思考AI的二阶影响与三阶影响

出现重大变化时,就会产生二阶影响、三阶影响。

汽车曾经是一场重大变化。如今回头看,它的普及似乎是理所当然的,但据说在20世纪初,不少人把汽车视为少数富人的消遣,确信它会走向大众化的人并不多。

而敢于押注汽车周边的汽车维修、保险之类商业机会的人,想必就更少了。

然而,真正难以预料的,是再往后一步的影响。

随着家家户户拥有一辆车成为常态,人们的居住地向郊外扩展,土地的价值也随之改变。

此外,由于移动时间和生活动线发生了变化,

等领域的机会不断扩大。

一个变化会像多米诺骨牌一样引发下一个变化。

而且,第二个、第三个变化,有时其实比第一个变化更大。

就汽车而言,不仅汽车公司自身获得了成功,也在其周边创造了财富和机会。

而且,随着移动成本下降 ➡ 土地、道路、停车场、燃料、郊区的商业选址等相对变得重要起来。

其中获得最大财富的行业,多数并不是汽车维修业这类直接的周边行业,可以说是中间隔了一步“汽车 → 郊区化 → 新的生活方式”之后、乍看相距甚远的产业群。

雷·达利欧在《Principles》(原则)一书中指出,只看一阶结果是危险的。我认为这不仅适用于投资和人生,在观察技术变化时同样适用。

AI让瓶颈发生转移

之所以会出现这样的二阶影响、三阶影响,是因为瓶颈发生了转移。

我认为,AI恰恰是一种有可能让瓶颈所在位置发生转移的技术。

在当下关于AI的讨论中,也有很多人预测AI本身的普及。

也会有人预测与之直接相关的AI导入、维护、运营和咨询方面的需求。AI将如何改变组织的形态,也在被热烈讨论。

但是,汽车的历史所提示的是:真正巨大的机会,或许并不在AI的直接周边,而是在AI改写了人们的生活动线、决策方式和价值产生之处以后才会出现。

汽车让移动变得便宜,使土地、道路和郊区商业变得重要。

AI则会让获取专业知识、生成和反复试错变得便宜,并有可能把物理实现、信任、计算资源、合规(应对监管)等变成新的瓶颈。

我认为,运用这种思路,还可以预想到许多其他的影响。

视角	汽车	AI
下降的成本	移动成本	专业知识、判断、生成、协调的成本
一阶影响	汽车制造商、维修、燃料、道路、汽车贷款、汽车保险	AI模型、AI导入支持、AI运营、AI咨询
二阶影响	郊区化、路边商业、长途移动的普及	非专家进入专业领域、组织小型化、以AI为前提的业务设计
新的瓶颈	土地、道路、停车场、燃料、物流	计算资源、物理实现、监管、信任
三阶影响	郊区型零售、得来速、汽车旅馆	解决物理与信任瓶颈的产业(深科技、能源、材料、制造、验证、责任)

不止如此,例如还可以有以下这样的设想。

一阶影响
AI替代人类的一部分智力工作,在企业的成本结构中,不仅是“人工成本”,“推理成本”也成为一项很大的支出。
二阶影响
所有工作都使用最高性能的模型太贵,因此按任务在小型模型、大型模型、专用模型和人工审核之间进行分配的“AI路由”“AI FinOps”“推理成本优化”变得重要。
三阶影响
三阶影响:推理容量、GPU使用权、优先执行权、低延迟访问,就像云端的预留实例或电力合约一样,成为被预约、买卖和对冲的对象。久而久之,它们或许不再只是单纯的IT成本,而是被当作更接近库存、电力和金融产品的管理对象。

在教育方面,也可能发生以下这样的情况。

一阶影响
借助AI导师,可以低成本地提供适合每一位学习者的教育。
二阶影响
教育的价值从“授课内容”转向“为每位学习者优化的陪伴型AI”“学习履历”“达成度保证”。教育不再是一次性买断数年的商品,而是持续更新的订阅服务。
三阶影响
不仅是人在学习,“替这个人工作的AI”也将接受教育。大学和资格证书的价值,将扩展到与个人绑定的“技能AI”,以及证明其能力的评估、认证和保险。

我认为,这一轮AI会影响广泛的专业领域,因此许多行业的瓶颈有可能开始转移。

各位认为,AI的二阶影响、三阶影响是什么呢?

这不只是思考“AI能让我们做到什么”,而是思考“AI会让什么变便宜”,反过来再思考什么会变得稀缺。

更进一步说,在那些变得稀缺的东西当中,哪些地方上行空间大,而且竞争少(很少有人涉足),是被忽视的?另外,这种瓶颈的变化会在“何时”到来?

做出这样的预测,也许现在仍然可以发现巨大的机会。

思考变化的二阶影响、三阶影响,思考瓶颈会转移到哪里。

我认为,这会成为线索,帮助我们在AI带来的重大变化之后,发现更大的商业机会。