|
本期要点：参透科技产业的底层逻辑
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
今天的思想荟，我们来聊聊比较有深度的话题：科技产业发展的底层规律。
“Stay Hungry, Stay Foolish”，这句名言相信你一定不陌生。2005年，乔布斯在斯坦福大学毕业典礼上用这句话鼓励年轻一代，在追求梦想的过程中，始终保持对知识的渴望和对未知的开放心态。自此，这句话成为了创新精神的经典诠释。
但你或许不知道的是，这句话源于经典刊物《Whole Earth Catalog》（《全球概览》）的封底标语。这个刊物创办于1968年，是嬉皮士运动的重要部分。由于硅谷很多科技企业家曾深受嬉皮士文化影响，因此这个刊物在科技文化中拥有重要地位。而它的创始人，正是我们今天要介绍的重要理论的提出者——斯图尔特·布兰德（Stewart Brand）。
布兰德出生于1938年，是个多面手，早期曾是一名艺术家，后来除了创办《全球概览》外，他还是一名作家、环保主义者和科技先驱。在1971年便撰文指出了网络技术的重要性，并提出了“个人电脑”一词，还创办了早期的在线社区“The WELL”。因此，他被许多人视为科技界的先知和导师。普利策奖得主马尔科夫在2022年甚至为他写了本传记，叫《Whole Earth》，中文版今年在国内出版，叫《谁是斯图尔特·布兰德》。
1999年，布兰德在其著作《The Clock of the Long Now: Time and Responsibility》中提出了一个极具启发性的理论：Pace Layer（变速分层理论）。该理论最初用于解释建筑体系的变化，但后来被广泛应用于技术、商业、组织管理和社会发展等各个领域。
Pace Layer理论的核心思想是，系统中的不同组成部分以不同的速度发生变化，这些层次相互影响又保持相对独立。快速变化的部分能够迅速响应环境变化，为整个系统带来活力，而慢速变化的部分则为系统提供了必要的稳定性和持久性。
例如建筑物可以分为地形、结构、外观、服务系统、空间规划和家具装饰六个层次，各层次的变化速度依次加快。地形是最稳定的，几乎永不改变，而家具和装饰则会随着人们的需求和审美的变化而变化。
再如，在商业管理中，企业的核心使命和企业文化通常是慢速变化的，而市场营销策略、产品开发等则需要快速响应市场变化。在社会系统中，文化传统、法律制度和政策规划往往变化较慢，而流行文化、企业以及街边店铺等层面则变化较快。
当然，科技企业更是将Pace Layer理论用于自己的管理和产品体系之中。
苹果公司的产品策略就是一个成功案例。其硬件部分，如iPhone的基础架构往往每隔几年才进行一次重大更新，被网友们戏称为“挤牙膏式创新”。但苹果的iOS系统更新则更加频繁，而应用生态更是交给开发者们自由创新。这种分层管理策略使苹果在保持硬件质量稳定的同时，也确保了开发者和用户的持续参与，并维持了良好的产品和服务体验。
Pace Layer理论还能帮助我们理解科技产业体系。
比如，人工智能产业就可以被视为由硬件层、模型层、应用层组成的多层次复杂系统，每个层次的变化速度不同，且相互依存、相互影响。
硬件层包括用于AI计算的芯片、服务器、数据中心等，虽然技术创新不像软件层那么频繁，但它们的每次进步都会对整个AI行业产生深远影响。例如英伟达在GPU领域深耕了30年，其CUDA平台也有十几年的发展历史，正是在长期积累的基础上，推出了V100、A100等产品，带来了近年来AI大模型的快速发展。
黄仁勋拿着B200和H100
模型层是AI技术的核心部分，模型的开发和优化是推动AI技术进步的关键。这一层次的变化速度相对较快，开发周期也较短。
OpenAI从2018年聚焦于Transformer架构，2022年底推ChatGPT3.5，用了3年多时间。但很明显，模型层的发展离不开硬件层的支持。最近，算力成为了AI发展的瓶颈，不仅台积电产能有限、供不应求，而且芯片设计的创新速度也比模型层慢得多。
最后是应用层，也就是AI技术在实际场景中为人们产生服务、实现商业化的层次，如语音识别、图像识别、自动驾驶、智能推荐系统等。这一层次需要企业不断基于市场需求推出新的功能和服务，否则就有可能被时代所淘汰。
苹果的语音助手Siri，虽然在2011年推出之初令人感到惊艳，但近年来因创新不足被诟病。我们也一直在观察，苹果是否能尽快顺应AI大趋势，推出具有“行动智能”的新Siri，否则就有可能被谷歌的Gemini Live或OpenAI的个人助理应用所取代，甚至影响到苹果通过iPhone等硬件建立的商业帝国。比如我自己现在和手机的语音互动就主要用GPT。
当前AI已经成为了基础性的通用技术，其发展离不开整个科技产业甚至全社会的大规模协同创新。Pace Layer理论无疑为协作体系的设计和搭建提供了重要启示。
无论是政府、科研机构、平台公司、初创企业，都应基于自身的能力和所掌握的资源，明确自己在AI产业中的位置，制定合适的战略，做强长板，并与其他层次的企业进行协同创新，而不是追求自身业务的大而全。
例如AI应用层需要快速响应市场变化，初创企业往往更能关注市场需求，快速迭代产品和服务。因此我们反复强调，这个层面更适于创业者施展拳脚。
模型层需要深耕技术，以推动前沿科技的发展，资金、人才等方面投入巨大，且周期较长。因此像OpenAI这样拥有巨额资金和大量顶级人才的公司，才能不断推出最先进的模型，并引领AI的发展。当然，有关协作体系的搭建非常复杂，我在科技特训营中已有过深入论述，在此不再赘述。
今天，我们主要介绍了Pace Layer理论在科技产业中的重要价值。但如果跳出产业的范畴，从更广阔的视角看，就会发现科技推动社会的发展，还离不开消费者行为习惯以及社会观念的转变，而这些变化就更加缓慢了。
理解了这一点，才能更深刻地把握科技和社会协同进化的根本规律，而这也是Pace Layer理论给我们带来的更大启示。有关这方面，我们将在下期思想荟文章中进行深入讲解，敬请期待。
相信你也看出来了，我们不仅需要技术上的革命，更需要观念上的革命，只有掌握先进思想，才能提前把握住机会。所以最后，做个预告，11月9日，前哨大会2024将在北京举行。这次的主题是“历史的韵脚，AI革命的未来预测”，我将用12个历史案例、12个核心思想以及12个未来场景，带你看懂科技产业的发展规律，帮你找到属于自己的机会。感兴趣的朋友，请扫码报名，我们不见不散！
|