AI到現(xiàn)在為止的主要問(wèn)題是什么呢？
顯然是商業(yè)不閉環(huán)。
互聯(lián)網(wǎng)成就了Google等公司，此后這些公司的產(chǎn)品推動(dòng)著互聯(lián)網(wǎng)往縱深發(fā)展，比如云計(jì)算、安卓等，最終互聯(lián)網(wǎng)的影響越來(lái)越大。
AI就不行，總是一波流。
在科研人員、VC、創(chuàng)業(yè)者、媒體刷一波后就變得無(wú)有聲息，過(guò)去幾次都是如此。
這次總算看到了第二波的曙光，從這個(gè)角度看Sam Altman說(shuō)的對(duì)，我們應(yīng)該站在AGI會(huì)來(lái)的前提下思考產(chǎn)品。
那再具體一點(diǎn)呢？怎么站在AGI會(huì)來(lái)的基礎(chǔ)上思考面向未來(lái)的產(chǎn)品呢？
在這思考過(guò)程中，我個(gè)人覺(jué)得兩點(diǎn)最關(guān)鍵：
一是之前說(shuō)的圖靈測(cè)試2.0（參見(jiàn)《AI的星星之火必將燎原》），
二是智能原生。
這兩者上的具體判斷很可能會(huì)隨著智能的提升變得越來(lái)越關(guān)鍵。
一、什么是智能原生？
智能原生可以看成一種新計(jì)算范式，這種計(jì)算范式以實(shí)時(shí)感知，充分?jǐn)?shù)字化為基礎(chǔ)，以AGI為中心，綜合各種算法進(jìn)行智能決策，在整個(gè)過(guò)程中遵守智能優(yōu)先原則。
這可能有點(diǎn)概念化，我們舉幾個(gè)例子：
蘋(píng)果的VisionPro剛發(fā)貨了，這產(chǎn)品走下去會(huì)像什么呢？
會(huì)像復(fù)仇者聯(lián)盟里面星爵的那個(gè)頭套。
這高級(jí)頭套自動(dòng)掃描四周的環(huán)境，在沒(méi)有人介入的情形下做大量的分析判斷，然后把必須人介入的部分留給星爵。
從這種科幻產(chǎn)品往回倒，那就會(huì)到VisionPro、智能音箱、自動(dòng)駕駛。
即使是VisionPro、智能音箱這類看著還很原始的產(chǎn)品，它們的計(jì)算方式已經(jīng)和喬布斯、比爾蓋茨掀起來(lái)的GUI大潮有很大不同了。圖標(biāo)、菜單、按鈕其實(shí)是操作過(guò)程的功能分解，而智能交互則以目的為中心，最小化達(dá)成目的的代價(jià)。
一旦把他們和手機(jī)、電腦放在一起，這種差別就會(huì)更明顯。
這就是智能原生的基礎(chǔ)模式：實(shí)時(shí)反饋、萬(wàn)物皆數(shù)、中心決策，智能優(yōu)先（智能優(yōu)先一點(diǎn)不好理解，后面專門(mén)解釋）。
智能原生并不局限于終端產(chǎn)品，有了上面的思路還可以進(jìn)一步回溯上古產(chǎn)品中智能原生的蛛絲馬跡。
在我們這個(gè)時(shí)代最貼近的產(chǎn)品是什么呢？
是搜索引擎，雖然它不怎么智能（所以不能叫智能原生），但它整個(gè)計(jì)算過(guò)程與上述特征是高度吻合的。
對(duì)搜索引擎而言，內(nèi)容的生產(chǎn)端完全由爬蟲(chóng)處理并且?guī)缀趺赓M(fèi)。由于面對(duì)的內(nèi)容量級(jí)過(guò)于龐大，整個(gè)抓取過(guò)程必須在程序的控制下進(jìn)行，不太可能考慮現(xiàn)在任務(wù)比較緊急，動(dòng)員全部員工一起努力，靠手動(dòng)多抓一些內(nèi)容補(bǔ)充下數(shù)據(jù)庫(kù)。在海量數(shù)據(jù)面前這全無(wú)意義，并且一旦破壞基礎(chǔ)抓取規(guī)則，這些數(shù)據(jù)反倒是有害。
大量?jī)?nèi)容獲取之后，根據(jù)無(wú)數(shù)用戶輸入（某些關(guān)鍵字）來(lái)返回匹配的內(nèi)容也因?yàn)榱考?jí)過(guò)于巨大，實(shí)時(shí)性要求極高，也只可能由算法進(jìn)行決策和驅(qū)動(dòng)。在整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程中，人的介入只能是通過(guò)參數(shù)來(lái)調(diào)整偏好和策略，整個(gè)最終用戶使用過(guò)程不需要Google的人工介入。
在這里搜索引擎自身可以被看成一個(gè)在初級(jí)的智能體驅(qū)動(dòng)下的自運(yùn)轉(zhuǎn)系統(tǒng)。
它爬取線上數(shù)據(jù)時(shí)雖然沒(méi)那么實(shí)時(shí)，但基本在貼近實(shí)時(shí)反饋和中心決策，PageRank這類算法不怎么智能，但也不用人的介入在根據(jù)用戶的輸入在給出反饋，行使中心決策的職能。
這過(guò)程里決策的主體變了，把硅基的決策權(quán)至少抬高到和用戶自己一樣高的位置上。
二、什么是智能優(yōu)先？
這可以做個(gè)最俗氣的解讀：當(dāng)你向老板匯報(bào)的時(shí)候，老板是優(yōu)先的。當(dāng)智能行使決策權(quán)的時(shí)候，那整個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)體系就必須向它適配，否則它就不好使，所以它是優(yōu)先的。
但這個(gè)俗氣的比喻至關(guān)重要，影響真要用好它的配套行為。極端來(lái)講當(dāng)它無(wú)法分辨輸入真?zhèn)蔚臅r(shí)候，甚至可能需要配置專門(mén)的輸入質(zhì)量復(fù)核體系，讓它看到的是真實(shí)的輸入。
比如未來(lái)要改數(shù)據(jù)的時(shí)候，首先要考慮的不是老板喜歡不喜歡，而是影響不影響智能的發(fā)揮。
三、智能原生的應(yīng)用空間
如果通用智能真的到來(lái)，那顯然智能原生的模式不止局限于搜索、推薦、智能音箱、VisionPro。而會(huì)覆蓋過(guò)去應(yīng)用覆蓋的、甚至沒(méi)覆蓋過(guò)的領(lǐng)域。
這次我們拿企業(yè)領(lǐng)域舉個(gè)例子。
SaaS其實(shí)是把軟件云化，現(xiàn)在看這事和第一波AI一樣，基本沒(méi)戲了。
但SaaS加上智能原生會(huì)發(fā)生什么呢？行不行？
這時(shí)候SaaS不再是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的功能，而是企業(yè)的運(yùn)轉(zhuǎn)模式，并可能打造出新的智能原生型企業(yè)。所有SaaS在這里被綜合了。
按同樣架構(gòu)，參照自動(dòng)駕駛，智能原生型企業(yè)也可以分級(jí)，大致下面這樣：
這可能會(huì)給人一種ERP成精了的感覺(jué)，管理層的決策職能被分割出去相當(dāng)一部分。
當(dāng)智能足夠，而它普遍讓人效翻2倍的時(shí)候，那所有的企業(yè)就都會(huì)是智能原生企業(yè)，否則你就沒(méi)法生存。
這有沒(méi)有上古雛形呢？
其實(shí)也有，典型的就是美團(tuán)的外賣小哥和滴滴師傅的管理模式。
還是因?yàn)椴粔蛑悄?，所以也不是真的智能原生，但從外賣到抖音已經(jīng)能看到這種智能的進(jìn)步。
類似的情境顯然可以延展到所有過(guò)去十幾年花了大力氣做數(shù)字化的領(lǐng)域：
如果企業(yè)可以，那化工廠為什么不行，醫(yī)療為什么不行？
這種遞進(jìn)過(guò)程在以圖靈測(cè)試2.0為尺度會(huì)逐漸展開(kāi)。
只需要一個(gè)前提：通用智能真的足夠通用。
四、智能原生的形式
和智能搭邊的應(yīng)用形式有很多，但遠(yuǎn)不是每個(gè)都是智能原生應(yīng)用。
如果放在時(shí)間軸上更可能是這樣一個(gè)遞進(jìn)的發(fā)展過(guò)程：
第一階段：智能要素涌現(xiàn)和雜拌階段。比如馬桶突然能支持語(yǔ)音了，付錢需要刷臉了。這個(gè)時(shí)候智能處在輔助地位，是一種新的功能要素。角色和壓縮算法庫(kù)其實(shí)差別不大，擴(kuò)展了應(yīng)用能力的范圍，但不是智能原生。
第二階段：中心決策階段。應(yīng)用都匹配了一個(gè)自己的中心，搭起一種感知--決策的架構(gòu)，但這種決策很多是固化的規(guī)則，有十分狹窄的適配邊界。比如做便利店的就不能做藥店，音箱上做完音樂(lè)再做天氣就要重新做。
第三階段：智能原生階段。這時(shí)候智能全面覆蓋中心決策和感知，形成一個(gè)獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)的以通用智能為核心的類似章魚(yú)的結(jié)構(gòu)。
如果按照這種分期，其實(shí)我們處在二階段和三階段的過(guò)渡期，一階段已經(jīng)發(fā)生過(guò)了。
五、智能原生潛在落地的領(lǐng)域以及次序
如果從B端和C端來(lái)看，C端會(huì)早于B端，B端會(huì)早于行業(yè)。如果從比特還是原子的角度看，比特會(huì)早于原子。
在應(yīng)用被大幅重構(gòu)之后，會(huì)帶來(lái)什么樣的結(jié)果和影響呢？
最表層的影響是應(yīng)用格局的重構(gòu)。
如果每個(gè)應(yīng)用都以智能原生的形態(tài)而存在，那么很多按功能分割而存在的APP，比如搜索、瀏覽器、音樂(lè)等內(nèi)在趨勢(shì)是被折疊，但這背后牽涉太多的商業(yè)利益，所以會(huì)形成技術(shù)趨勢(shì)和既有利益格局持久的摩擦。
漸進(jìn)的影響是硅基人和碳基人角色的再平衡。智能原生越發(fā)達(dá)，硅基人和碳基人的邊界越向硅基人移動(dòng)。這就會(huì)有多種模式，在《未來(lái)十年最確定的事》提過(guò)，這里重復(fù)下：
第一種是外賣小哥模式，特征為活動(dòng)全透明并被硅基智能所定義。
第二種模式是OpenAI模式，特征是靠場(chǎng)域鏈接，活動(dòng)自由度高。
第三種模式則很像克里人的終極智慧，它縱向切走一部分權(quán)責(zé)，但保持個(gè)體的空間和獨(dú)立性。
不管哪種，硅基介入越多，這時(shí)候創(chuàng)造的產(chǎn)值在現(xiàn)有的計(jì)量體系下反倒是增加的。于是這背后也就蘊(yùn)含一種新的財(cái)富分配秩序。
最終的影響是生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。我們似乎很難想象一個(gè)極少數(shù)人負(fù)責(zé)生產(chǎn)，絕大多數(shù)人負(fù)責(zé)消費(fèi)的世界。這在現(xiàn)有的計(jì)量模式下似乎會(huì)有災(zāi)難性后果，那什么樣的新形式是積極正向的？
這里面需要額外一說(shuō)的是，在早期比特世界里，智能原生應(yīng)用大概率重走互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的指數(shù)增長(zhǎng)曲線。并且實(shí)現(xiàn)成本因?yàn)橥ㄓ弥悄茏陨矶蠓陆?，是少有的屬于大眾的機(jī)會(huì)。
六、小結(jié)
大模型自身其實(shí)沒(méi)什么真正的商業(yè)機(jī)會(huì)，但智能原生應(yīng)用這兒一段時(shí)間估計(jì)還真是藍(lán)海，值得花足夠多點(diǎn)時(shí)間思考和判斷。另外，Agent基本是智能原生應(yīng)用，但智能原生應(yīng)用未必是現(xiàn)在總說(shuō)的Agent。