2023年7月23日，超声波俱乐部AI Open Day在北京举办，百位AI领域顶级创业者、知名投资人汇聚一堂。超声波俱乐部成员、着魔APP创始人杨磊进行了一场精彩的分享，以下为杨磊的分享整理：

分享嘉宾：杨磊，着魔APP创始人

分享主题：从AI复习科技发展历史

感谢子超给这个机会让我跟大家分享，今天我的分享结合了自己的理解和整个科技发展的趋势，从不一样的视角看一下整个技术发展的脉络。

所以我起了一个题目叫“从AI复习科技发展历史”，这是我2015年出来创业后，看到有一个媒体把2016年之前的所有科技发展的脉络做了一张详细的历程图。

在这里面大家可以看到从1995年到2015年的20年时间里，从不同的口径划分了不同的维度，门户时代、电商时代、移动时代，中间不管是站长还是站长时代结束、移动互联网元年等等这些当年科技刚起来的时候的概念和定义，其实跟今天AI这波概念，如AI元年也好，还是AGI的起点也好，其实是一样的。

在这张图里，希望大家仔细看这几列，这是所有技术的基础设施，这些基础设施决定了后续所有的发展历程。没有这些基础设施，我们站在业务和行业的角度去拆分各个不同时代的时候，都会有不同的口径和视角。如果把这些都去掉，会发现我们的视角都会相对于局限一些，所以第一张图大概只有20年的周期。

如果我们把周期拉得更长一些，比如说1840-1940年这100年的时间里，第一波所谓的连接时代出现了，包括电报、电话、广播、电视等等这些连接的媒体。

再往后大概有将近50年的时间主要集中在计算时代，我们称之为计算1.0，这个里面诞生了计算机，包括微型机、PC、个人电脑等等这些。

接下来的这个时间点大家都比较熟悉了，因为大部分人应该都经历了这比较辉煌的30年时间，PC的互联网和移动互联网；再往后其实又会出现一个计算2.0的时间，以这个为基础，带来了人工智能新的阶段。这也是我这半年时间以来，看到的所有观点里面我觉得最有意义的一个，这个观点的参考文献也在底下，其实是李建忠老师的一个研究报告，我把它搬过来了。

在拉回到大家都比较熟悉的连接时代2.0的、大概30年的时间维度之前，我们先回顾一下之前连接的那波。在没有移动互联网和PC互联网之前，最早的连接其实是铁路以及电话，这都是没有科技基础之前出现的网络，大概率用旧的网络结构，可以总结成连接技术+信息载体，到了PC互联网和移动互联网的时代，我把它抽象成为三件事。

对了，我提一下，为什么上来先讲网络结构，因为在整个PC和移动互联网里面，但凡具备网络效应的商业化模式都是之前30年里面的掌上明珠，不管是社交网络、电商、O2O，这些其实本质上都是因为内含网络效应的商业模式。

回到我之前的话题。在过去30年时间里，我们可以抽象总结为一个公式，新的网络结构的诞生其实需要有连接技术+信息载体以及供给化的数据化，一共这三件事 。

过去30年可以再纵向抽象成三件事，其实就是三个连接，一个连接是人与人，另外一个是人与比特，还有一个是人与分子，这三波基本上能把过去30年所有的连接项目的产品和商业模式都囊括在内，在整个发展过程中，不同的因素决定了每一个业务和行业不同时间点的出现。

如果我们把这块里面的供给化数据，用菜单替换，那就是大众点评。当用运营的方式把商家餐厅里面的菜单信息线上化，并且形成一套规模化的线上数据的时候，数据流通的成本就极低了，这个时候双边网络里，但凡能够降低信息交易撮合的任何一种商业模式都能很好地把信息之间的匹配效率达到极高，这时候就出现了外卖。

所以我们再去看各种产业互联网，其中面临的第一个最大的问题，其实不是信息化和数字化，第一个最大的问题是产业端上游的数据是否先能线上化。不知道有没有做产业的朋友，但凡做产业的都会知道你要解决的第一步不是我先做一套SaaS系统，可能先要干苦活累活，先把上游各方的数据搬到线上才能够形成信息的流通以及后续信息的智能化，如果信息都没有搬上来，大概率很难有一个稳健的基石来保证后续，不管是智能化也好或者是信息工业化也好等等这些，更不用说现在一直在讨论的AGI了。

我们再看一下，这个是Quest Mobile在2023年1月份的总结，有一个数据，PC+移动跑了30年，这30年的时间里跑出一个结论，也就是在花了无数多的钱，上万家公司在这里面竞争后，跑来跑去跑出了一个结论是，中国12亿的移动互联网用户，7.15小时的平均使用时长里面，有70%是娱乐，30%是工作，平均月均使用APP的个数是26.8个。

不知道大家有没有思考过，但当我看到这个数据以后，有一些疑问。第一个问题是为什么花了这么多钱，这么多人参与，在这个时代里面，跑出来的市场事实是这样的。市场事实告诉我们用户会花35%的日使用时长在短视频里面，20.7%在即时通讯里面。这个结论是中国所有网民给出来的结论，我们必须要尊重它。

VC也好，创业公司也好，大家花了这么大的力气，这么多的钱，为什么最终跑出来的是这个结论，这也是一个开放的结论，大家可以回头好好琢磨一下。

再往下，回到我们即将面临的AGI时代，我相信大家都对之前互联网这套所有的商业模式都很熟悉了，所有的业务都能抽象成一个相对宽泛的流程：人通过交互设备将自己非结构化的信息输入给硅基芯片，硅基芯片把这个数据信息技术结构化处理再加计算返给用户，那个时候人需要适应计算机，每一个人都需要，即便移动手机出现的今天，人也需要适应软件。

不知道在座各位有多少人做C端用户的，做C端产品的话一定会有类似经历。但凡要设计一个APP，产品经理会给UI说一件事：“做一个引导页，我要教用户第一步点什么，第二步、第三步……”

原因是一个新的APP出现的时候，用户是有使用门槛的，得有一个虚框框，第一步点这儿，第二步和第三步分别点在那儿，跳完以后这个页面可能从此消失了，一辈子不会再用了，但是再用一个新的APP的时候，还得再把这个过程过一遍，因为产品经理20年来做的就是一件事，就是把用户的需求用最大平均数的共性抽象成结构化的流程，一步一步地做，这就是产品经理之前做的工作。

但是我们依然无法解决一件事情，就是人最自然的交互。之前的技术是没办法让人用天生的交互跟计算机打交道的，我们只能在产品上做妥协，所以所有APP里面最上面一条都是搜索框，但是别忘了，即便是在今天，大家都认为移动互联网已经快结束的今天，大部分的用户还是不会用。

我举个最简单的例子，我的父母到今天依然不会打车，依然不会点外卖，他们进到那个页面后还是很懵。唯一会的就是抖音的上滑下滑以及今日头条不停地往下刷，因为这个动作对他们来讲最直接且不需要动任何脑子和学习成本。这一切我们需要知道一件事情，就是之前的科技不允许用户很自然地跟计算机进行任何交互。

到了这个时代，忽然间有了强大的算力，也有了transformer这个新的算法，这些给人们带来了什么不一样的地方？

首先，人们依然还是有非结构的信息和非结构的需求，但是可以用最自然的自然语言方法告诉计算机，计算机也能够用自己强大的算力以及新的模型反馈出他想要的东西，这个时间点所有的节奏和结构都会有一些巨大的变化，变化在什么地方？原来是人需要适应计算机，需要有引导页，现在不需要了，就用人最直接的、自然的交互方式传递给计算机，因为计算机能听懂人说的话了，这时候计算机不仅可以给人反馈结果，甚至还可以帮人做决策。

很简单，大家在移动互联网里面其实都是玩儿流量的，什么叫瀑布流，为什么有这个功能？原因是计算机没办法给你做决策，我只能尽可能地把我所有的东西，都展示给你，所以才会出现瀑布流这个功能；为什么要有搜索框，为什么放在第一页，是因为用户有明确需求的时候，应该第一时间让他找到那个框子，搜索框没办法藏在二级页面和三级页面里面，原因是你让用户点几下，他都找不着。这些都是因为原来产品设计的方法论是基于之前的技术水平，是有限的。到了今天，你有可能会发现我们所有之前赖以生存和赖以习惯的方法都发生了变化，甚至所有的产品思考的路径都会完全不一样。

那么，如果我们要做AI时代的产品，还需要做引导页吗，还需要写搜索框吗？或者说还需要不断给用户展示曝光、瀑布流，刷个5页、8页、10页这种逻辑吗？我觉得应该都没有了，大概率都不会有了。如果我们站在AI时代，从native的角度思考的话，给用户最直接的应该就是精准的结果和反馈。

最后我们可能会遇到一些事情，可能会有一些反常识。

第一件事，在互联网世界里所有人都被信息充斥着，左边这个是最直接的，如果这半年你关注AI的话，相关的信息是看不过来的，文章都读不过来，就是因为连接技术将供给数据变得极其廉价，所以信息能够快速被打平，快速被连接起来，流动性极高，但是那些优质的信息是否能在AI时代里面产生真正的效果，其实是不一定的。

我前阵长期使用GPT以后，有一个明显的感知是如果不用GPT，那么我每天的精力都会在看文章和文献，但是如果一用GPT就发现，小部分的东西它也回答不了，有很强的割裂感。在网络连接时代，噪音极强，但是要进入到AI时代，优质的信息又不够。

包括从我这两天听到的消息来看，大家在训练大模型时也会遇到一个问题，其实并不是数据越多越好，优质的数据集对于一个模型来说是最核心和关键的，那么未来我们可能会面临的一件事情就是从信息泛滥的阶段变成优质信息不够用的阶段，这就要求所有在这个赛道里面做事情的人要绞尽脑汁，不管是通过产品还是通过运营还是通过商务，不断地从用户手里面挖掘更有价值的数据，更有价值的信息，而不是简单地把信息从A地方搬到B地方，因为搬运信息这件事已经没有价值了。

第二件事，在网络连接时代，不管是信息分子、原子还是人，我们的供给方都是人，看的文章和看的短视频、商品、评论，所有东西的生产方都是人，所以之前但凡是网络连接的商业模式，大家都会考虑你的双边网络效应的规模，双边供给侧的规模多大，需求侧的规模多大，统一来评估这家公司的商业模式到底合理不合理。

往后所有的供给侧、所有的内容，除了分子和人之外，可能还会多出来AI产生的信息、AI产生的决策。还有一个附加的是，原来的人都需要学新东西，但人机交互可能会变成用自然语言的方法跟机器交互，如果这样的话，现在还在互联网边缘的用户群可能很快就会被服务得更好，尤其像我父母这辈，我觉得他们打车就是一个挺刚的需求。

第三件事，我说一下自己的经验，我之前创业做各种双边网络交易的时候，都会面临一个问题。每天，所有的VC都会问你DAU多少，留存多少，交易转化率多少，ARPU值到底有多高，这些其实是上一个时代跑出来的评价。

一家公司是否是优质公司的方法论，在新的时代里面，是不是还是这些？是不是还是DAU或者是不是还是这些方法论，我只能打一个问号，但我觉得这是值得我们去重新看的。

我今天主要是给大家提供一个新的思路，我个人感觉这个新的科技范式出现的时候，我们其实最应该把之前所有的逻辑、方法论先丢掉，用新的视角看新的东西，可以通过历史去总结一些历史和商业化的规律，但是站在现在看未来的话，其实很多东西都有可能不一样，甚至有可能和大家想象中的都是不一样的。

最后有一句话“大概率我今天说的都是错的”，谢谢大家。

杨磊：

连续创业者，着魔APP创始人，老农帮创始人，曾担任百度、人人、新浪的高级技术总监。