## AI专题5：商业战略解析

从ChatGPT出现几个月以来，已经诞生了成百、也许上千个AI应用，现在是群雄并起的时刻。

特别是3月初，OpenAI把它的API流量费用降低了10倍，你可以直接调用GPT-3.5做各种应用。我在Twitter追踪各路消息，感觉现在简直人人都能自己搞个AI应用：从网站到手机APP，到浏览器插件，到开源软件，干啥的都有，哪怕你以前不熟悉编程开发都没关系，因为可以让ChatGPT替你做编程。

在大公司层面，OpenAI之外，Google、微软、Meta都有自己的模型。伊隆·马斯克本来是OpenAI的投资者之一，后来因为理念不合退出了，现在正在找人做自己的模型。目前看，性能上最接近ChatGPT-3.5的模型可能是Claude，由一个叫Anthropic的小创业公司开发，那家公司是OpenAI之前的雇员独立出来成立的。

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中国这边也是风起云涌，百度、腾讯等几家大公司也在训练自己的模型……

这绝对是上世纪九十年代以来互联网创业最热闹的时刻。如果你有志于做一番大事，别错过这一波机遇。

你会有很多问题。Google那么强，为什么这次推出ChatGPT的不是Google？在OpenAI已经如此厉害的情况下，中国公司还有多大机会？

我们继续借助《权力与预测》这本书，讲讲AI的商业战略。

AI确实是前所未有的变革，但是商业的逻辑并没有变。

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如果你熟悉商业逻辑，你就能想明白为什么Google没有率先推出ChatGPT。这是一次典型的颠覆式创新。

大型语言模型最关键的一个技术是transformer架构，transformer就是Google发明的。Google有很深的技术积累，自家就有不止一个语言模型。可是一直等到微软把搜索和GPT模型结合，推出了Bing Chat之后，Google才坐不住了，在2月7日推出了一个叫Bard的竞品，结果测试表现还不好，导致股价大跌。

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Google为什么起了个大早，却赶了个晚集呢？这其实就是克莱顿·克里斯坦森（Clayton M. Christensen）在《创新者的窘境》里说的非常典型的一个情况。

我敢说，Google从一开始就没有好好做对话式搜索这个项目。因为对话式搜索不符合Google的利益。

传统搜索很容易在结果中插入广告，那些广告收入是Google的命脉所在。对话式搜索消耗的算力是传统搜索的十倍，这可以接受，可是广告怎么办？你很难在聊天中插入广告。Google显然不想自己颠覆自己，他不会主动搞这种新模式……而微软则是光脚不怕穿鞋的。

结果 Bing Chat 一出来，Google 的搜索流量就显著下降——

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克里斯坦森说，一个技术变革哪怕再激进，只要改善的是传统的商业模式，那就不会发生颠覆式创新——只有当这项技术改善的不是传统指标的时候，才会出现颠覆。

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举个耳熟能详的例子。为什么Netflix的流媒体播放模式能颠覆Blockbuster的录像带出租模式？Blockbuster其实已经看到了Netflix来势汹汹，而且也找到了应对策略，也开发了视频点播业务……但是，它败给了自己。

Blockbuster是加盟店的模式。你在自己的城市开个店，它给你提供片源，你运营出租业务。那你能不能猜一猜，加盟店最大的一笔收入来源是什么？

是滞纳金。消费者租了录像带如果没有及时归还，就要交一笔滞纳金——滞纳金，占到了加盟店收入的40%。而且加盟店还有卖爆米花、糖果之类的收入。如果Blockbuster学Netflix，搞不收滞纳金的邮寄DVD和流媒体点播模式，加盟店还能有收入吗？

反映在公司战略上，就导致了新旧两种模式的权力斗争……最后董事会强行命令公司高层恢复原有模式。

你猜此刻的Google会不会正在发生类似的斗争？你猜百度现在在想什么？

保守派最有力的论点是新事物还不够好。比如iPhone刚出来的时候有各种毛病，非常耗电池，打字很不方便……可以说在生产力方面远远不如黑莓。正如现在ChatGPT和Bing Chat也有各种不如人意之处。

但关键是，iPhone，代表了一个全新的商业模式，它给用户提供了一种完全不同的使用手机的体验。Bing Chat彻底改变了搜索这件事，哪怕现在有各种不足，只要这个方向成立，它就会越做越好。

iPhone用了4年才真正影响了传统手机的销量。我们有理由相信，Bing Chat这种搜索模式，恐怕用更短的时间就会影响到Google。以后搜索引擎该怎么赚钱呢？是改成收费吗？是强行在对话中加广告吗？没人知道。但我们知道，肯定要变了。

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不过Google这样的大公司搞AI还是有先发优势的。用商业语言来说，要做AI业务，你需要达到一个「最低启动门槛」，你需要「护城河」，你需要形成「飞轮效应」。

AI的启动门槛是数据。预测需要数据，你首先需要准备好达到最小有效规模的数据量。

在没有AI的时代，数据量并不是很重要。比如早期的互联网上曾经有几十家公司都在做搜索引擎，你感觉用哪个都差不多。那时候你不太在意搜索结果是否特别匹配你的要求，可能第一页显示的十个网页都不是你想要的，没关系，你可以翻到第二页。要想返回更精确的结果，搜索引擎必须结合AI，但那是后话。

可是现在做自动驾驶汽车，就是另一个故事了。我们对自动驾驶汽车出错的容忍度很低。这就要求提供自动驾驶业务的公司必须把AI先练好了，那么你就一定得事先积累很多数据才行。

不过如果不是做自动驾驶，现在网上的数据非常丰富，对很多创业公司来说搜集数据不是太大的问题。比如有一家用AI帮助科学家搞医药开发的公司叫BenchSci，就是用机器学习调研公开发表的学术论文，告诉科学家研究某一种药物需要准备什么样的生物试剂，以此大大缩短研发周期——

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目前为止它的业务都很好。但你可能会问，既然数据都是公开的，如果另一家公司也做这样的业务，它怎么办呢？

这取决于它有没有护城河。对AI公司来说，最好的护城河就是从用户的反馈中学习。

比如Google搜索。你输入几个关键词，Google谋求尽可能把你想要的那个网页排在首页前列，最好是第一个结果。那Google是如何决定结果排序的呢？以前是使用一个排名（PageRank）算法，现在则是用深度学习AI，结合你的使用习惯，预测你最想要的结果。而这个AI特别能从你的反馈中学习。

你在Google上的每一次点击，点到哪个网页，点什么广告，都在帮助Google改进它的预测模型。Google的搜索结果越来越准，你用着越来越得心应手，它给你的链接正好是你需要的，它显示的广告正好是你感兴趣的，广告商也非常明白这些……这就是为什么Google在搜索引擎的市场份额是难以撼动的。

有先发优势又有护城河，如果再赶上是一门市场不断扩大的业务，自己能从用户反馈中持续改进，那就等于拥有了增长飞轮。

科技是活的东西，科技是生态的产物。历史上曾经有很多家商业飞机制造商，现在国际上制造大型客机的只剩下波音和空客两家。它们在不停地改进，从每一次飞行事故、每一个问题中学习，就这样积累了很多年。现在中国也在造大飞机，也许我们的确可以在某个横截面上达到比较高的技术水平，但是我们没有那么多年的改进经验——我们连事故都没出过——我们的正反馈飞轮还没有搭建起来，我们可以想见会面临很多困难。

这就是为什么自动驾驶的门槛那么高，现在仍然有这么多公司在不惜血本投资。比如通用汽车，在自动驾驶项目上一下子就投了10亿美元。这是因为一旦抢跑成功，飞轮展开，别人就很难赶上了。现在是难得的窗口期。如果将来有一家公司的自动驾驶系统被证明是最好的，就很可能会出现像搜索引擎业务中Google一家独大那样的局面，那就很难办了。

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要这么说的话，中国公司在AI虽然有很多积累，也有应用经验，但技术上毕竟不是最强的，那中国的机会在哪？这就引出了另一个商业逻辑——差异化。

有时候只要你能越过一定的门槛，好到一定的程度，“好不好”就难以比较了。可口可乐跟百事可乐哪个好？奔驰跟宝马哪个好？它们有不同的风格，能吸引到不同的人群。

那我们可以设想，同样是像GPT这样的语言模型，不同的公司也会有差异化的需求——

* 有些公司希望效率高，能够快速准确回答用户问题就好；

* 有些公司希望能在聊天对话中推销产品；

* 有些公司希望机器人更加人性化，能化解用户的愤怒，能让用户感觉好……

也许不同的模型会专注于不同的需求。像我们前面提到Claude模型，据说在小说创作方面就比OpenAI的GPT-3.5要好。

最简单的差异化是本地化。比如黑色素瘤检测，欧洲的AI因为选用的都是欧洲人的数据，对浅色皮肤的判断更准确。那么如果中国的某个公司专门做一个针对亚洲人肤色的黑色素瘤检测AI，就非常值得。

再比如说，中国的交通状况——包括信号系统、车流和行人习惯——跟美国、欧洲都很不一样，美国公司的AI不可能拿到中国直接用，那么专门训练一个中国自己的自动驾驶AI就是必须的。

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我们这一讲说了几个互相竞争的趋势：

* AI商业有先发优势，但同时AI又是对市场现有霸主的颠覆；

* AI因为本质上还是软件，边际成本几乎为零，有胜者通吃效应，但同时AI又有差异化的需求。

这是一个难得的老牌大公司和新兴小公司、强者和弱者都有机会的局面。下游每天都在涌现新的AI应用，上游各路人马都在训练自己的大型语言模型。目前只有几家公司表现出先发优势，但是我们不知道谁有护城河，谁能建立增长飞轮。这是一个史上罕见的「秦失其鹿，天下共逐之」的局面。

这将是一个非常短暂的窗口期，预计很快就会有「高材疾足者先得」。

而我感觉现在中国已经慢了半拍。此刻，OpenAI的API在中国用不了，国产模型又迟迟没出来，国内的AI应用还没有爆发起来，搞不好就此失了先手。

我特别想提醒的一点是现在中文已经不再是一个障碍了。OpenAI没有使用很多中文语料训练，但是ChatGPT可以讲很地道的中文，也许比国产模型更地道。中国公司必须从别的方面考虑差异化……

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### 💡 精华要点
- AI商业发展的几个互相竞争的趋势：
- 1. AI商业有先发优势，但同时AI又是对市场现有霸主的颠覆；
- 2.AI因为本质上还是软件，边际成本几乎为零，有胜者通吃效应，但同时AI又有差异化的需求。
