時代，也正在從激勵走向賦能和共創。

5.過去20多年來上市公司市值的增長變化

我先給大家看張圖，來點刺激的、真實的東西。

市值一個還不錯的試金石，大家今天看這張圖可能會百感交集。它有太多的信息在這裡面，因為我們看一下過去差不多15年16年。最牛逼的幾家公司，它們的演進可以給我們很多的激勵。

大家可以可以看到2007年到2017年，真的是網際網路時代。

谷歌、facebook、阿里巴巴、騰訊大概都在二三十倍的增長，在一個很高的基數上有二三十倍的增長。從百億美金變成了大幾千億美金的公司。

但你看2017年到2023年這六年裡面，前面的幾家公司都是三倍左右的增長，但是英偉達跟特斯拉是二三十倍的增長。

就因為英偉達跟特斯拉就是智能時代的先行者，它們已經開始了30倍的增長。

那2033年誰會排在這個單子上？你能看到延續性，也能看到十年的這個階段性的一個變化。

跟我2017年講的一樣，結論是一樣的。你要想做件大事，你要趕上一個大時代，十年才能大成。

因為真正跟著這個趨勢發展的企業，沒有十年真成不了事。

我自己的經驗，就是十年大成的企業最難的是從0到0.1，不是0.1-1。

因為0.1指的是你的原型稍微有點樣子了，但因為你做東西太新了，你都不知道該是啥樣子。

所以往往需要三年，你大概心裡有數，五年你能跟別人講明白，你要做啥東西。我沒有看到例外，這十年包括從2014年開始跟著湖畔的同學成長。

真的大成的企業，光是戰略探索期，三年起步。所以需要什麼呢？

需要初心和堅持。

就大家老問我看十年怎麼看？

第一就是我們今天講的，你要努力的看，堅持的看。

第二個你為什麼會看十年，背後的動機是什麼？

你為什麼願意犧牲短期利益來追求長期利益？是因為你有更大的追求，你有使命，有願景，有價值觀。你想改造這個世界，你想讓這個世界變得更美好一些，你有一些想帶給別人的不同的東西。

如果你沒有這樣的發心，你格局自然打不開，你自然不可能高瞻遠矚，不可能得道者多助。

天時地利人和，是走正道，走大道，代表未來的趨勢。

你能夠用最好的、先進的技術，解決這個時代的問題。這才是真正的企業家精神，這才是大成的基礎。

我們看剛才的那些企業，所有大成的公司都是時代的企業，「時代的企業」這句話真沒錯。

但是時代的企業兩個根本點，你得真正的跟上這個時代大勢的發展。

其次你得有這樣的發心，配得上這個時代所要求的能力和胸懷。

這是非常底層的背後的驅動力，也是大家真正能走遠的原因。

但這樣的企業都有特別艱難的發展過程。谷歌也想賣過，騰訊也想賣過，都有熬不過去，都覺得快不行的時候，這個時候靠什麼，就只能靠相信相信的力量，相信後天會更美好。

而且在這個中間最關鍵的就是會有那個基於信念的、冒險的逾越，英文叫「Leap of faith（信念一躍）」。

最終，Vision（視野）也好，Mision也好，你是不是有個Faith（信仰）、Believe（相信）這件事情。Believe（相信）你自己，那個時候是你唯一可依靠的。當然最後還得祝大家好運！

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