對一個公司來說，公司的成敗大多寄於創始人身上，但AI類類型的公司卻不是如此。這篇文章，作者從計算模式的視角聊下AI崛起後的情形，看下是什麼決定了AI公司的成敗。
對一個公司來說，公司的成敗大多寄於創始人身上，但AI類類型的公司卻不是如此。這篇文章，作者從計算模式的視角聊下AI崛起後的情形，看下是什麼決定了AI公司的成敗。
在此之前其實對產品和技術寫了幾篇文章，比如：從大模型到Agent會改變的遊戲規則等，但底層邏輯則說的不夠透徹，這篇文章則從計算模式的視角來聊下此前某些判斷的底層邏輯，可能會晦澀一點，但真理解了，應該會有點啟示。
一、計算的分布及其由來
在今天這個時間節點，整個計算的分布是什麼樣的呢？
作業系統提供了最基礎的計算抽象，各種應用通過作業系統使用硬體的計算能力，所以作業系統是產業的核心節點，具有最大的應用範圍。當前誰在這個節點上有統治力呢？蘋果、谷歌、微軟和開源社區（國內的情形大家自己對照吧）。
這是端的情況，雲上是另一種格局，這經常被提及我就不展開了。
不管作業系統還是雲服務都是對基礎硬體硬體的抽象方式，但只有這種抽象是不夠的，要把這種算力提供給用戶，還需要應用。
離用戶越近就離收益更近，所以幾乎所有對底層計算有控制力的公司都會有自己的應用，並且那裡最通用、回報最豐厚就卡住那裡。典型的就是Windows和Office。即使在Cloud First之後，微軟也是基礎設施+應用的模式。
在這個上面才是各種垂直於各種領域的應用，面向個人用戶的比如搜索、IM等，面向企業用戶的比如SAP的ERP等，面向不同行業還有各種行業軟體。
如果從端的角度看，就是一種通用計算平台上長滿了大大小小的柱子，每個不同的柱子代表了不同的收益，而每個人都用的最通用的部分之間會產生激烈競爭。
如果從雲的角度看，就是應用優先，但應用和基礎設施二合一。只有在某個最通用的應用上有統治力，才能把基礎設施的優勢發揮出來，搜索和電商等其實都是。
如果說最初的PC應用的是端上重，中間的網際網路應用是雲上重比如搜索，那現在基本上走到了一種混合態，比如抖音等。這裡面有趣的事不在於雲端、計算的配比，而在於通用計算的買路費其實是在端上控制的，各種應用商店裡交易時的各種類「蘋果稅」其實是在端上進行控制。
基礎特徵是提供計算基礎設施的和做最有價值應用的很大機率是一個主體。越往後越可能是一個主體。
在這種計算模式上我們可以想像AI崛起後的情形。
二、AI未來的計算模式
AI崛起後基於API（Application Programming Interface）輸出算力的模式肯定要被顛覆掉。放在上圖中就是底座那部分要換。
那就意味著要有一種新的封裝變成普遍提供算力的中間層。
從計算這個角度看大模型公司先天和作業系統的位置等價。
這種提供早期顯然得在雲上，但後期則會逐步過渡到端上。
結合上面提到的，你會發現這裡有個很神奇的話題：
生態控制力最終真的只能在端上麼？雲上是不是只能打造超級應用，而不能有計算上的生態控制？
之所以神奇在於：如果回答是肯定的，那大模型要和機器人作業系統合流；如果答案是否定的，那就會產生真正的雲端作業系統。
如果類比就會發現大模型公司在商業上必然走和過去微軟類似的道路，它不可能只做Windows不做Office，或者Google只做Android，不做Google Play等，面向大眾的最典型的應用一定會被劃在大模型公司的範疇之內。否則就變成自己單純修路，但沒有收費站了，在商業上不成立的。
什麼是大模型時代的Offcie暫時我們還很難預測，如果類似智能音箱或Siri那就是一個新的超級應用，在這裡算力的提供方和超級應用的提供方是合一的。
三、計算的分布和格局
即使在微軟最為鼎盛的時候，也並沒有對SAP這樣的公司產生很大的衝擊，為什麼呢？
因為有領域知識。
SAP實際上是面向領域封裝了帶業務屬性的計算能力，在它上面才是財務、HR、供應鏈、CRM等模塊，同時提供的還有二次開發的接口。
這種領域知識除非很超級的智能才能無視，否則就是切割不同公司的天然邊界。
這是一種什麼結構呢？通用大模型公司會提供新式計算底座，同時大機率會拿走一個或多個超級應用。但同時這個通用計算底座上會長出新的垂直於某個領域的應用。而這種垂直的大應用大機率是個分形結構。
（上圖是陳果的一篇講ERP的文章里看到的，如果說作業系統抽象的是馮諾依曼結構，那這種再平台化其實抽象的是領域模型）
不同的是，由於很多小工具的智能密度過小，很可能不會獨立存在，只有同AIGC，計算等工具拉出巨大差分的工具才可能會獨立存在。（計算器後面很難是個單獨的應用了）
對於這些應用，人的努力能夠決定的是成功的是不是你，但不能改變應用的周期和對應格局的大小。
比如英偉達，可以做什麼類比呢？
在PC崛起的時候首先崛起的其實是各種電腦公司，國外那時候是IBM、惠普、康柏，國內是聯想、長城等。現在好像很難想像這些公司曾經是一個時代的主角，但他們確實曾經是的，那時候一台算力不足現在電腦十分之一的286，售價是2~3萬人民幣，對應的北京房價也就三千每平。
四、從技術價值到生態價值
在這種計算格局確定的過程中，從企業的角度，商業價值的內在構成是不停變化的。
最初通常都是輸出技術價值或者應用價值，只有在一些特殊的場合應用價值才可能轉變成生態價值。生態價值的可持續性高於前兩者。
我需要一個技術，但自己不會做或者不想做，所以用你的，這是技術價值。IBM用MS-DOS時候一定程度上用的就是這個技術價值。算法授權就更是。當前的大模型其實處在這個階段。
我需要解決某個事，你能提供，那麼你創造應用價值，比如PS。搜索其實也是應用價值，只不過這個應用太大了。
到了iOS這種能收蘋果稅的地步，其實就從單純的提供技術或者功能變成了生態價值。
一旦生態價值成立，商業模式就可以獲得遠大於技術和應用狀態的穩定性。
但這種生態價值位置其實是天生的。
AI潛在的會孕育新的生態價值位，GPTs其實是一個，但顯然不止這個。
五、成長模式
不同的人能調度的技術、資金力量不同，出發點也就不同，所以能形成自己現金流的模式就不同。
面對人工智慧這種新領域的時候其實有點像秦失其鹿，天下共逐之。誰能最終確立計算的生態價值其實是個很值得想像的話題。
這時候盯著模型內卷其實是有點問題的，當然它需要進步，否則啥也幹不了。
但內卷的思路就很像微軟說我就干Windows，Office愛誰干誰干吧。
生態價值實際上肯定是一個螺旋放大的過程，非常挑戰操盤的人。而這種螺旋放大其實就是生態的成長。路上肯定全是既要又要的事。
Sam Altman看起來大機率是這思路。
從這個角度看，近期國內某知名大模型創業者的發言是有很大問題的。
六、小結
這篇文章的著眼點就一個：未來的計算會是什麼樣的形態？
再細分下去就是這種形態的構成是什麼樣？誰會占據新形態的的關鍵節點？
專欄作家
琢磨事，微信公眾號：琢磨事，人人都是產品經理專欄作家。聲智科技副總裁。著有《終極複製：人工智慧將如何推動社會巨變》、《完美軟體開發：方法與邏輯》、《網際網路+時代的7個引爆點》等書。
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