互联网方法论是不是可以在AI领域适用呢？这篇文章里，作者分享了他的观点和剖析，一起来看看，或许可以帮你更了解AI领域的相关内容。

从互联网背景突进AI领域的拓荒者会很像要穿越白垩纪流星撞地球的分割点，在地球被撞之前适合大个儿爬行动物，在这之后大个儿就不再是优势而是劣势了。只有持续进化才能在外部环境剧烈变化的环境生存下去。死抱着过去不放，很容易变成新的路径依赖。

一、技术特征决定一切

技术特征决定人的思维特征。

所以要想比较互联网和人工智能需要先回到他们的技术特征。

回到他们的技术特征后你就会发现这是完全两种不一样的东西。

互联网的核心技术特征是什么？

是链接、连通。

在链接之上才是Web1.0,Web2.0。

不是所有应用都重度依赖链接，比如Offcie，我们可以想象没有网络的Office。但互联网时代的典型产品却必然如此，比如搜索引擎。谁能想象没有链接的搜索引擎呢。可以看下搜索的整个过程，那个步骤能缺了链接。

链接衍生特征是什么呢？

链接的价值来源于“借”。

它让每个被链接的环节创造价值增加，然后自己拿走一部分。

规模到一定程度后就反客为主，变成平台税。

因为是借，不需要做原始的创生，所以方法论核心就是单点突破和快，谁能在链上传播的快，占据的地盘大谁价值就大。也因为不触动深层价值创造环节，所以试错成本就低，所以全是轻量的方法论。（到后来企业做数字化，一下子重下去，很多做互联网的经验就玩不转了。）

人工智能的核心特征是什么呢？

显然是智能。

智能是用来干什么的呢？

智能是用来直接创造价值的。

几乎我们身边每一个产品，最后价值创造的核心驱动都是智能。比能源和材料都还关键。削苹果可以没有能源，但不能没有智能。作诗可以没有材料，但不能没有智能。

所以人工智能提升的是价值创造的效率。

和互联网进行对比，我们就会发现一个是浅层链接，一个是被链接点的深层价值创造。

如此巨大的底层差异，怎么可能不催生完全不一样的方法论。

而如果方法论完全不一样，那就是我们的标题：

互联网上成功的方法论，到人工智能这里，差不多就全是错的。

二、互联网VS人工智能

先上个图，这是我在智用学堂课上课程的一页PPT。

这里面第一点不再展开了。

后面几点则要从应用的视角进行理解，而不是纯粹的技术视角。

AI的技术特征决定了做一个酷炫的，但在各种场景都不能创造深层价值的模型是没有意义的。

技术价值和场景价值的比较则相对简单，这里重点做下单点极致与深度综合的对比，并挖掘下其对后续方法论的影响。

三、价值创造是怎样一个过程呢？

以公司为例，我们会发现价值创造往往是在一个被互联网强化过的网里面的价值创造（没互联网也是网，互联网只是强化）。

你要和周围的人协同才能干点事（价值创造）。

尽管尝试做了分工，但任何一个公司里的角色都要和周边各种职能的人或者部门打交道，然后才能完成自己的工作。

那对于人工智能而言，如果想创造价值就有两种方式，一种是成为一种新的辅助工具，让这个人更强大。很像一个更厉害的Office。

这不是没有价值，但这种直接的生产力工具往往是既有产品的强化，谁有产品都会考虑怎么用AI去强化它。这种方式对价值创造效率的提升也是有限度的，更好的Office也是Office，原来的它打磨快半个世纪了，已经足够好用。新的这部分特征，有用，但也许只占10%或者20%。

另一种价值创造则更为彻底，它是取代和破坏性的。不再是单纯强化现有模式，而是横切人的角色，把所有AI能做的部分拿走，把只适合人类做的留下来。

因为要把所有能做的都拿走，所以就必然是深度综合，差一点都会价值创造完成不了。

Copilot和Autopilot的区别是什么呢？

一个要人，一个不要人。

差一点就是完全不一样的世界。

一个是无限趋近于1，一个则是1.1起步。

四、假如AI彻底成功了，那个时代产品什么样

我们做个这样的假设：假如AI彻底成功了，我们会看到那些产品？

(这里可以类比，互联网成功了，所以我们看到了搜索、IM等）

首先大模型自身会一直在。这会有点像只要汽车在就一定会有东西提供动力，不管是内燃机还是电池。

这点一般不会有争议。

有争议的是到底会不会存在多个分布在不同垂域的大模型。比如一个公司一个，再比如一个领域一个。

肯定会这样，这甚至不是个技术问题。

公有云理论上也是只有一个就够了，但什么时候才能只有一个公有云呢。

纯粹从技术角度看，数据本身定义产品边界，垂直领域的模型还是会存在的。

也许稍微特别一点，还有一个可能是双模型结构，一个偏领域的大模型+一个通用的模型。

但这事没谱，不好判断。

其次呢？

其实是各种各样的机器人。有带身体的，有不带身体的。

通用的机器人会比较像科幻电影里描述的，完全对人在各种场景下的置换，把人类释放出来，走向一个更广阔的空间。

但因为传感器等物理器件会导致终端功能不同，而通用的机器人没法把所有这些都集成到自己身上，所以会根据传感器等按硬件功能区隔出很多垂直品类。洗衣机、冰箱并不会因为智能就消失。

和硬件、机械产品不同，很多纯粹数字的产品可能会被各种机器人再整合了。

大量我们现在用的功能还在，但会整合到一个个机器人的后面。有点像微信的小程序。

机器人的区隔和功能关联不大，更可能是数据边界定义不同的机器人。

在通用领域（比如我们每天用的这些）则理论上只有一个机器人就够了。大模型的通用性埋下了某类应用激烈归并的种子。

这里不讨论对大模型进行查缺补漏的各种工具。这些有的能创造很好的现金流，但先把视角拉到未来，再回看。其实是看不到这些工具的。它们被大模型覆盖掉是最确定的事。

五、不种地却指望丰收彻底不行了

这样的产品终局提示我们什么呢？

形象讲是辛苦种地才有庄稼。

每个人都需要抱住一块地皮使劲啃，拿到场景和数据才有真正成长壮大的可能。

要做好迎接机器人大战的准备。

在纯粹数字领域，这种竞争可能远超过往的激烈。

大概是这么几个阶段：

第一阶段可以叫机器人的诞生。

这会比较依赖大模型的进展。没有大模型的进步就没有真的机器人，也不会有创造价值的持续扩大。

随着大模型进步和领域模型的建立，机器人会进化的越来越像完全体，能干的事越来越多。

这时候不能悬空也不能放大。

悬空和放大会导致没现金流，第一关就熬不过去。

第二阶段可以叫机器人的碰撞。

早期每个人都在一个小领域，各忙各的。

随着通用度的增加，那会开始搭界，然后就麻烦了。

大模型的通用边界有点像养蛊场的边界。

这个竞争会符合数字竞争的特征，可能活不下来那么多。

最终产品的边界会是数据的边界、智能的边界和物理的边界。

第三阶段可以叫机器人的综合。

数字规律之一就是高度中心化，AI其实会强化这个特征。这个阶段可能真的会诞生比现在互联网巨头还大的巨头。

大模型自身是一极，但有手有脚那种机器人肯定是另外一极。

这时候人的事业估计要回到人类自身，回到共情等。

然后构建一种极度中心化和极度去中心化的综合体。

纯粹的理想主义者可以把对智能的约束写到区块链上。

当然现有的职位可能会大量消失，估计看不见什么人了。

小结

人工智能产品可以看成是过往各种技术的综合，数字相关的技术就是电脑、手机、互联网等，人工智能会把他们无缝的综合在一起。人工智能如果充分发展，那就不会虚拟经济和实体经济的区别。

无人驾驶是数字经济还是虚拟经济呢。

也正因此，它的产品会有一部分互联网特征，但本质不是的。

特别要提防的是：吃错药，在原点上可能就输了。

专栏作家

琢磨事，微信公众号：琢磨事，人人都是产品经理专栏作家。声智科技副总裁。著有《终极复制：人工智能将如何推动社会巨变》、《完美软件开发：方法与逻辑》、《互联网+时代的7个引爆点》等书。

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