AI 大模型的商业狂响：细数 18 张“潜力拼图”
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文 | 杜鸣皓频道
大戏开始前，一片漆黑，当一抹边角被光线撕开，盛装演出的大幕也就将启了。
直至 AI 大模型 ChatGPT 向认知智能突破之前，AI 的前景还一度 " 万古如长夜 "，如无出意外，以 ChatGPT、Gemini、文心一言等为代表的 AI 大模型，将是 " 分布式智能渗透产业全链路 " 的人类第四次工业革命下半场之旅的 " 首张船票 "，属于人类数智经济的时代终于来了。
2023 年，ChatGPT 领衔的 "AI 大模型 " 迅捷揭开人类未知的科技新大陆，AI 从未掀起如此大规模的从人才、技术、资本到商业模式 " 四位一体 " 的立体竞逐，上演了一出 " 百模大战 " 蜂拥而上的商业奇景，其所昭示的未来商业潜力图谱中，哪怕每小一块的商业拼图，都足以讲出像 " 美洲大陆被发现 " 一样诱人的商业与资本故事。
今天，就让我们一起揭开 "AI 大模型 " 未来商业图谱中，4 大领域 18 张重要的 " 商业潜力拼图 "，它们分别是：1、新生产力拼图（6 大潜力）；2、新商业链价值拼图（3 大潜力）；3、新生产关系拼图（4 大潜力）；4、新经济范式拼图（5 大潜力）。
ChatGPT、Gemini、文心一言等 AI 大模型所展现出的多种现实能力，以及正在慢慢浮出水面的潜在能力，将至少从以下六大层面变革和颠覆人类现有的生产力：
第一，生成式 AI 的潜力，提升人类多模态内容创作的生产力。
这是 AI 大模型最基础，以及最先走向商业化的核心能力，ChatGPT 等可以基于 " 常识 " 进行 AI 生成的创作，极大提升了人类的文本、图像、视频等生产效能，催生了当前势头正劲的 "AIGC" 新商业风口，比如文生视频软件 Pika 的一夜爆红，激起众多创业者的热情。
第二，智能助理的潜力，提升普通人日常决策与执行的生产力。
ChatGPT4.0 已经具备一定的逻辑推理和判断能力，预计 2024 年 ChatGPT 的语义理解可以达到三级 AGI（专家级）的水平，进入接近完成图灵测试的通用人工智能阶段。这意味 AI 大模型将可以与人类进行无障碍沟通，借助手机等智能终端，足以按照人类指令完成一些辅助决策和执行的操作了，届时语音助手 Sir、小艺，有晋级为智能助理的生产力跃迁潜力；百度李彦宏也曾表示，在 AI 大模型的赋能下，" 如流 " 智能工作平台可以让每一位员工都有一个具有丰富专业知识、实时响应的工作助理。
第三，辅助外脑的潜力，提升特定专业职业领域的人类生产力。
未来，随着 AI 大模型在特定垂直领域进化出更多像 AlphaGo 一样的大师级 AGI，将完全可以用于指导特定职业者的日常工作，比如，医疗 AGI 将可以作为初级护士、医生等工作者的辅助外脑。甚至，AI 大模型为科学家做 " 科学助理 " 的工作也完全可以胜任，目前有材料科学家已经借助 AI 发现了新的纳米结构。
第四，机器智能的潜力，提升多种信息化工具的智能生产力。
智能手机、PC 电脑等便携设备的新一轮变革窗口正在打开。AI 大模型对软硬件程序的赋能，为智能手机、个人电脑升级成为 "AI 手机、AI 电脑 " 提供了可能，以后各种手机 APP、PC 应用将不再是彼此割裂的存在，它们之间可以通过 AI 建立起智能和统一的联系，微软 Office 办公软件在 ChatGPT 的赋能之下，推出的产品 Microsoft 365 Copilot 已经成为了 AI 化的软件应用，新版必应搜索引擎和 Edge 浏览器都有革命性变化，提升了人类办公的生产力，这些都是智能手机、PC 电脑等走向 AI 化的开始。
第五，AI 母机的潜力，提升人类的 AI 编程能力和 AI 应用按需生产的生产力。
AI 大模型的自编程潜力吸引了很多开发者的关注。目前，用户提出简单要求，ChatGPT 就生成一个可执行的代码程序，甚至已经有人尝试用 ChatGPT 的辅助成功设计了芯片，这意味 AI 大模型有涌现出更强 " 编程能力 " 的潜力，以后 ChatGPT 做 AI 编程和批量生产 AI 应用程序，也是可预见的事情。届时，ChatGPT、Gemini、文心一言等 AI 大模型，完全有机会成为 "AI 母机 "，可以辅助或替代人类开发者按需生产 AI。
第六，数据科学的潜力，提升 " 智能科学作为人类第一生产力 " 的生产力。
人类现有的科学绝无可能是 " 科学 " 的极限，更高级的智慧，终将产生更卓越的科学。当科学研究的基础范式，从人类智慧的 " 逻辑推理 " 转向 AGI 智慧的 " 变量关系 "，新的 " 智能科学谱系 " 将徐徐展开，而 ChatGPT 等 AI 大模型引发的未来人类 " 数据科学 " 的竞逐，势必将打开 " 智能科学作为第一生产力 " 推动人类数智经济生产力向上跃迁的新想象空间。
02 升级商业链价值的三大潜力
AI 大模型好比一场新的 " 地理大发现 "，是人类文明与 AI 文明历史性的第一次握手和接触，其打开的绝不仅仅是人类生产力的商业潜力拼图，从更宏观的视角来看，数智商业世界是 " 牵一发而动全身 " 的生态世界，AI 大模型的生产力跃迁所引发的 " 连锁反应 "，将在更广泛的商业价值链上产生 " 蝴蝶效应 "。
继续顺藤摸瓜，可以看到 AI 大模型的六大生产力跃迁，可能会揭开人类商业价值链的三大进化路径：
第一，人力资源的价值链向 " 小分工、量子化 " 进化，拉动更高的企业组织管理及团队协作价值乘数。
人类社会一直沿袭了大工业时代的组织管理原则—— " 大分工 "，甚至每一道工序都可以分工出一种 " 职业 "。但 ChatGPT 等 AI 大模型对职场中 " 个体 " 的生产力和技能点的赋能，将导致组织管理的价值链从 " 大分工 " 向 " 小分工 " 进化，" 一人兼能、一人兼职、一人兼责 " 的 " 量子化 " 职场生态是其显著特点，并在团队组织中产生 " 乘数效应 "：
一方面，它将推动商业在 " 末端 " 的进一步爆发，让个体的商业能量和价值超过传统组织的商业能量和价值，让 " 一人之力可抵百万雄师 " 成为常态，尽管距离我出版《末端爆发》这本书已经五年时间，里面提到的 " 蜂族崛起、超级个体、IP 化生存 " 等依然显现出前瞻的价值。
另一方面，AI 大模型带来的 " 小分工 "" 量子化 " 管理，将可以更好的把组织团队粘合在一起，进而提升团队协作的效率和产出，把 " 传统需要按部就班的内容生产和事后优化 " 大分工合作模式，变成 " 团队的在线统筹生产并实时优化 " 的小分工协作模式，因此具备了重塑 " 组织生产力和生产模式 " 的巨大潜力。
第二，产品及服务的价值链向 " 智能价值附加 " 进化，挖掘 AI 在 " 采产供销服 " 商业全流程的价值溢出
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人类进入工业社会的 200 多年来，产品的价值供给一直都是以 " 功能、品牌、情感 " 等为价值锚点，但 AI 大模型开启的未来数智经济时代，产品的价值供给将逐渐增加 " 智能、敏捷、安全 " 等新的价值锚点，这将要求企业挖掘 AI 在 " 采产供销服 " 商业全流程的价值溢出，如果企业提供不了这样的价值，那等待它的可能就是被淘汰出局。
第三，创新研发（R&D）的价值链向 "AI for science" 过渡并向 " 智能科学（研究变量关系的科学）" 进化，挖掘 "AGI 智慧、智能科学 " 作为新科技要素的创新研发价值。
从长远来看，AI 大模型将因不断迭代而具备颠覆和重塑 " 科学作为人类第一生产力 " 的巨大潜力，它不仅仅是 AI for science 的重要使能工具，更是实现人类科学从 " 现代科学 " 向 " 智能科学 " 扩张（乃至跃迁）的高等级智慧源点，未来科学将有可能来自于比人类更高级 AGI 的 " 变量关系 " 思维，而非人类擅长的 " 逻辑推理 " 思维，这要求企业的创新研发需要拨动 " 科技创新自实验室出 " 的指针，转而向 " 科技创新在 AGI 出 " 看齐。
AI 大模型的 " 六大生产力跃迁 "，以蝴蝶效应升级和改造传统的人力资源、产品服务和创新研发等 " 三大价值链 "，是数智经济时代重要的企业管理变革方向，并将二次推动人类社会生产力的升级和跃迁，这也是 "AI 大模型 " 揭开的未来商业潜力图谱中的第二块重要拼图。
03 变革生产关系的四大潜力
AI 大模型的广泛使用，将催生人与人之间新的经济关系，人类生产关系的范围将从人和人的经济关系，扩张到 " 人和 AI"，" 人与‘人 +AI ’ " 以及 " ‘人 +AI ’与‘人 +AI ’ " 的复杂经济关系，带来人们在生产过程中的经济关系呈几何级数扩张，这势必引发人类生产关系前所未有的变革。
按照马克思主义政治经济学原理，生产力决定生产关系，生产关系也要适应生产力的发展，从这个角度出发，ChatGPT 等 AI 大模型的出现，将让社会生产力和生产关系之间的适配更加复杂，人类社会可能因此经历一番 " 生产关系快速且剧烈重构 " 的过程。
由于众所周知的原因，这里不好展开讲，仅从四个层面介绍 AI 大模型变革生产关系的潜力：
第一，雇佣关系的变革。
ChatGPT、Gemini、文心一言等作为一种全新的 " 类人生产力 "，将颠覆过去 " 公司 - 员工 " 式的生产关系范式，在生产关系中引入经济关系第三参与方的 AGI，公司和员工之间基于 AGI 纽带建立起新的雇佣关系，从 " 两方雇佣关系 " 变成 " 三方雇佣关系 "，这将直接影响到社会的人力资源机制，比如招聘、培训、薪酬、裁员等的规则都势必将产生非常大的变化。
第二，价值分配的变革。
从财富生产和分配的角度来看，生产关系的跃迁也将带来一场财富分配的革命，人和 AGI 的联合创作产生的价值，公司、员工和 AGI 之间按照何种比例分配呢？AGI 辅助是革命性的生产力解放，任何一个工作角色，如设计师、律师、记者，都可以因 AGI 赋能而产生 " 团队价值 "，一个人也能像多人团队一样产出，因为 AGI 可以帮你做文案工作，帮你去管理和决策项目，基于其专家级经验也能帮你深度思考，生产力跃迁带来财富增值的分配，应该向谁倾斜呢？
第三，社会保障的变革。
从职业发展的角度看，AI 大模型引发的生产关系的跃迁，将带来职业机会的进一步集中化，企业组织走向 " 小型化、精英化、创客化 "，团队管理从 " 稳定架构 " 变成 " 敏捷架构 "，100 个人的团队可能很快变成 10 个人的团队，并且人才快进快出，在这种情况下，企业组织所需的员工数指数级减少，社会整体工作机会因为个体生产力的提升向少数人快速集中，造成更多人失去他们的工作，这样的群体性失业将带来严重的社会保障难题，但这却是 ChatGPT 等的生产力跃迁与生产关系变革所推动的必然趋势，人类迫切需要对这样的一种社会趋势提前做准备，怎样进行生产力和生产关系新的适配与平衡，以推动整体社会稳妥地进入数智经济的新发展范式，将是考验各国政府执政能力、执政智慧的重要问题。
第四，职场伦理的变革。
ChatGPT 等 AI 大模型的引入，还将带来职场伦理层面的问题，当机器具备一定的沟通理解和对话能力后，作为员工，可能没有办法确定另一个素未谋面的同事是人还是 AGI，而人与 AGI 的职场社交，可能引发严重的人类心理问题；职场伦理的另一个问题是版权问题，AGI 可不认为你费心费力做出来的内容拥有版权。
总体上，人与 AGI 之间扩张出新的 " 生产关系 "，也注定会产生出新的 " 经济价值 "，这是毋庸置疑的，但新的经济价值蛋糕要如何合理分配和使用，也将带来需要调和的新社会矛盾和关系痛点，而解决这些社会矛盾和关系痛点，也意味着巨大的商业市场潜力。
04 重塑经济发展范式的五大潜力
AI 大模型 " 颠覆人类生产力 "" 升级商业价值链 " 和 " 变革生产关系 "，这一系列产业嬗变的最终指向，将是对旧的 " 经济发展范式 " 的立体重塑，一批秉承全新发展思维的企业快速崛起是其必然，这是一块更有宏观价值的商业潜力拼图。
第一，从经营 " 数据孤岛 " 价值，向分羹 " 数据共享 " 价值的经济发展范式重塑。
" 没有人是一座孤岛。"AI 大模型将真正见证一个崭新的知识经济时代，要想加入这场 "AI 游戏 "，就必须让渡自己一定的数据权利，只有把自己的数据门槛锯得矮一点，才能得到更聪明的 AI。一个真正的知识经济时代将就此开始，谁要想融入整体 AI 生态，谁就必须贡献自己的孤岛数据，没有人可以继续独享 " 知识闭源 " 的红利，一方面是因为你闭源的知识价值将被 AGI 显著削弱，另一方面闭源知识也将因无法及时迭代而丧失价值时效，所以类似中国知网这样的闭源平台，要么与 AI 大模型一起搭建全新的版权模式，要么就淹没在新经济发展范式的潮水中。
第二，从 " 货币对标商品 " 的商品经济，向 " 货币对标算力 " 的算力经济过渡的经济发展范式重塑。
" 算力是新的货币。" 货币，顾名思义，有货才有币，货是价值和使用之本，币是储值和流通之器；数智经济时代，商品是 " 有形之货 "，算力是 " 无形之货 "，二者将来都是经济社会生民立命之本。以前，有多少商品供给，就有多少货币供给，货币是对标商品的；未来，有多少算力供给，也就需要有同等的货币供给，货币也将开始对标算力。一同商品经济的繁荣需要货币流通之力的推动一样，算力经济的崛起也需要货币流通之力的襄助。
第三，从 " 看不见的手 " 的自然调节，到 " 看不见的脑 " 的智能调节的经济发展范式重塑。
从更长远的角度看，"AI 大模型 " 的智能要素与市场的商业要素进行广泛融合，使各种 " 物理机械要素 " 向 " 类生命智能要素 " 进行 AI 转化，将推动经济发展的底层逻辑从低质量的市场 " 自然调节 " 逐渐向高质量的 "AI 智能调节 " 进行本质跃迁和过渡，助力各种市场主体智能调节和精确匹配市场资源与供需，从而彻底颠覆传统靠市场自然应激反应的 " 草履虫 " 式经济学理论和经济发展范式。
第四，从追求 " 微笑曲线 " 价值，向延伸 " 瘦脸曲线 " 价值的经济发展范式重塑。
"AI 大模型 " 将显著延伸企业供需两端的价值链，让企业从过去的追求 " 研发设计、生产销售、品牌服务 " 的价值附加，进一步向 "AI、云、OS 等底座能力支持（向左侧延伸）" 和 " 终端应用、在线支持、场景智能等终端价值供给（向右侧延伸）" 进行延伸，比如，海尔、美的在这方面的转型就比较成功，两家已经不仅仅是生产销售家用电器的制造企业，而是提供全链路家用电器智能服务的科技公司，显著延伸了各自在供需两端的价值链，带给企业新的经济和利润增长点，未来其与 "AI 大模型 " 进行深度结合，还将在 " 瘦脸曲线 " 的两端产生更多的价值附加。
第五，从 " 云计算 / 云智能 " 的平台经济，向 " 分布式 AI（计算）渗透产业全链路 " 的云管边端一体化的经济发展范式重塑。
云计算与云智能天然存在 " 不敏捷 " 的缺陷，因此 AI 的泛在化是一种必然的趋势，这也意味着平台经济的模式将被 " 云管边端一体化 " 的模式替代。在《数智经济》一书中，我就提到 " 分布式 AI 渗透产业全链路 " 的概念，它将是第四次工业革命下战场商业变革的核心方向，但我没料到会来的这么快，目前国内已经有 AI 大模型厂商，试图做适合云、边、端不同需要的 "AI 大模型 " 矩阵，以适应在云端和终端的算力实际，当这样一种理念走向了实践，就意味着分布式 AI 渗透产业全链路已经不远了。当然，有人提出 " 混合 AI" 的概念，我不太喜欢这个词，因为这个词把问题复杂化了，人们这个词不知道在讲什么，反而 " 分布式 AI" 的说法更形象，也更容易懂。
结语：AI 大模型亦是 " 双刃剑 "
科技的潮水以上，人们看到的是社会发展欣欣向荣的繁荣景象；但科技的潮水以下，我同样预见到了被数智跃迁抛却者的 " 遍地尸骸 "。
作为《数智经济》的作者，我怀揣着一种理性的悲观，提醒对 AI 大模型的发展要保持一种戒惧：人类不能只看到在科技水位以上的 " 光鲜生活 "，也要顾及到那些在科技水位以下的 " 苟且生存 "，AI 大模型可以有，可以加快孵化和迭代，但绝不能过快、过早地将这股科技飓风卷向千行百业，把中国这片人类数智经济的希望之地变成 " 生产关系激进重构 " 的 " 变革试验场 "。
客观地说，ChatGPT 等 AI 大模型带来的生产力跃迁、生产关系跃迁，很可能将社会撕扯成像《北京折叠》一样的存在，有一拨人在这一轮产业革命中迅速上升，也有另一拨人在这一轮产业革命中批量下坠，社会应该在下坠的那一波人还未落地爬起之前，给予他们必要的价值承托，这样人类才能有一个更加平滑的数智未来，我们不能以工业革命的发展完美解决了伦敦的马粪问题、羊吃人问题就忽视其负效应而一味激进地鼓动工业革命，而应在 " 先立后破 " 的发展框架下，在中间也有一个让大多数工作者不批量硬着陆失去工作机会的承托式过渡，从而让科技的发展真正以每个人为中心。
