陆奇:iPhone 满足了人类的什么需求

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所属分类:投资理财

在其成立的创投机构「奇绩创坛」的演讲中,梳理了不同时代技术进步的方式,同时深入浅出的解释了「如何利用技术创造价值」,以及在「数字化」的大背景下,技术将会如何演进,未来的机会又在。

分析框架:洞察技术创造价值的未来趋势

|价值的本质是满足人类需求的能力

很多人都在说价值投资,或者创立一家有价值的公司,那么价值的本质是什么?我看了不少关于价值的讨论,发现很多都是用价值定义价值,是自循环。

定义价值,我总结自己目前的思考,我认为价值本质上是满足人类需求的能力,具体而言,就是「现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力」。

这里面有几个关键点:(1)用户和客户在市场上有区别,他们未必是同一个人,客户是付钱的,用户是使用者,他有可能付钱有可能不付钱;(2)价值的本身是满足用户和客户需求的能力,本质是一种能力;(3)它是「现在和未来」满足需求的能力,它必须具备持续性;(4)它必须通过市场。这个定义里面缺一个字都不是价值。

简单举例来说,如果你有一个工厂,或者你有一个研究机构,你在持续打造未来满足人类需求的东西,那你就有价值。这是价值的本质,我们所做的一切都是围绕人类需求去做。

|技术的核心是用信息来组织能源转化,满足人的需求

技术和价值的关系是什么?我先讲技术的本质,很多人对技术有认知上的误区。

第一,它是基于自然现象

第二,它有相应的科学理论可以解释这个自然现象

第三,它有一个信息过程,它是可编程的。

第四,它有一个能源转化过程,它同时是可执行的。

第五,用信息来规划能量转化,去满足人的需求。不管是生物过程、物理过程、化学过程,都是能源转化,没有别的途径。

总结一下,技术的内核是用信息+能源去改变自然现象,满足人类需求。技术和人的需求是分不开的,这是技术的核心结构体系。

|技术创造价值的关键:用长期主义把握好价值创造和市场价格之间的关系

技术的发展体系永远是从科学中用科学的理论开发技术,同时技术也在经济开发体系里面创造新的财富。价值的发展体系是经济体系,比如市场,市场是一个财富创造体系,它让技术在这个体系里面更好地找到需求来落地。

这里大家需要想清楚的是,价格和价值是两件事情:

- 公司的价格是在某种市场环境下对价值的评估,比如在一级市场、二级市场的交易价格。

- 公司的价值是满足需求的能力,现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力。

要做好一家创业公司,要真正创造大量的价值,必须坚持长期主义。因为市场环境永远在变,但不变的是「人类的需求是否被满足」,所以技术创造价值的核心关键是长期主义。

要做好一家创业公司,我们要长期持续关注「我(是否)在满足越来越多人未来的需求」,要做一个价值越来越大的公司。

我们也需要把握好价值和价格之间的关系,因为不融资,不在市场上做商业交换公司就不能持续。我前面的定义,有价值的东西必须能够持续地满足人的需求,要持续的话,必须在价值和价格之间做转化,不管是在一级市场还是二级市场。

技术驱动经济发展的结构、体系和趋势

接下来我们用前面讲的方法论仔细看一下历史,根据历史看一下我们今天面临的发展机会。

我们来回顾下人类的历史,上面这个图片,竖轴是经济体系的规模,横轴是时间。

首先,人类发展的历史主要是由通用技术发展而驱动的,技术的结构核心是信息和能源之间的关系;我们讲技术,最关键要看的是用什么样的信息结构做什么样的能源转化,别的都不重要,决定一切的是能源转化过程和信息的结构。其次是经济发展体系,人类历史上有三个财富发展体系,它都是由能源和信息的结构所确定。

|不同时代的经济发展体系

经济发展,核心要看我们的发展体系的它内在结构是怎样的,是 1+1=2 的体系,或者 1+1>2 的体系,还是今天我们处于的 1+1>4 的体系。数字经济为什么这么重要?因为它是 1+1>4 的体系。这是逻辑可以推演和分析出来的。(注:这里的 1+1>2 和 1+1>4 的比喻是借鉴李录先生的有关演讲和文献)。

农业时代(1+1=2)

农业时代,能源主要是太阳能,能源转化是光合作用,需要一定的土地、化学成分如氮和磷等。能源是免费的,转化过程也简单,因此信息结构也简单,从而导致人要做的事情也很简单,就是劳力。农业时代有几千年,它是一个很扁平的增长曲线(如上图中的橙色曲线)。

需要注意的是,工业时代并没有取代农业,工业时代带来更多的工具,比如施肥和除草,把农业做得更好,信息时代也可以把农业做得更好。

但农业本身核心产能是土地,就算把世界上所有的聪明人都给你,但如果你只有两亩地,那也只能产两亩地的量。所以农业时代都是控制土地、瓜分土地的历史。产出过剩比较少,因此交易简单,没有一个复杂的开放市场。因此农业时代是 1+1=2 的市场,产出与核心产能(土地)的关系基本是线性的。

工业时代(1+1>2)

工业时代的起步是能源变革,人类开始使用化石能源,它的载体是电。工业有三个不同的阶段,主要是能源转换效率不一样。

工业 1.0 是机械设备转换能源,2.0 是电气设备转换能源,3.0 是电子设备转换能源,转化效率层层递进。工业 4.0 会很不一样,主要是信息化和数字化驱动。

工业时代,由于需要设备来转化能源,人做的工作变复杂,信息过程也更复杂,需要流程。那个时候诞生了大学,工程师、科学家成为职业,因为人类社会需要大量的技能如工程师、裁缝、厨师、律师等分工合作。

工业从 18 世纪中开始到今天,三百来年的时间,这一条曲线(上图绿色曲线)发展非常快,它的核心产能是人的技能+厂房设备。工业时代经济发展更加迅速,它是 1+1>2 的体系。为什么呢?举一个简单的例子,如果是做鞋的生意,一个工厂可以产出一定量的鞋子,再给一个工厂,产出的鞋子不是单纯 2 个工厂加起来的量,而是更多。亚当斯密分析了,原因是分工和交易。分工以后,有人专门做鞋带,有人专门做鞋底,每个人更聚焦,效率也更高,产出也更多。交易会给上游和下游带来更多机会。

信息时代(1+1>4)

我们今天正处在信息时代,对应上图中蓝色部分。起点是上世纪中叶,人类发明了通用计算机,它可以高效地处理信息,用计算来模拟和预测,设计如何更快更好满足人的需求;它能用很少的能源、很短的时间更高效地产生和社会价值。这条蓝色曲线涨得越来越快,因为它是一个 1+1>4 的发展体系。

首先,信息时代的核心产能不再是人的技能和设备,而是人才(研发和市场)+ 技术(资源快速组合),为什么是 1+1 大于 4?用以上同样的例子来回答,当一个工厂规模扩两个时,更多的知识在沉淀,尤其是通过数据和软件;数据让我们更多更好地了解需求,软件驱动让我们更快更有效地满足需求,因此产出相对于核心产能是一个多重超线性增长的关系。

二十年前,市值高的公司是工业时代的巨头如汽车、石油企业等,现在大多是数字的领头公司,接下来数字化的公司会更多。创业不管做什么生意,都一定要尽量站在蓝色曲线上做。我们要做得越来越多的是用数据和软件来做。数字化本质上是辅助、扩充、替代甚至超越人的能力,有很多产品,比如说内容推荐、电商平台等,数字化能做的事远远超过人的能力,它们的产能会越来越大。

|科学发展进入第四范式

回顾历史,我们也要关注科学发展体系的演化,科学的发展有四个范式:

第一范式:科学的第一范式是经验主义和人的深度思考,比如柏拉图、亚里士多德等,他们在农业时代也有很多发现。

第二范式:工业时代,科学的发展进入第二范式,以系统化的实验和分析为主,从伽利略开始,科学家和工程师开始成为一个职业,有组织地来做科研,大学也在这个时期形成。

第三范式:科学的第三范式是系统性的理论辅助于计算模拟。

第四范式:科学的第四范式是数据驱动,通过数据和算力来探索前沿。

科学发展今天逐步进入了第四范式。进入第四范式后,科学和商业化其实分不开,比如说,数据从哪里获取?在大学里面怎样获得数据?国内研究数据从哪里来?大量的数据只能通过大量商业化的行为获得,所以产学研之间的关系又不一样,拉得越来越近,迭代的闭环越来越紧凑。

对创业者尤其是技术驱动并有远大抱负的创业者,我们需要关注科学发展体系演变所带来的机会。今天的全球主流科学发展体系是由 Vannevar Bush 1944 年《科学无尽的前沿》所提议的,核心有几点:

- 大规模建立研究型大学,让研究生和教授一起推动科研

- 研究型大学大量驱动工程性研究,不纯是基础研究

- 建立大量的国立实验室

- 政府出资,科研方向以科学家自导为主

在新的科学范式下,这个模式已经越来越不够了。

今天的科学前沿逐步由一些大厂和新一代研究型创业公司在驱动。举个简单的例子,今天引领信息科学的是谁?不是斯坦福、MIT 等高校,而是谷歌、微软、亚马逊、阿里、腾讯和字节等一系列的大厂。今天站在人工智能最前沿的不是大厂,而是 OpenAI 和 DeepMind(DeepMind 虽然在谷歌里面,但它本质上还是个独立的创业公司)。同理,今天引领商业航天的,不是波音,NASA,而是以 SpaceX 为代表的商业航天创业公司。

为什么一个研究型的创业公司能够引领前沿,因为在今天这个时代,你只要有顶尖技术,有一个大的 idea,有能力有抱负,就有机会获得大量的资本,并跑在前沿。这是我们在场每一位的机会。

|全球地域经济的发展

农业时代,经济主要在适合农业发展的地域,基本上到处都有。工业时代的第一阶段发生在英国,因为当时的力学、机械学、早期的物理学研究最多且传播最广的是在英伦三岛。工业 2.0 在德国等欧洲大陆,3.0 到美国等北美地区,美国过去几十年基本上垄断了科研的前沿。

但是现在,这个前沿有可能向亚洲转移。一方面是经济中心显然在向亚洲转移,另一方面,当科研进入第四范式时代,产业体量大、人才集中的地域有机会驱动新一代科研型创业公司,驱动科学更快地发展。

数字化驱动经济发展的结构、体系和趋势

讲完历史和发展趋势后,接下来讲一下今天核心驱动历史发展的主流——数字化。什么是数字化?数字化为什么重要?数字化的本质是什么?它的内在结构、发展体系和趋势是怎样的?

|什么是数字化?

首先讲讲什么是数字化,我认为数字化有它稳定的结构。数字化的内核永远有六个组成部分,缺一不可,但是它始终围绕人的需求,数字化某种程度上是人性化。

数字化的起步是针对某一种人类需求,获取信息、 表达信息、存储信息、传输信息、处理信息,最后交付信息,这是数字化的核心。

第一是获取信息,我们需要有感知能力,因此有各种各样的传感器。

第二是表达信息。今天大部分的信息是用符号和文字表达的,深度学习的革命本质是一种表达的突破,不再用文字符号,而是用基于浮点的重叠,这一下子打开了新一代感知和各种各样计算的可能性。

第三,表达之后要存储。信息可以写在纸上,今天是存储在磁盘,以后可能是放在基因里面。

第四,传输信息,要满足人的需求,信息往往需要覆盖一个地域,覆盖一个国家,覆盖整个世界等。

第五,处理信息,用算力解决一个任务。赫伯特·西蒙是人类历史上唯一一个同时获得图灵奖和诺贝尔奖的人,他有一个非常系统化的理论解析人是如何解决问题的,任何人的需求、问题,都可以设计一个任务通过计算来解决。

第六,交付信息,就是把计算结果交付给人,去满足我们的需求。今天大量的信息交付是在屏幕上输出给人去读,越来越多的交付是直接去控制一个设备,甚至直接去控制一个生命体系等。

我们再往外看一层,获取信息就是获取数据,数据是信息的表达形式,有了信息之后,我们得满足人的需求,需要一个模型知道该用什么样的任务去满足人的需求,我们把它叫算法,有了算法之后还得去计算,就要算力,今天用硅,以后可能是别的方法。

计算的本质就是在一种系统架构上,用很少的人员、很少的时间去模拟、设计、测试如何满足某种需求,最终把这个信息算好以后交付。

这里连接一切的是软件,软件是媒体,核心是数据、算法、算力、人的需求和任务。这是数字化的真谛,它是人的知识和能力的延伸,为人的需求而起,帮助人更快更好地完成任务,满足需求。

|数字化开启了极为高效的价值增长飞轮

前面我们分析了数字化是人的知识与能力的延伸,它的进程势不可挡,我认为数字化进程还会继续加速。

数字经济时代,基本上都是大的平台驱动,比如 PC、移动互联网、新一代的人工智能和云等。一旦有了平台以后,它有一个稳定的软件的抽象层次,可以写软件,同时针对这个软件它往往有个硬件架构,比如 x86、ARM、RISK-V 等,它的效用很神奇,可以解释为什么 1+1>4。

第一,算力成本越来越低,也就是摩尔定律,每隔 18 个月,密度增加 1 倍,成本下降,所以供给端越来越便宜。这就是为什么数字化技术驱动型的经济,往往会是商品越来越便宜。

第二,软件驱动,它可以快速迭代,很多软件产品每两周迭代一次。数字化生态跟物种一样,进化速度快的物种生命力更强。

第三,数据沉淀,每一次调用软件或硬件,都有数据沉淀,数据里面承载的是对人类需求的理解和满足需求的任务的理解,数据沉淀就是知识沉淀。

第四,社会生态网络协同。在工业时代,如何协同?在工厂里面,主要是内部协同和上下游协同,今天则是整个社会协同,它的效率远远超过工厂。假如我是做鞋的,我知道谁穿我的鞋,谁卖我的鞋等等;我有客户数据,我可以做产品设计、物流、客服和支付上的协同,把他们综合在一起。

数字经济是极为高效的增长模式,成本不断地呈指数下降,迭代越来越快,数据沉淀越来越多,更多的需求理解,协同不是在工厂里面协同,而是整个社会来协同,它是一个极为高效的价值增长飞轮。

简单总结一下,为什么几乎每一个国家都在做数字化转型,为什么数字化这么重要?本质上是把 1+1>2 的经济变成 1+1>4 的经济。关键是怎么做?如何推动数字化的进程?

|数字化进程的结构、发展体系和趋势

数字化的进程有规律可循,有它的结构、发展体系和趋势。

数字化的结构是什么?数字化永远是平台驱动的,平均每隔 12 年左右有一个新的计算平台,历史上都是这样往前走的。

这个平台的结构包括前台和后台,前台是交互能力,后台是计算规模,它的发展趋势和驱动力是数字化覆盖的宽度和深度。

比如说 PC 时代,代表企业包括 IBM 和微软。我在微软工作了八年多,微软是一个了不起的公司,它数字化了企业办公室的桌面:文档,企业的信息管理和流通,本质上它是一个鼠标键盘公司,但是造就了一个 4 万亿美元的产业生态。

接下来,移动互联网时代,代表企业是苹果、三星、谷歌,他们数字化了什么?是人社交通讯信息和人的日常行为,出行、支付、社交等。

人工智能时代,物理世界和数字化世界融入一起,所以它的驱动力就是数字化的深度融合,然后一个平台一个平台往下走,大概 12 年左右,这是数字化发展的趋势。

技术发展的(无尽)前沿:结构、体系、趋势

如果我们把数字化和其他前沿的科学技术合在一起,那就是下面这张图,它的结构、体系、趋势都在这上面。我们先讲一下数字化目前面临的前沿,今天数字化的前沿非常多维度,有三个大的平台在同时往前走。

|数字化的前沿:三个大平台在同时往前走

(1)移动互联网/云

我们目前的主流数字化平台是移动和云的时代,它的前端一开始是手指触摸交互,今天手机的感知能力也越来越强,有了定位,定位很重要,物流、打车等都是定位带来的机会。接下来是摄像头和视频,以及激光雷达等。

大家一定要关注视频,这里面有很大的机会,我们历史上一直在等这样的机会。因为今天所有的人机交互,核心逻辑都是用语言、文字和图像描述一个思想空间,通过点击和上下滑动与这个思想空间交互。这个逻辑代表什么?它代表人和需要交互的对象在做间接交互,不是直接交互。

但是,短视频,快手、抖音等基本开启了直接交互的大门。你到一个直播间,可以和主播说,「老板,你这个包很好看,能不能让我看看里面,或者能不能给我打 8 折」。这样的交互,它意味着人开始和物理世界、自然社会做直接交互,这开启了一个新的大门,未来会有越来越多的软件驱动的直接交互,演化出新的内容,通讯,社交,电商,企业服务等等。

后台,在云的时代,大家要关注云原生。云原生不光是软件的体系变成以微服务、网关、Mesh 这一系列组织企业和 C 端这些看得见的体验,更为重要的是,它会带动未来硬件的更新和软件体系的重构。

视频原生会发生,毫无疑问,视频承载的信息远超文字和图像。未来的人机交互,企业管理都会以视频流为主。今天的互联网主要是为文字图像,非实时交互而设计的,对音视频低延时交互是根本不行的,必须在互联网上用视频做直接的交互,直播课、录播课等各种各样的互动,这会带来新的基础平台,新一代的 Paas、新一代的 Iaas,机会非常多。上海有一家创业公司叫做声网,非常出色,它代表了很多类似的机会。

(2)AI/边缘及 5G

我们今天,人工智能时代也开始了。今天的 AI 以深度学习为主,核心本质是一种新的计算基石,本质是用重叠向量表达信息,通过简单的优化过程来高效快速地抽取特征,用这些特征可以快速高效地解决我们关心的任务,比如视觉识别任务、语言交互任务等等。

这个新的计算方法它之所以能成为大量经济价值的重要源泉,是因为它可以把物理世界的信号直接投射到这个向量空间,所有的传感器、传控器,所有物理模态都可以,从人机交互的角度看,一切交互模态的大门通通打开。过去交互都是鼠标键盘,现在是对话交互、视觉交互,未来还有触觉交互等,自然交互都可以开启。

同时在后端,创新的机会非常大。芯片和底层软件都要逐步重建,今天的 X86、ARM 等都走不到未来,因为它们只能在维度很低、控制流可以稳定预测的情况下能有效工作。中国需要重建自己的生态,虽然面临着卡脖子的问题,但从时机来看还是幸运的,因为本来芯片和底层软件都要重做。

今天有些语言用得很有意思,叫做异构计算,对我来讲,这个异构计算才是未来真正的主流计算,过去的 X86、ARM 才应该算计算历史的异构设计,因为未来主流是智能化的计算体系,从架构上讲,以人作为一个智能体系,主要是处理高维度信息、用高并行的大量数据作为计算主流。

智能云/边缘,人类的发展永远是路径依赖的,人工智能的未来是在今天云和移动端的基础上往前走的,因此自然会生成智能云和边缘,特别是 5G 的边缘计算。

这里还有新的后台的机会,特别是新的数据和计算平台。这里简单提一提,在人工智能时代,新的核心产能之一是数据。我举一个简单的例子,即使把世界上所有的工程师都给你,让你做语音交互的应用,但是你没有 2 万小时标注数据,你做不出来。

数据是人工智能时代的核心产能,但是数据的复制成本是零。如果金子可以不断变成新的金子,那金子就不是金子了,所以如何用隐私计算等新的计算平台,让数据变成产能,有很多的机会,当然,像 OpenAI 做的,通过大模型、大算力、新的平台如 GPT1、2、3、4、5……,这样一直往下走,未来的模型只要通过微调(fine tune), 经过 few shot learning,很快就可以做出来,所以这是新的 Iaas/Pass 的机会。

同时讲一下数字化的广度和深度,本质上人工智能时代开启的是把物理世界和数字世界混为一体,未来数字化的生态会有新一代的、定义性的体验出现。

过去的历史,每一个时代都是定义性的体验产生的数字化生态,PC 时代是 Windows 的发明,在移动时代是 2007 年的 iPhone,下文会讲为什么这是定义性的体验,因为它启动了新的时代。

人工智能时代,定义性的体验还没有到,但是很快要到了。比方说一辆软件可更新、可延伸、可以自动驾驶的车子;一个完整的、软件定义并可延伸的医院、工厂、学校等;每一个这样的定义性的体验,都可以启动一个大的商业生态。人工智能时代机会非常多,包括新的生命科学、药物开发体系等等。

这里提到了自动驾驶的车子,上图中黄色标注是电动车的生态,最近大家都关注到了,越来越多公司都进场了。从探索未来大规模商业发展潜能的角度来讲,他们都应该进场,这是理性的。

我们和中国造车企业交流很多,今年 5 月的时候,奇绩做了第一次对接创业公司和造车企业的产品对接。我们聊了不少领军人物,他们为什么造电动车?就是为了拿一场的票。进什么场?自动驾驶带来的新一代信息工业的制高点。

未来的汽车是软件可定义的电子电气设备(它将由好几亿行代码驱动),它将是信息工业的制高点,信息工业的发展永远有一个母生态,今天的母生态是手机生态,以苹果、华为、谷歌、Qualcomm 等为代表,其他很多产品都是基于这个产品衍生出来的。

下一个母生态将是汽车,同时,电动车又代表了新的能源产业的制高点,是人类能源体系从化石能源进入新能源的转折。

人类历史上还没有这样一个商业化机会,同时占住信息工业和能源工业的制高点,因此你今天有能力就应该去拿一张门票,给自己留一个机会。未来还有更多的企业会宣布进场。

(3)新前沿

新一代数字化前台能力包括 AR、VR、脑机接口等,AR、VR 可以把物理世界和数字世界融合在一起,带来新的体验,类似《头号玩家》等。

新的后台也起来了,量子虽然离商业化还有距离,但是技术一直发展很快,还需要时间。

量子一旦出来,它是一个完整的生态,早期很可能是量子化学、量子材料等,当然量子计算会带来颠覆性的效果。

| 新能源、新生命科学、新材料科学、新航天等领域的新前沿

今天,其他技术领域的前沿都在高速发展,这里简单提一下:

(1)新能源

首先是能源,毫无疑问,整个社会必须找到一个可持续再生的形式。碳捕捉技术、新的电池和存储技术、氢能、生物能源等,最终我们的解决方案可能是可控核聚变,因为地球上所有的自然能源,如太阳能和风能,最终都是太阳核聚变形成的;当然这个很难,但是核聚变如果可控的话,效益是最高的。

(2)新生命科学

生命科学在发生重大的变革,基于过去几年在感知能力上的跃升,我们有了基因组,特别是基因测试的成本一直在往下降;其他感知系统如低温电镜等等;同时人工智能算法和大算力,使得药物设计、药物研发、精准治疗都是朝数据驱动和计算方向发展,也就是科学的第四范式,这里带来非常多的机会。

(3)新材料科学

材料科学,稍微滞后一点,但是也朝这个方向走。中国的大量机会更是产业驱动,比如芯片、生物、能源等等;特别是芯片工业,需要找到更多好的路径;计算驱动的研发形式也会往前发展。

(4)新航天

最后讲一下商业航天,因为要满足人的需求,永远需要空间。关于如何去看商业航天,我们不妨回看过去,像中国郑和下西洋一样,或者是葡萄牙和西班牙开始去找新大陆,如果郑和找到新大陆,可能今天的历史就不一样了。类比到今天,现在是去月球、火星等太空,去找到适合人类商业化发展的空间,未来将会很不一样。商业航天早期的应用更是针对地球上的遥感和通讯,比如 starlink 等等。

遥感体系或者整个地球的环境数据,包括整个地球的气候、风力,二氧化碳排放等,中国创业公司也很多,美国创业公司也非常多,这个发展方向已经非常快速了。

需求的结构、体系和趋势

前面我们讲到,任何技术的发展永远和人的需求挂钩,但我们观察到的一个误区是,不少人为了技术而技术,而不是使用技术去满足人的需求。

这里我们分析一下需求,需求也有它的结构和体系,据此我们可以判断它未来的趋势。

| C 端的需求:用户永远不满足

个人的需求方面,有一个简单的理论,马斯洛的需求层次理论。底层需要温饱,需要安全,更上层需要得到认可等等。从创新的角度讲,我非常推荐大家一个概念,贝佐斯三年前写给投资者的一封信,他个人的认知是,用户永远不满足。人的需求是永远不满足的,因为总有更好的方法可以去满足得更好。

基于此,我们可以用一个体系来分析,有哪些人的需求,对应会带来哪些技术驱动来创新的机会。比方说,简单从人群、时长、365 天、阶段来看,人群可以分为老年人、小孩、职业人士、学生等。基于此,我们可以画一张表,看看每类人每天 24 小时怎么分配。

从奇绩创坛的角度,我们认为,通讯有非常大的突破空间,特别是基于视频的实时异步通讯,谁先把这个做出来,就可以获得非常大的。

娱乐,我们认为是会长期增长的刚需,人永远需要打发时间,特别是有意义地打发时间。

教育和医疗,在中国是需求远远大于供给的两个行业,它们非常特殊,人类有很多职业可以选择,这两个职业很特殊,他们都是把人变得更好。如果让我选一个的话会是教育,只要教育好了,其他一切都会很好。一个国家长期的兴旺发达,永远要在教育上发力。这是特别重要的机会,我们每个人都要关注到这一点。

在 C 端,从创业的角度,我这里要和大家分享一个想法,就是如何考虑长期深层的需求,好的创业者往往在需求上想得很深,我给大家举几个例子,供大家参考:

第一,今天大家用的现代手机,它起源是 2007 年苹果的 iPhone,那个时候,我在雅虎,乔布斯经常到雅虎来。2007 年,第一个 iPhone 出来的时候,这是一个很差的电话,基本打不通。第一个 iPhone 是和 AT&T 绑定的,AT&T 补贴 300 块,成本 600 块,上面固定了 6 款应用,雅虎 2 个应用,谷歌 2 个应用,苹果自己做了 2 个应用,没有什么生态。

我是第一批买了 iPhone 的人,当时,拿到 iPhone 的人都会很激动,这是一个定义性的体验,新的时代到了,这个手机不一样。为什么?2007 年的 iPhone,它满足人的什么需求?打不通电话,只有 6 款应用,为什么大家那么激动?核心我认为它是满足了人类随时随地要获得信息的需求,因为人是一个信息动物。

第一个 iPhone 很厚很重,像一块砖,但是充一次电,至少可以用一天,放在口袋里,24 小时随时随地可以获得信息,电脑则不行,因为只有坐在桌子旁边才行。iPhone 开启了定义性的时代,我们可以随时随地,24 小时获得信息。总结来说,iPhone 底层满足的是人随时随地获得信息的需求。

我再举一个例子,大家都知道爱迪生发明了电灯,但卖了 7 年卖不出去,找不到应用。历史上曾经试过执行死刑,也行不通。请问,电满足的是人的什么需求,我认为电满足的是人要随时随地转化能源的需求。

为什么爱迪生能够改变历史,做出了不起的发明?因为电满足的是人要随时随地转化能源的需求,照明只不过是一种应用。那个时候大家不愿意买爱迪生的电,理由是油灯也很好用,蜡烛也很好用,照明的需求基本被满足了。但是有了电之后,我们可以有电熨斗、电风扇、微波炉,衣服皱了,转化能源,把它烫平。以前烫衣服怎么烫?用煤炉烧开水去烫。随时获得能源进行转换,这是最为底层的需求,好的创业者要抓住这种历史性机会,要对人类的底层需求有深度思考和把握。

我再问一个问题,Elon Musk 成立特斯拉,他满足了人的什么需求?他解决了人的什么痛点?特斯拉是满足人的交通需求吗?这早就被满足了,我们有这么多油车。为什么这一家公司这么特殊,值得我们关注,他满足了什么需求?我认为他满足了人类希望子孙都能够活下去的需求。

没有新的能源,我们其实都知道,高概率我们子孙的子孙可能就无法在地球上生存下去了。这是一个深层的需求,人是一个很特殊的种类,我们不光想自己要活得好,也希望下一代活得好,他们的下一代也要活得好,这样的刚需是需要被满足的。

好的创业者,尤其是真正能够改变世界的创业者,他是要开启这种根本性的创新,需要对需求考虑得很深,把大量人的需求满足得更好。

| B 端的需求:降低成本,增加收入

基于时间的考虑,B 端我不多展开讲了,B 端也有它的结构,它永远需要降低成本,增加产出,永远需要管理生产、销售、客户、员工、供应链、资金等,企业的信息化,第四产业里面,有大 B 和小 B,大 B 的需求和小 B 的需求非常不一样,历史上还没有看到一家公司既能服务好大 B,又能够服务好小 B。

这里简单讲一下,农业为什么以前没有数字化?因为农业没法有效地被数字化,即使给你手机,你也无法获取信息,手机作为感知,它没有办法知道水稻是怎么长的,小麦是怎么长的,它必须使用传感器。在农业领域,数字化、、信息化、智能化一起做,人工智能之前农业没有办法数字化,所以这个机会是一起来的,是叠加的。

同时我们需要更多企业数字化的基础,特别是开源技术。

今天的信息工业为什么这么蓬勃发展,主要是过去四五十年沉淀的软件,我们每一个创业项目,每一个新的应用,员写的代码不多,因为大部分代码已经有了,都是模组化,所以开源开放非常重要。

第四产业,前面讲的数字化转型,把第一产业、第二产业、第三产业一起往上拉,都有机会从 1+1>2 变成 1+1>4。