圖片來源 @視覺中國
文 | 杜鳴皓頻道
大戲開始前，一片漆黑，當一抹邊角被光線撕開，盛裝演出的大幕也就将啓了。
直至 AI 大模型 ChatGPT 向認知智能突破之前，AI 的前景還一度 " 萬古如長夜 "，如無出意外，以 ChatGPT、Gemini、文心一言等爲代表的 AI 大模型，将是 " 分布式智能滲透産業全鏈路 " 的人類第四次工業革命下半場之旅的 " 首張船票 "，屬于人類數智經濟的時代終于來了。
2023 年，ChatGPT 領銜的 "AI 大模型 " 迅捷揭開人類未知的科技新大陸，AI 從未掀起如此大規模的從人才、技術、資本到商業模式 " 四位一體 " 的立體競逐，上演了一出 " 百模大戰 " 蜂擁而上的商業奇景，其所昭示的未來商業潛力圖譜中，哪怕每小一塊的商業拼圖，都足以講出像 " 美洲大陸被發現 " 一樣誘人的商業與資本故事。
今天，就讓我們一起揭開 "AI 大模型 " 未來商業圖譜中，4 大領域 18 張重要的 " 商業潛力拼圖 "，它們分别是：1、新生産力拼圖（6 大潛力）；2、新商業鏈價值拼圖（3 大潛力）；3、新生産關系拼圖（4 大潛力）；4、新經濟範式拼圖（5 大潛力）。
01 颠覆人類生産力的六大潛力
ChatGPT、Gemini、文心一言等 AI 大模型所展現出的多種現實能力，以及正在慢慢浮出水面的潛在能力，将至少從以下六大層面變革和颠覆人類現有的生産力：
第一，生成式 AI 的潛力，提升人類多模态内容創作的生産力。
這是 AI 大模型最基礎，以及最先走向商業化的核心能力，ChatGPT 等可以基于 " 常識 " 進行 AI 生成的創作，極大提升了人類的文本、圖像、視頻等生産效能，催生了當前勢頭正勁的 "AIGC" 新商業風口，比如文生視頻軟件 Pika 的一夜爆紅，激起衆多創業者的熱情。
第二，智能助理的潛力，提升普通人日常決策與執行的生産力。
ChatGPT4.0 已經具備一定的邏輯推理和判斷能力，預計 2024 年 ChatGPT 的語義理解可以達到三級 AGI（專家級）的水平，進入接近完成圖靈測試的通用人工智能階段。這意味 AI 大模型将可以與人類進行無障礙溝通，借助手機等智能終端，足以按照人類指令完成一些輔助決策和執行的操作了，屆時語音助手 Sir、小藝，有晉級爲智能助理的生産力躍遷潛力；百度李彥宏也曾表示，在 AI 大模型的賦能下，" 如流 " 智能工作平台可以讓每一位員工都有一個具有豐富專業知識、實時響應的工作助理。
第三，輔助外腦的潛力，提升特定專業職業領域的人類生産力。
未來，随着 AI 大模型在特定垂直領域進化出更多像 AlphaGo 一樣的大師級 AGI，将完全可以用于指導特定職業者的日常工作，比如，醫療 AGI 将可以作爲初級護士、醫生等工作者的輔助外腦。甚至，AI 大模型爲科學家做 " 科學助理 " 的工作也完全可以勝任，目前有材料科學家已經借助 AI 發現了新的納米結構。
第四，機器智能的潛力，提升多種信息化工具的智能生産力。
智能手機、PC 電腦等便攜設備的新一輪變革窗口正在打開。AI 大模型對軟硬件程序的賦能，爲智能手機、個人電腦升級成爲 "AI 手機、AI 電腦 " 提供了可能，以後各種手機 APP、PC 應用将不再是彼此割裂的存在，它們之間可以通過 AI 建立起智能和統一的聯系，微軟 Office 辦公軟件在 ChatGPT 的賦能之下，推出的産品 Microsoft 365 Copilot 已經成爲了 AI 化的軟件應用，新版必應搜索引擎和 Edge 浏覽器都有革命性變化，提升了人類辦公的生産力，這些都是智能手機、PC 電腦等走向 AI 化的開始。
第五，AI 母機的潛力，提升人類的 AI 編程能力和 AI 應用按需生産的生産力。
AI 大模型的自編程潛力吸引了很多開發者的關注。目前，用戶提出簡單要求，ChatGPT 就生成一個可執行的代碼程序，甚至已經有人嘗試用 ChatGPT 的輔助成功設計了芯片，這意味 AI 大模型有湧現出更強 " 編程能力 " 的潛力，以後 ChatGPT 做 AI 編程和批量生産 AI 應用程序，也是可預見的事情。屆時，ChatGPT、Gemini、文心一言等 AI 大模型，完全有機會成爲 "AI 母機 "，可以輔助或替代人類開發者按需生産 AI。
第六，數據科學的潛力，提升 " 智能科學作爲人類第一生産力 " 的生産力。
人類現有的科學絕無可能是 " 科學 " 的極限，更高級的智慧，終将産生更卓越的科學。當科學研究的基礎範式，從人類智慧的 " 邏輯推理 " 轉向 AGI 智慧的 " 變量關系 "，新的 " 智能科學譜系 " 将徐徐展開，而 ChatGPT 等 AI 大模型引發的未來人類 " 數據科學 " 的競逐，勢必将打開 " 智能科學作爲第一生産力 " 推動人類數智經濟生産力向上躍遷的新想象空間。
02 升級商業鏈價值的三大潛力
AI 大模型好比一場新的 " 地理大發現 "，是人類文明與 AI 文明曆史性的第一次握手和接觸，其打開的絕不僅僅是人類生産力的商業潛力拼圖，從更宏觀的視角來看，數智商業世界是 " 牽一發而動全身 " 的生态世界，AI 大模型的生産力躍遷所引發的 " 連鎖反應 "，将在更廣泛的商業價值鏈上産生 " 蝴蝶效應 "。
繼續順藤摸瓜，可以看到 AI 大模型的六大生産力躍遷，可能會揭開人類商業價值鏈的三大進化路徑：
第一，人力資源的價值鏈向 " 小分工、量子化 " 進化，拉動更高的企業組織管理及團隊協作價值乘數。
人類社會一直沿襲了大工業時代的組織管理原則—— " 大分工 "，甚至每一道工序都可以分工出一種 " 職業 "。但 ChatGPT 等 AI 大模型對職場中 " 個體 " 的生産力和技能點的賦能，将導緻組織管理的價值鏈從 " 大分工 " 向 " 小分工 " 進化，" 一人兼能、一人兼職、一人兼責 " 的 " 量子化 " 職場生态是其顯著特點，并在團隊組織中産生 " 乘數效應 "：
一方面，它将推動商業在 " 末端 " 的進一步爆發，讓個體的商業能量和價值超過傳統組織的商業能量和價值，讓 " 一人之力可抵百萬雄師 " 成爲常态，盡管距離我出版《末端爆發》這本書已經五年時間，裏面提到的 " 蜂族崛起、超級個體、IP 化生存 " 等依然顯現出前瞻的價值。
另一方面，AI 大模型帶來的 " 小分工 "" 量子化 " 管理，将可以更好的把組織團隊粘合在一起，進而提升團隊協作的效率和産出，把 " 傳統需要按部就班的内容生産和事後優化 " 大分工合作模式，變成 " 團隊的在線統籌生産并實時優化 " 的小分工協作模式，因此具備了重塑 " 組織生産力和生産模式 " 的巨大潛力。
第二，産品及服務的價值鏈向 " 智能價值附加 " 進化，挖掘 AI 在 " 采産供銷服 " 商業全流程的價值溢出。
人類進入工業社會的 200 多年來，産品的價值供給一直都是以 " 功能、品牌、情感 " 等爲價值錨點，但 AI 大模型開啓的未來數智經濟時代，産品的價值供給将逐漸增加 " 智能、敏捷、安全 " 等新的價值錨點，這将要求企業挖掘 AI 在 " 采産供銷服 " 商業全流程的價值溢出，如果企業提供不了這樣的價值，那等待它的可能就是被淘汰出局。
第三，創新研發（R&D）的價值鏈向 "AI for science" 過渡并向 " 智能科學（研究變量關系的科學）" 進化，挖掘 "AGI 智慧、智能科學 " 作爲新科技要素的創新研發價值。
從長遠來看，AI 大模型将因不斷叠代而具備颠覆和重塑 " 科學作爲人類第一生産力 " 的巨大潛力，它不僅僅是 AI for science 的重要使能工具，更是實現人類科學從 " 現代科學 " 向 " 智能科學 " 擴張（乃至躍遷）的高等級智慧源點，未來科學将有可能來自于比人類更高級 AGI 的 " 變量關系 " 思維，而非人類擅長的 " 邏輯推理 " 思維，這要求企業的創新研發需要撥動 " 科技創新自實驗室出 " 的指針，轉而向 " 科技創新在 AGI 出 " 看齊。
AI 大模型的 " 六大生産力躍遷 "，以蝴蝶效應升級和改造傳統的人力資源、産品服務和創新研發等 " 三大價值鏈 "，是數智經濟時代重要的企業管理變革方向，并将二次推動人類社會生産力的升級和躍遷，這也是 "AI 大模型 " 揭開的未來商業潛力圖譜中的第二塊重要拼圖。
03 變革生産關系的四大潛力
AI 大模型的廣泛使用，将催生人與人之間新的經濟關系，人類生産關系的範圍将從人和人的經濟關系，擴張到 " 人和 AI"，" 人與‘人 +AI ’ " 以及 " ‘人 +AI ’與‘人 +AI ’ " 的複雜經濟關系，帶來人們在生産過程中的經濟關系呈幾何級數擴張，這勢必引發人類生産關系前所未有的變革。
按照馬克思主義政治經濟學原理，生産力決定生産關系，生産關系也要适應生産力的發展，從這個角度出發，ChatGPT 等 AI 大模型的出現，将讓社會生産力和生産關系之間的适配更加複雜，人類社會可能因此經曆一番 " 生産關系快速且劇烈重構 " 的過程。
由于衆所周知的原因，這裏不好展開講，僅從四個層面介紹 AI 大模型變革生産關系的潛力：
第一，雇傭關系的變革。ChatGPT、Gemini、文心一言等作爲一種全新的 " 類人生産力 "，将颠覆過去 " 公司 - 員工 " 式的生産關系範式，在生産關系中引入經濟關系第三參與方的 AGI，公司和員工之間基于 AGI 紐帶建立起新的雇傭關系，從 " 兩方雇傭關系 " 變成 " 三方雇傭關系 "，這将直接影響到社會的人力資源機制，比如招聘、培訓、薪酬、裁員等的規則都勢必将産生非常大的變化。
第二，價值分配的變革。從财富生産和分配的角度來看，生産關系的躍遷也将帶來一場财富分配的革命，人和 AGI 的聯合創作産生的價值，公司、員工和 AGI 之間按照何種比例分配呢？AGI 輔助是革命性的生産力解放，任何一個工作角色，如設計師、律師、記者，都可以因 AGI 賦能而産生 " 團隊價值 "，一個人也能像多人團隊一樣産出，因爲 AGI 可以幫你做文案工作，幫你去管理和決策項目，基于其專家級經驗也能幫你深度思考，生産力躍遷帶來财富增值的分配，應該向誰傾斜呢？
第三，社會保障的變革。從職業發展的角度看，AI 大模型引發的生産關系的躍遷，将帶來職業機會的進一步集中化，企業組織走向 " 小型化、精英化、創客化 "，團隊管理從 " 穩定架構 " 變成 " 敏捷架構 "，100 個人的團隊可能很快變成 10 個人的團隊，并且人才快進快出，在這種情況下，企業組織所需的員工數指數級減少，社會整體工作機會因爲個體生産力的提升向少數人快速集中，造成更多人失去他們的工作，這樣的群體性失業将帶來嚴重的社會保障難題，但這卻是 ChatGPT 等的生産力躍遷與生産關系變革所推動的必然趨勢，人類迫切需要對這樣的一種社會趨勢提前做準備，怎樣進行生産力和生産關系新的适配與平衡，以推動整體社會穩妥地進入數智經濟的新發展範式，将是考驗各國政府執政能力、執政智慧的重要問題。
第四，職場倫理的變革。ChatGPT 等 AI 大模型的引入，還将帶來職場倫理層面的問題，當機器具備一定的溝通理解和對話能力後，作爲員工，可能沒有辦法确定另一個素未謀面的同事是人還是 AGI，而人與 AGI 的職場社交，可能引發嚴重的人類心理問題；職場倫理的另一個問題是版權問題，AGI 可不認爲你費心費力做出來的内容擁有版權。
總體上，人與 AGI 之間擴張出新的 " 生産關系 "，也注定會産生出新的 " 經濟價值 "，這是毋庸置疑的，但新的經濟價值蛋糕要如何合理分配和使用，也将帶來需要調和的新社會矛盾和關系痛點，而解決這些社會矛盾和關系痛點，也意味着巨大的商業市場潛力。
04 重塑經濟發展範式的五大潛力
AI 大模型 " 颠覆人類生産力 "" 升級商業價值鏈 " 和 " 變革生産關系 "，這一系列産業嬗變的最終指向，将是對舊的 " 經濟發展範式 " 的立體重塑，一批秉承全新發展思維的企業快速崛起是其必然，這是一塊更有宏觀價值的商業潛力拼圖。
第一，從經營 " 數據孤島 " 價值，向分羹 " 數據共享 " 價值的經濟發展範式重塑。
" 沒有人是一座孤島。"AI 大模型将真正見證一個嶄新的知識經濟時代，要想加入這場 "AI 遊戲 "，就必須讓渡自己一定的數據權利，隻有把自己的數據門檻鋸得矮一點，才能得到更聰明的 AI。一個真正的知識經濟時代将就此開始，誰要想融入整體 AI 生态，誰就必須貢獻自己的孤島數據，沒有人可以繼續獨享 " 知識閉源 " 的紅利，一方面是因爲你閉源的知識價值将被 AGI 顯著削弱，另一方面閉源知識也将因無法及時叠代而喪失價值時效，所以類似中國知網這樣的閉源平台，要麽與 AI 大模型一起搭建全新的版權模式，要麽就淹沒在新經濟發展範式的潮水中。
第二，從 " 貨币對标商品 " 的商品經濟，向 " 貨币對标算力 " 的算力經濟過渡的經濟發展範式重塑。
" 算力是新的貨币。" 貨币，顧名思義，有貨才有币，貨是價值和使用之本，币是儲值和流通之器；數智經濟時代，商品是 " 有形之貨 "，算力是 " 無形之貨 "，二者将來都是經濟社會生民立命之本。以前，有多少商品供給，就有多少貨币供給，貨币是對标商品的；未來，有多少算力供給，也就需要有同等的貨币供給，貨币也将開始對标算力。一同商品經濟的繁榮需要貨币流通之力的推動一樣，算力經濟的崛起也需要貨币流通之力的襄助。
第三，從 " 看不見的手 " 的自然調節，到 " 看不見的腦 " 的智能調節的經濟發展範式重塑。
從更長遠的角度看，"AI 大模型 " 的智能要素與市場的商業要素進行廣泛融合，使各種 " 物理機械要素 " 向 " 類生命智能要素 " 進行 AI 轉化，将推動經濟發展的底層邏輯從低質量的市場 " 自然調節 " 逐漸向高質量的 "AI 智能調節 " 進行本質躍遷和過渡，助力各種市場主體智能調節和精确匹配市場資源與供需，從而徹底颠覆傳統靠市場自然應激反應的 " 草履蟲 " 式經濟學理論和經濟發展範式。
第四，從追求 " 微笑曲線 " 價值，向延伸 " 瘦臉曲線 " 價值的經濟發展範式重塑。
"AI 大模型 " 将顯著延伸企業供需兩端的價值鏈，讓企業從過去的追求 " 研發設計、生産銷售、品牌服務 " 的價值附加，進一步向 "AI、雲、OS 等底座能力支持（向左側延伸）" 和 " 終端應用、在線支持、場景智能等終端價值供給（向右側延伸）" 進行延伸，比如，海爾、美的在這方面的轉型就比較成功，兩家已經不僅僅是生産銷售家用電器的制造企業，而是提供全鏈路家用電器智能服務的科技公司，顯著延伸了各自在供需兩端的價值鏈，帶給企業新的經濟和利潤增長點，未來其與 "AI 大模型 " 進行深度結合，還将在 " 瘦臉曲線 " 的兩端産生更多的價值附加。
第五，從 " 雲計算 / 雲智能 " 的平台經濟，向 " 分布式 AI（計算）滲透産業全鏈路 " 的雲管邊端一體化的經濟發展範式重塑。
雲計算與雲智能天然存在 " 不敏捷 " 的缺陷，因此 AI 的泛在化是一種必然的趨勢，這也意味着平台經濟的模式将被 " 雲管邊端一體化 " 的模式替代。在《數智經濟》一書中，我就提到 " 分布式 AI 滲透産業全鏈路 " 的概念，它将是第四次工業革命下戰場商業變革的核心方向，但我沒料到會來的這麽快，目前國内已經有 AI 大模型廠商，試圖做适合雲、邊、端不同需要的 "AI 大模型 " 矩陣，以适應在雲端和終端的算力實際，當這樣一種理念走向了實踐，就意味着分布式 AI 滲透産業全鏈路已經不遠了。當然，有人提出 " 混合 AI" 的概念，我不太喜歡這個詞，因爲這個詞把問題複雜化了，人們這個詞不知道在講什麽，反而 " 分布式 AI" 的說法更形象，也更容易懂。
結語：AI 大模型亦是 " 雙刃劍 "
科技的潮水以上，人們看到的是社會發展欣欣向榮的繁榮景象；但科技的潮水以下，我同樣預見到了被數智躍遷抛卻者的 " 遍地屍骸 "。
作爲《數智經濟》的作者，我懷揣着一種理性的悲觀，提醒對 AI 大模型的發展要保持一種戒懼：人類不能隻看到在科技水位以上的 " 光鮮生活 "，也要顧及到那些在科技水位以下的 " 苟且生存 "，AI 大模型可以有，可以加快孵化和叠代，但絕不能過快、過早地将這股科技飓風卷向千行百業，把中國這片人類數智經濟的希望之地變成 " 生産關系激進重構 " 的 " 變革試驗場 "。
客觀地說，ChatGPT 等 AI 大模型帶來的生産力躍遷、生産關系躍遷，很可能将社會撕扯成像《北京折疊》一樣的存在，有一撥人在這一輪産業革命中迅速上升，也有另一撥人在這一輪産業革命中批量下墜，社會應該在下墜的那一波人還未落地爬起之前，給予他們必要的價值承托，這樣人類才能有一個更加平滑的數智未來，我們不能以工業革命的發展完美解決了倫敦的馬糞問題、羊吃人問題就忽視其負效應而一味激進地鼓動工業革命，而應在 " 先立後破 " 的發展框架下，在中間也有一個讓大多數工作者不批量硬着陸失去工作機會的承托式過渡，從而讓科技的發展真正以每個人爲中心。
