工业革命就注定会有钢铁、石油、铁路巨头。互联网也注定会有搜索、电商、即时通讯。历史性变革催生历史性机会，而这种历史性机会往往内置技术的特征。技术特征决定了机会是什么，甚至也决定了机会的先后。
如果我们认为 AI 是历史性变革，那什么是 AI 背后的历史性机会呢？这种历史性机会又会如何排布？所谓不谋全局者不足谋一域，在这篇文章里，我们拔高到上帝视角，尝试对 AI 的历史性机会进行预测。
上世纪五十年代到现在，如果要提炼，走过的路程大致是：
市值千亿美金量级
1. 底层基础设施萌芽：硅谷八叛徒那个年代做的芯片等，最终酝酿出的就是 Intel 这种峰值 3000 亿美金（2000 年）的芯片公司。
2. 底层基础设施确立（硬）：电脑、操作系统铺开。Wintel 联盟，让产业形成了芯片和系统为核心的控制点，PC 服务器反倒是配套的局面。互联网则是思科（后面是华为等）提供网络基础设施。
市值 2 万亿美金量级
3. 底层基础设施确立（软，系统级平台）：微软控制力达到历史峰值，2000 年达到 ” 那时候 ” 的 5000 亿美金。开源的 Linux 把云服务的操作系统切走了。后来的云计算是一部分互联网基础设施。
苹果很另类是软硬融合的系统级平台，但这非常依赖乔布斯这种另类的人。
市值千亿美金量级
4. 垂域型应用出现： SAP、Office、搜索等。千亿美金及以上市值的公司。
市值万亿美金量级
5. 平台型应用出现（应用级平台）：电商、即时通讯、短视频等。
市值十亿美金量级
6. 新工种出现：主播、淘宝店主、滴滴司机。比如 MCN 等。
市值百亿美金量级
7. 周边的工具： 安全等。
总结来看，就是底层基础设施催生系统型平台，而底层基础设施成熟后催生巨型应用和应用型平台，应用型平台催生新的工种。
AI 的脉络什么样？
AI 构建了一种新的计算模式，它从底层到上层都与过去的计算机和互联网是并行的，虽然很多时候会交叉。但就像互联网也用计算机一样，两者要分开看，但底层的脉络反倒是可以互相参照的。
我们还是用同样的思考框架来看 AI：
潜在 2 万亿美金量级
1. 底层基础设施（硬，英伟达实际上是软硬融合的系统级平台）：英伟达 GPU+CUDA。与过去的纯粹芯片并不完全一样，而是融合部分操作系统的职责。英伟达走在了所有人的前面，成为 2 万亿美金以上的公司。但不要忘记这是几十年努力的结果，不是微信这种快速崛起式的成功。
（2024-5-29 英伟达股票，市值全球前五）
2. 底层基础设施（软，系统级平台）： 大模型公司正在形成。OpenAI 看来会占据一个位置，其它的还不明朗。
会不会出个类似苹果那样的软硬融合的机器人公司呢？一个是很遥远，一个也是不确定性太大，先不讨论了。
潜在千亿美金量级
3. 垂域型应用：Copilot 是在这一类里面。Copilot 每年收入超过 100 亿美金，单独拆分的话估计很快会过千亿美金市值。
潜在万亿美金量级
4. 平台型应用（应用级平台）：还没影儿，但不能假设 OpenAI 把这个都做了。可以想象互联网的各种应用要基于 AI 重构，税务、企业、制药等会出现新的应用。千亿美金以上的 AI 公司。最简单的形式，拥有大量《Her》也可以成为平台。可能有自研模型，也可能没有。和过去的应用不一样，这种应用有可能是软硬融合的，外部同时管理大量设备，比如一个中心 +N 个 AR 眼镜。
潜在十亿美金量级
5. 新工种出现：比如真是《Her》这样的平台，那陪聊天服务中真人也会有个特殊位置。
潜在百亿美金量级
6. 周边的工具：这个会一直有，小工具估计到不了这个规模，但同样的安全类工具等还是可以的。和过去不一样的是，还可能出现一些顶着 Agent 名义的工具人平台。过去是需要雇佣人的情景，现在直接雇佣 ” 工具人 “。
说 AI 是单纯的赋能，颠覆性不强，应该是错的。
恰好相反，所有过去的技术的颠覆性可能都不如 AI 的一半。（同携程梁建章 “AI 影响不如互联网 ” 的观点正好相反。）
这个是从人的角度进行考量，但它确实因为纵深太夸张，启动非常费劲，节奏也慢很多。
基础设施成熟后，真能进入应用阶段一下子增速就会快起来。
微软从成立到峰值花了 30 年，Google 就不用，大概也就 10 年。这次的英伟达也差不多用了 30 年。偏硬科技的基础设施所对应的游戏规则和应用的游戏规则差别很大。
颠覆性何来？
这种颠覆性来自于计算模式的本质性变化。
过去的计算模式是 CPU（包括电脑、服务器等）提供算力，程序员提供智能，互联网加持应用范围和可能性。
AI 的计算模式是 GPU 提供算力，大模型提供智能，程序员负责缝合，互联网继续加持应用范围。
别看主要是谁提供智能这一点变化，实际上作用到应用上是天壤之别。
这导致在 ” 到底能干什么，怎么干 ” 上发生本质性变化。
在程序员提供智能的时候，再怎么努力也只能是在各种领域做 ” 辅助驾驶 “。并且 ” 辅助驾驶 ” 的范围非常限定，领域一复杂它就搞不定了。别看能运作抖音这种大型平台，但它后面需要的智能复杂度还不如管理一个 200 人的公司。
大模型提供的时代就可以在各种领域做 ” 自动驾驶 “，并且让 ” 辅助驾驶 ” 的深度也完全不一样。Copilot 这种 ” 辅助驾驶 ” 工具和过去的 Office 助手相比，影响深度根本不在一个量级。
所有领域的 ” 自动驾驶 “，就是所有领域的超级自动化（Copilot VS Autopilot）。
因为是计算模式的本质性改变，必然会导致基础设施上面的应用形态彻底改变。
从智能音箱这种产品我们应该能感受到，它和过去的 APP 不是一个事儿。
根子还是在智能的程度。
低智能、低信息量的前提下，最合适的吞吐信息的方式一定是分类。
菜单、按钮、网页导航等全是分类。整个图形用户界面交互的基础就是分类。
在高智能、全范围信息量的前提下，最合适的吞吐信息的方式会变成对话。智能体负责分类并折叠了它。
在过去，分类到对话最明显的例子是雅虎的导航到搜索引擎。这是最原始版本的信息消费升级，从纯粹分类到搜索框的类似对话。
现在恐怕所有的领域全部要重来，并且深度远超以往。
真正的挑战
真独立打穿这样一条产业，核心的挑战是什么呢？（也不可能再像过去那样了，这次是需要独立跑起来。）
核心的不是资源而是场域。不妨先简单地把场域理解成一种体现价值体系的环境。
我们假设资源足够，那看下这两种环境里，能打穿上面这条路么？
璩女士的婆婆论里面能打穿上面那条路么？
你辞职啊，我秒批。
我为什么要考虑员工的家庭，我又不是你婆婆，也不是你妈妈。
你可以不用承担重要的工作，但涨薪的时候就没有你什么事。
东哥的兄弟宇宙里能打穿上面那条路么？
如果你业绩好，你可以永远不需要去加班加点，公司永远是爱你的，永远给你非常好的收入待遇。如果你业绩没那么好，只达到了平均水平，你只要拼搏，公司永远不会辞退你。但是业绩不好，又从来不拼搏的人，这家公司永远不能容忍，一个公司都不能容忍，会逐步通过各种手段全部淘汰出局。
我也知道每个人生活的选择不一样。我们也有员工更喜欢享受生活，生活第一，事业 / 工作第二，不想拼，我能理解。这没有错，但我只能说，你不是我们的兄弟，是路人。什么叫路人？就是你既不是我的朋友，也不是我的兄弟，也不是我的敌人。我们不应该共事，因为你的存在会让我们在拼搏的兄弟们的利益严重受损，对他们严重不公平。
这点别的文章里面提过多次，没钱肯定不行，但有钱了也不一定行。
固然很多团队没拿到钱，但就 AI 来说，本质上资本是稀缺还是过剩呢？我的判断是过剩。
真要从苦不苦、想想长征两万五的角度，对一个会产生颠覆的领域而言，其它方面的条件其实也没那么差。
大家对市场其实是舍得投巨资的，比如大模型价格战。
花的钱并不会少。不说大模型的价格战，过去智能音箱上花出去的钱应该也够做好几个 ChatGPT 了。
但研发它不单是个砸钱的过程，没见富二代出山砸钱拍的很多电影，评分五分都没有。
价格战等是个加速手段，但现在的问题是车还不行。
这个根子的不匹配会导致基础设施的缺位，除了开源 Windows 这种系统，估计也是长期隔离状态，反过来就会导致 AI 的智能长期不高，拖慢整个发展进程。
小结
AI 确实到了比较危险的时候。一方面是整个通路还不通，一方面是已经聚集了能聚集的大量资源。如果弹药用尽了，还是商业不闭环，那还真就抓瞎了。所谓知止而后有定，在怀疑和沮丧太多的时候，开脑洞看下产业后续发展的脉络，可能也不是坏事。
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