大戏即将开始，黑暗笼罩着舞台，当一束光线破开黑暗，华丽的舞台将展现在观众面前。
直到人工智能巨型模型ChatGPT突破认知智能之前，人工智能的前景一度黯淡无光。然而，以ChatGPT、Gemini、文心一言等为代表的巨型人工智能模型，将成为人类第四次工业革命下半场的“首要推动力”，在“分布式智能渗透产业全链路”的旅程中扮演重要角色。这标志着人类智能经济时代的到来。
在2023年，由ChatGPT领衔的“AI大模型”迅速揭开了人类未知的科技新领域。AI从未掀起如此大规模的竞争，涉及人才、技术、资本和商业模式的全方位角逐。这场“百模大战”引发了商业界的热潮，预示着未来商业的巨大潜力。每一个商业拼图都像“美洲大陆被发现”一样，讲述着引人入胜的商业和资本故事。
今天，让我们一起探索“AI大模型”未来商业图谱中的四个重要领域和十八个商业潜力拼图。这些领域包括：1、新的生产力拼图（六个潜力）；2、新的商业链价值拼图（三个潜力）；3、新的生产关系拼图（四个潜力）；4、新的经济范式拼图（五个潜力）。
1、颠覆人类生产力的六大潜力
ChatGPT、Gemini、文心一言等人工智能大模型所展现出的多种实际能力，以及正在逐渐显露的潜在能力，将至少从以下六个方面改变和颠覆人类现有的生产力：
首先，生成式人工智能的潜力在于提升人类多模态内容创作的生产力。
这是AI大模型最基本、也是最早商业化的核心能力。ChatGPT等可以基于“常识”进行AI生成的创作，极大地提高了人类在文本、图像、视频等方面的生产效率，推动了当前蓬勃发展的“AIGC”新商业风潮。例如，文生视频软件Pika在一夜之间爆红，引发了许多创业者的热情。
其次，智能助理具有巨大的潜力，可以提高普通人在日常决策和执行方面的生产力。
ChatGPT-4.0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。这意味着AI大模型将能够与人类进行无障碍沟通，利用手机等智能终端，能够根据人类的指令完成一些辅助决策和执行操作，届时语音助手Sir、小艺等有可能晋升为智能助理，提升生产力；百度李彦宏也曾表示，在AI大模型的支持下，“如流”智能工作平台可以让每一位员工都拥有一个具备丰富专业知识和实时响应能力的工作助理。
其次，辅助智能的潜力可以提高特定专业领域的人类生产力。
未来，随着人工智能在特定领域不断进化，会出现更多像AlphaGo一样的高级智能。这些智能可以用来指导特定职业者的日常工作。例如，医疗人工智能可以作为初级护士、医生等工作者的辅助工具。此外，人工智能大模型也可以充当科学家的助手，帮助他们进行科学研究。目前已经有材料科学家借助人工智能发现了新的纳米结构。
第四，机器智能的潜力可以提升各种信息化工具的智能生产力。
智能手机、个人电脑等便携设备正在迎来新一轮变革。AI大模型的应用使得智能手机、个人电脑有可能升级为“AI手机、AI电脑”，未来各种手机APP、PC应用之间将不再孤立存在，它们可以通过AI建立智能且统一的联系。微软Office办公软件在ChatGPT的支持下推出了Microsoft 365 Copilot，成为了AI化的软件应用。新版必应搜索引擎和Edge浏览器都经历了革命性的变化，提升了人类办公的生产力。这些都标志着智能手机、个人电脑等设备朝着AI化的方向发展。
第五，AI主机的潜力在于提升人类的AI编程能力和按需生产AI应用的生产力。
AI大模型的自学习能力吸引了很多开发者的关注。目前，用户提出简单要求，ChatGPT就能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，这意味着AI大模型有潜力展现更强的“编程能力”，未来可以预见ChatGPT在AI编程和批量生产AI应用程序方面的应用。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“智能科学作为人类最重要的生产力”的生产力。
人类现有的科学绝不是“科学”的极限，更高级的智慧必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”时，新的“智能科学谱系”将逐渐展开。而ChatGPT等AI大模型引发的未来人类“数据科学”的竞争，必将开启“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。
2、升级商业链价值的三大潜力继续追溯，可以发现AI大模型的六个重要生产力突破，可能会揭示人类商业价值链的三个演进方向：
首先，人力资源的价值链正在向“细分工、量化”方向发展，从而提升企业组织管理和团队协作的价值乘数。
人类社会一直遵循着大工业时代的组织管理原则——“大分工”，甚至每个工序都可以分工为一种“职业”。然而，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。这种“量子化”职场生态具有一人兼能、一人兼职、一人兼责的显著特点，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”的进一步发展，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“个人的力量可以超过大型组织”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”等依然显示出前瞻的价值。
另一方面，AI大模型带来的“小分工”“量子化”管理，将可以更好地将组织团队凝聚在一起，从而提高团队协作的效率和产出。它将传统的需要按部就班的内容生产和事后优化的大分工合作模式转变为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。
其次，产品和服务的价值链正在向“智能价值增加”方向发展，发掘人工智能在商业全流程的“采购、生产、供应、销售和服务”中所带来的附加价值。
自从人类进入工业社会以来已经过去了200多年，产品的价值供给一直以来都是以“功能、品牌、情感”等为价值的基准。然而，随着AI大模型开启的未来数智经济时代的到来，产品的价值供给将逐渐增加新的价值基准，如“智能、敏捷、安全”等。这意味着企业需要挖掘AI在“采产供销服”商业全流程中的价值溢出。如果企业无法提供这样的价值，那么它可能会被淘汰出局。
第三，创新研发（研究与开发）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，人工智能的大型模型具有颠覆和重塑“科学作为人类第一生产力”的巨大潜力。它不仅仅是科学领域的重要工具，也是实现人类科学从“现代科学”向“智能科学”扩张（乃至跃迁）的高级智慧源点。未来的科学可能来自于比人类更高级的人工智能，它使用的是“变量关系”思维，而不是人类擅长的“逻辑推理”思维。因此，企业的创新研发需要将重点从“科技创新自实验室出”转向“科技创新在人工智能出”。
3、变革生产关系的四大潜力AI大模型的广泛应用将引发人与人之间新的经济关系，扩大人类生产关系的范围，从仅限于人与人的经济关系扩展到包括“人和AI”、“人与‘人+AI’”以及“‘人+AI’与‘人+AI’”之间的复杂经济关系。这将导致人们在生产过程中的经济关系呈几何级数扩张，必然引发人类生产关系前所未有的变革。
根据马克思主义政治经济学的原理，生产力决定着生产关系，而生产关系也需要与生产力的发展相适应。从这个角度来看，ChatGPT等人工智能大模型的出现将使得社会的生产力和生产关系之间的适应变得更加复杂。这可能导致人类社会经历一段“生产关系快速且剧烈重构”的过程。
由于众所周知的原因，这里不便详细阐述，只从四个方面介绍人工智能大模型改变生产关系的潜力：
首先，雇佣关系将发生变革。ChatGPT、Gemini、文心一言等新型的“类人生产力”将改变过去“公司-员工”模式的生产关系范式。这些人工智能作为经济关系的第三方参与者，将在生产关系中发挥作用。公司和员工之间将建立新的雇佣关系，其中AGI起到纽带作用。这将直接影响社会的人力资源机制，包括招聘、培训、薪酬、裁员等规则都将发生重大变化。
其次，价值分配的改变。从财富生产和分配的角度来看，生产关系的转变也将引发一场财富分配的革命。人类与AGI的合作创造的价值，应该以何种比例分配给公司、员工和AGI呢？AGI的辅助是一种革命性的生产力解放，无论是设计师、律师还是记者等任何职业角色，都可以通过AGI的赋能产生“团队价值”，一个人也能像多人团队一样高效产出。因为AGI可以帮助你处理文案工作，管理和决策项目，并基于其专业经验帮助你进行深度思考。生产力的飞跃将带来财富的增值，那么这种增值的分配应该偏向于谁呢？
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转变，将导致职业机会的进一步集中化，企业组织趋向“小型化、精英化、创客化”，团队管理从“稳定架构”变为“敏捷架构”，100人的团队可能很快变成10人的团队，并且人才流动性增加，在这种情况下，企业所需员工数量指数级减少，社会整体工作机会因为个体生产力的提升而向少数人快速集中，导致更多人失去工作，这样的大规模失业将带来严重的社会保障问题，但这却是ChatGPT等技术的生产力转变和生产关系变革所推动的必然趋势，人类迫切需要提前准备，如何适应和平衡生产力和生产关系的新变化，以推动整体社会稳妥地进入数智经济的新发展模式，将成为考验各国政府执政能力和智慧的重要问题。
第四，职场伦理的变革。引入像ChatGPT这样的AI大模型，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，可能无法确定另一个素未谋面的同事是人还是AGI。这种人与AGI的职场社交可能引发严重的人类心理问题。另一个职场伦理问题是版权问题，AGI可能不认为你费心费力做出来的内容拥有版权。
总的来说，人类与AGI之间的互动将产生新的“生产关系”，从而创造出新的“经济价值”。这一点是不容置疑的。然而，如何合理分配和利用这种新的经济价值蛋糕，也将引发新的社会矛盾和问题。解决这些社会矛盾和问题，也意味着存在巨大的商业市场潜力。
4、重塑经济发展范式的五大潜力人工智能大型模型的出现将对人类的生产力产生颠覆性的影响，提升商业价值链并改变生产关系。这一系列产业的转变最终将对传统的经济发展模式进行全面重塑，一批秉承全新发展思维的企业将迅速崛起，这是一个具有巨大宏观商业潜力的拼图。
首先，我们需要重新塑造经济发展范式，从仅仅经营“数据孤岛”的价值，转向共享数据的价值。
“没有人是一座孤岛。”人工智能巨型模型将见证一个全新的知识经济时代，要想参与这场“人工智能游戏”，就必须放弃一部分数据权利。只有降低数据门槛，才能获得更智能的人工智能。一个真正的知识经济时代将从此展开，想要融入整体人工智能生态的人，必须贡献自己的数据，没有人可以继续独享“知识封闭”的好处。一方面，因为你封闭的知识价值将被人工智能显著削弱；另一方面，封闭的知识也会因为无法及时更新而失去价值。因此，像中国知网这样的封闭平台，要么与人工智能巨型模型一起建立全新的版权模式，要么就会在新经济发展范式的浪潮中消失。
其次，经济发展范式正在从以“货币对标商品”为主的商品经济转向以“货币对标算力”为主的算力经济。
“算力是新的货币。”货币，顾名思义，需要有货才能有币。货物是价值和使用的基础，而货币则是储值和流通的工具。在数智经济时代，商品被视为有形的货物，而算力则是无形的货物。这两者都是经济社会生活的基石。过去，货币供应量与商品供应量相对应，货币的价值与商品相匹配。未来，算力供应量的增加也需要相应的货币供应量，货币也将开始与算力相匹配。与商品经济的繁荣需要货币流通的推动力一样，算力经济的崛起也需要货币流通的支持。
第三，从“隐形的力量”的自然调节，到“隐形的智慧”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“幸福指数”价值，向拓展“美容指数”价值的经济发展范式重塑。
“AI大模型”将显著扩展企业供需两端的价值链，使企业不再仅仅追求“研发设计、生产销售、品牌服务”的附加价值，而是进一步向“AI、云、OS等底座能力支持（向左侧扩展）”和“终端应用、在线支持、场景智能等终端价值供给（向右侧扩展）”延伸。例如，海尔、美的在这方面的转型就非常成功，两家公司已经不再只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，显著扩展了各自在供需两端的价值链，为企业带来了新的经济和利润增长点。未来，它们与“AI大模型”深度结合，还将在“瘦脸曲线”的两端产生更多的附加价值。
第五，从“云计算/云智能”的平台经济，向“分布式人工智能（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。
云计算和云智能天然存在“不灵活”的缺陷，因此人工智能的普及是一种必然的趋势，这也意味着平台经济的模式将被“云管边端一体化”的模式所取代。在《数智经济》一书中，我提到了“分布式AI渗透产业全链路”的概念，它将成为第四次工业革命下商业变革的核心方向。然而，我没有预料到这一切会来得如此迅速。目前国内已经有一些AI大模型厂商试图构建适用于云端、边缘和终端不同需求的“AI大模型”矩阵，以适应不同计算能力的实际情况。当这种理念得到实践时，意味着分布式AI渗透产业全链路已经不远了。当然，有人提出了“混合AI”的概念，但我不太喜欢这个词，因为它使问题变得复杂，人们不知道它具体指的是什么。相比之下，“分布式AI”的说法更形象，也更容易理解。
结语：AI大模型亦是“双刃剑”科技的进步带来了社会的繁荣和发展，但同时也带来了被数智跃迁抛弃的人们的困境。
我怀揣着一种理性的悲观，提醒对人工智能大模型的发展要保持一种戒惧：人类不能只看到在科技水平较高的“光鲜生活”，也要顾及到那些在科技水平较低的“苟且生存”，人工智能大模型可以存在，可以加快孵化和迭代，但绝不能过快、过早地将这股科技风暴卷向各行各业，把中国这片人类智能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，像ChatGPT这样的AI大模型带来的生产力飞跃和生产关系的变革，很可能会导致社会出现类似于《北京折叠》中的情景。在这一轮产业革命中，一些人迅速崛起，而另一些人则大量下降。因此，在那些下降的人还没有重新站起来之前，社会应该给予他们必要的价值支持，以实现更加平稳的数字化未来。我们不能因为工业革命解决了伦敦的马粪问题和羊吃人问题，就忽视其负面影响，盲目推动工业革命。相反，我们应该在“先立后破”的发展框架下，为大多数工作者提供一个过渡的支持系统，以避免大规模失业的发生，真正以每个人为中心推动科技的发展。
