整个硅谷把他作为上宾,连乔布斯也是铁杆粉丝!而且还有超牛理论!

本期要点:参透科技产业的底层逻辑



你好,我是王煜全,这里是王煜全要闻评论。

今天的思想荟,我们来聊聊比较有深度的话题:科技产业发展的底层规律。
“Stay Hungry, Stay Foolish”,这句名言相信你一定不陌生。2005年,乔布斯在斯坦福大学毕业典礼上用这句话鼓励年轻一代,在追求梦想的过程中,始终保持对知识的渴望和对未知的开放心态。自此,这句话成为了创新精神的经典诠释。

图片

但你或许不知道的是,这句话源于经典刊物《Whole Earth Catalog》(《全球概览》)的封底标语。这个刊物创办于1968年,是嬉皮士运动的重要部分。由于硅谷很多科技企业家曾深受嬉皮士文化影响,因此这个刊物在科技文化中拥有重要地位。而它的创始人,正是我们今天要介绍的重要理论的提出者——斯图尔特·布兰德(Stewart Brand)。
布兰德出生于1938年,是个多面手,早期曾是一名艺术家,后来除了创办《全球概览》外,他还是一名作家、环保主义者和科技先驱。在1971年便撰文指出了网络技术的重要性,并提出了“个人电脑”一词,还创办了早期的在线社区“The WELL”。因此,他被许多人视为科技界的先知和导师。普利策奖得主马尔科夫在2022年甚至为他写了本传记,叫《Whole Earth》,中文版今年在国内出版,叫《谁是斯图尔特·布兰德》。

图片

1999年,布兰德在其著作《The Clock of the Long Now: Time and Responsibility》中提出了一个极具启发性的理论:Pace Layer(变速分层理论)。该理论最初用于解释建筑体系的变化,但后来被广泛应用于技术、商业、组织管理和社会发展等各个领域。
Pace Layer理论的核心思想是,系统中的不同组成部分以不同的速度发生变化,这些层次相互影响又保持相对独立。快速变化的部分能够迅速响应环境变化,为整个系统带来活力,而慢速变化的部分则为系统提供了必要的稳定性和持久性。
例如建筑物可以分为地形、结构、外观、服务系统、空间规划和家具装饰六个层次,各层次的变化速度依次加快。地形是最稳定的,几乎永不改变,而家具和装饰则会随着人们的需求和审美的变化而变化。

图片


再如,在商业管理中,企业的核心使命和企业文化通常是慢速变化的,而市场营销策略、产品开发等则需要快速响应市场变化。在社会系统中,文化传统、法律制度和政策规划往往变化较慢,而流行文化、企业以及街边店铺等层面则变化较快。
当然,科技企业更是将Pace Layer理论用于自己的管理和产品体系之中。
苹果公司的产品策略就是一个成功案例。其硬件部分,如iPhone的基础架构往往每隔几年才进行一次重大更新,被网友们戏称为“挤牙膏式创新”。但苹果的iOS系统更新则更加频繁,而应用生态更是交给开发者们自由创新。这种分层管理策略使苹果在保持硬件质量稳定的同时,也确保了开发者和用户的持续参与,并维持了良好的产品和服务体验。
Pace Layer理论还能帮助我们理解科技产业体系。
比如,人工智能产业就可以被视为由硬件层、模型层、应用层组成的多层次复杂系统,每个层次的变化速度不同,且相互依存、相互影响。
硬件层包括用于AI计算的芯片、服务器、数据中心等,虽然技术创新不像软件层那么频繁,但它们的每次进步都会对整个AI行业产生深远影响。例如英伟达在GPU领域深耕了30年,其CUDA平台也有十几年的发展历史,正是在长期积累的基础上,推出了V100、A100等产品,带来了近年来AI大模型的快速发展。

图片

黄仁勋拿着B200和H100

模型层是AI技术的核心部分,模型的开发和优化是推动AI技术进步的关键。这一层次的变化速度相对较快,开发周期也较短。
OpenAI从2018年聚焦于Transformer架构,2022年底推ChatGPT3.5,用了3年多时间。但很明显,模型层的发展离不开硬件层的支持。最近,算力成为了AI发展的瓶颈,不仅台积电产能有限、供不应求,而且芯片设计的创新速度也比模型层慢得多。
最后是应用层,也就是AI技术在实际场景中为人们产生服务、实现商业化的层次,如语音识别、图像识别、自动驾驶、智能推荐系统等。这一层次需要企业不断基于市场需求推出新的功能和服务,否则就有可能被时代所淘汰。
苹果的语音助手Siri,虽然在2011年推出之初令人感到惊艳,但近年来因创新不足被诟病。我们也一直在观察,苹果是否能尽快顺应AI大趋势,推出具有“行动智能”的新Siri,否则就有可能被谷歌的Gemini Live或OpenAI的个人助理应用所取代,甚至影响到苹果通过iPhone等硬件建立的商业帝国。比如我自己现在和手机的语音互动就主要用GPT。

图片

当前AI已经成为了基础性的通用技术,其发展离不开整个科技产业甚至全社会的大规模协同创新。Pace Layer理论无疑为协作体系的设计和搭建提供了重要启示。
无论是政府、科研机构、平台公司、初创企业,都应基于自身的能力和所掌握的资源,明确自己在AI产业中的位置,制定合适的战略,做强长板,并与其他层次的企业进行协同创新,而不是追求自身业务的大而全。
例如AI应用层需要快速响应市场变化,初创企业往往更能关注市场需求,快速迭代产品和服务。因此我们反复强调,这个层面更适于创业者施展拳脚。
模型层需要深耕技术,以推动前沿科技的发展,资金、人才等方面投入巨大,且周期较长。因此像OpenAI这样拥有巨额资金和大量顶级人才的公司,才能不断推出最先进的模型,并引领AI的发展。当然,有关协作体系的搭建非常复杂,我在科技特训营中已有过深入论述,在此不再赘述。
今天,我们主要介绍了Pace Layer理论在科技产业中的重要价值。但如果跳出产业的范畴,从更广阔的视角看,就会发现科技推动社会的发展,还离不开消费者行为习惯以及社会观念的转变,而这些变化就更加缓慢了。
理解了这一点,才能更深刻地把握科技和社会协同进化的根本规律,而这也是Pace Layer理论给我们带来的更大启示。有关这方面,我们将在下期思想荟文章中进行深入讲解,敬请期待。
相信你也看出来了,我们不仅需要技术上的革命,更需要观念上的革命,只有掌握先进思想,才能提前把握住机会。所以最后,做个预告,11月9日,前哨大会2024将在北京举行。这次的主题是“历史的韵脚,AI革命的未来预测”,我将用12个历史案例、12个核心思想以及12个未来场景,带你看懂科技产业的发展规律,帮你找到属于自己的机会。感兴趣的朋友,请扫码报名,我们不见不散!
王煜全要闻评论,我们明天见。